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    DDD实施经验分享—价值导向、从上往下进行(圈内第一个吃螃蟹DDD实施方案)

    本文通过介绍领域驱动设计(DDD)的推广实施过程,旨在帮助技术团队理解如何从业务出发,将DDD与业务需求相结合,从而提升业务价值。作者通过分享自己在推广DDD过程中的实践经验,提出了一套适用于大部分企业的推广方法。首先,从业务需求入手,通过分析业务需求,解决业务问题,将DDD的推广与业务价值挂钩。其次,通过引入QA、领导、自动化测试等外力,推动DDD的推广实施。最后,在领域模型与SAAS平台的内核方面,通过优化业务模型,实现价值最大化。本文为技术团队提供了实用的推广方法,以帮助企业更好地实施领域驱动设计。"

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    活久见!捡几根树枝就能做机器人…会走路能抓握,未来还可应用于医疗康复

    大数据文摘转载自机器人大讲堂 如果让你用手头的东西做一个机器人,你能想到什么? 树枝行不行?当然没问题。 漂亮国的一个博士小哥随便捡几支树枝,做成了一个会走路又会抓握的机器人,也许这就是科(shou)学(yi)家(ren)的最高境界吧。 这个机器人人如其名,叫做StickBot,看起来真的很粗糙,谁能想到它竟然还能通过APP来控制运动! 除了树枝外,它由电路、执行器、微控制器和电机驱动器组成,共有两种模式:在“爬行模式”中,树枝就是机器人的腿,可以旋转着向前爬行: 在“抓握模式”下,树枝又成为了手臂

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    机器人抓取汇总|涉及目标检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划

    最近读了一些关于机器人抓取相关内容的文章,觉得甚是不错,针对一些方法和知识点,做下总结。本文综述了基于视觉的机器人抓取技术,总结了机器人抓取过程中的四个关键任务:目标定位、姿态估计、抓取检测和运动规划。具体来说,目标定位包括目标检测和分割方法,姿态估计包括基于RGB和RGBD的方法,抓取检测包括传统方法和基于深度学习的方法,运动规划包括分析方法、模拟学习方法和强化学习方法。此外,许多方法共同完成了一些任务,如目标检测结合6D位姿估计、无位姿估计的抓取检测、端到端抓取检测、端到端运动规划等。本文对这些方法进行了详细的综述,此外,还对相关数据集进行了总结,并对每项任务的最新方法进行了比较。提出了机器人抓取面临的挑战,并指出了今后解决这些挑战的方向。

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    SOA架构设计经验分享—架构、职责、数据一致性

    1. 背景介绍 最近一段时间都在做系统分析和设计工作,面对的业务是典型的重量级企业应用方向。突然发现很多以往觉得很简单的问题变得没有想象的那么容易,最大的问题就是职责如何分配。论系统架构设计的最大的问题,其实也就是职责的分配,分配的合理,实现起来就会很柔性,反之就会使架构很混乱。 软件的生命周期大概可以归纳为四个基本的过程,分析、设计、实现、测试,当然这仅仅是一个最为粗略的表示而已。不同的方法论有着不同的使用这几个过程的方式。RUP使用快速迭代的过程,在这个几个子过程中适当的输出一些过程制品,每次迭代都是进

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