“事件风暴 → 上下文映射 → 模块化”在 ABP vNext 的全链路模板

“事件风暴 → 上下文映射 → 模块化”在 ABP vNext 的全链路模板 ✨



0) 摘要(TL;DR)📝

本文交付一套从业务共创工作坊可运行工程骨架的闭环:
事件风暴 → 子域/上下文划分 → 上下文映射(关系/协作模式) → ABP 模块边界与依赖矩阵契约门禁(CI)伴随测试分阶段迁移老系统持续度量与反模式清单

总览图(从白板到上线)

🟧 事件风暴
Event Storming
🟦 上下文映射
Context Mapping
🟪 ABP 模块边界
七层分离 & DependsOn
🟩 契约清单
HTTP OpenAPI / 消息 Schema
🛡️ CI 门禁
oasdiff / ArchRules / Pact
🧪 伴随测试
单元/集成/Testcontainers
🌱 渐进迁移
Strangler Fig
📈 可观测 & 度量
耦合/破坏率/SLO

1) 工作坊与产出物 🤝

1.1 事件风暴(Event Storming)

  • 自上而下:Big PictureProcess/Design level
  • 把“命令 → 领域事件 → 聚合 → 读模型”排成时间线,沉淀统一语言(UL),形成“能力清单”。

仓库产出模板

/docs/event-storming/board.md          # 事件清单/照片转录
/docs/event-storming/glossary.yaml     # 统一语言词典
/docs/event-storming/capabilities.csv  # 能力项(为切上下文/模块做输入)

1.2 从事件风暴到上下文映射(Context Mapping)

  • 常见关系:Customer–Supplier、Conformist、ACL、Open Host、Published Language、Shared Kernel
  • 明确上游/下游、治理关系、语义边界与演进策略。

上下文映射示意

Downstream
Upstream
API/PL
翻译/对齐
ACL 防腐层
Sales
Conformist
Catalog
OHS + Published Language

2) 映射到 ABP 模块边界(工程化落地)🏗️

2.1 模块命名与分层(建议 7 层)

约定命名:Company.Product.<Context>.*。每个上下文建议包含:

  • Domain.Shared / Domain
  • Application.Contracts / Application
  • HttpApi / HttpApi.Client
  • EntityFrameworkCore(或 MongoDB

依赖方向(只允许“向内”)

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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