程序员如何向架构师转型?看完就明白该怎么做了

架构设计系列之程序员如何转型成为架构师 转型成为架构师是一个综合性的过程,需要技术深度和广度、领导力和全局视角的全方位能力要求。成功的架构师是能够平衡技术与业务、理论与实践的专业认识。通过不断学习、实践和拓展技能,程序员是可以更好地迎接这个转型挑战的。 阅读详情

软件行业技术开发从业人员众多,但具备若干年开发经验的普通的开发人员往往面临个人发展的瓶颈,即如何从普通开发人员转型成高层次的系统架构师和技术管理人员。想成为一名架构师,应当具备全面的知识体系,需要进行系统的学习和实践,很多开发人员有往架构师转型的强烈意愿,但苦于找不到好的方法和路径。

今天分享的这份资料主要包含:软件开发普通程序员向系统架构 师转型的一些思路、方法和工程实践,也包括转型过 程中意识形态的转变、技术体系的掌握、系统工程学 的拓展及各项软技能的提升等内容。本书深入剖析成 为一名合格的架构师所需要的各项软、硬技能,重点 对目前业界主流的架构师所需掌握的技术知识领域, 以及作为一名技术管理人员所需具备的技术管理能力 进行详细介绍,并结合一些典型的场景进行案例分析 ,从而帮助读者了解并掌握成为架构师所需的各种知 识体系和实践技巧。

面向立志于转型成为架构师的后端服务开发 人员。读者不需要有很深的技术水平,也不限于特定 的开发语言,但熟悉Java EE常见技术并掌握一定系 统设计基本概念将有助于 好地理解书中的内容。同 时,本书也可以供具备不同技术体系的架构师同行参 考,希望能给日常研发和管理工作带来启发和帮助。

整本书包括:

1.程序员向架构师转型概述篇:剖析架构师角色,提供架构师的视图和视角及程序员向架构师成功转型的思路;

2.系统架构设计知识体系篇:介绍软件架构体系结构、领域驱动设计、分布式系统架构设计、构架实现技术体系等架构师所应具备的主要技术体系内容;

3.软件架构系统工程篇:介绍软件工程学、敏捷方法与实践、软件交付模型等架构师所应具备的系统方法论和相关工程实践;

4.架构师软能力篇:包括架构师与外部环境、自身团队和转型所需的意识形态。

这本《系统架构设计程序员向架构师转型之路》由于篇幅过长无法完全展示

读后感

本文以方法论为主,还不错,很全面,覆盖到架构师要了解的知识各方面。结合实践讲述架构演进,也列举了主流的架构标准定义,适合实施层面参考。架构设计的目的开宗明义提炼为: 为了最大程度降低系统复杂度,解决存在的共性和特殊问题。这其实是从维护角度解释的,虽然不够深刻,但足够实用。

目录

第一篇:程序员向架构师转型概述

第一章:程序员向架构师转型

内容展示:

第二篇:软件架构设计知识体系

第二章:软件架构体系结构

内容展示:

第三章:领域驱动设计

内容展示:

第四章:分布式系统架构设计

内容展示:

第五章:架构实现技术体系

内容展示:

第三章:软件架构设计系统工程

第六章:软件工程学

内容展示:

第七章:敏捷方法与实践

内容展示:

第八章:软件交付模型

内容展示:

第九章:软件交付模型

内容展示:

写在最后:

一个程序员,第一次看到团队架构师熟练划分模块,会不免地心生敬礼,架构是软件的灵魂,而架构师则是背后的”造物主“。

架构师要求首先是博学,对于可靠性(容错、冷备、热备、集群部署)、吞吐量、安全性(认证技术、密码学、基本网络攻防)等有清晰的理解和实践经验。这些知识更多是从实践中获得,很难直接从教科书上获得。成为架构师最主要的条件是机会(运气),没有实践机会,纵有冲天之志,非运气不能自拔。

【程序员35岁才明白的真相】34.程序员35岁才明白的阅读价值:技术书籍之外更应该读什么 十年前我以为CTO的办公室放着《算法导论》,现在才知道人家书架上都是《定位》《创新者的窘境》。核心竞争力从来不是你会多少种编程语言,而是你能用技术解决多大的现实问题。但别慌,35岁不是终点线,而是新的起跑点。从明天开始,试着用写代码的较真劲儿去琢磨业务逻辑,用调试程序的耐心去修炼沟通艺术。记住,我们这行真正的老炮儿,都是左手能画架构图,右手能讲商业故事的双枪将。(全文完) 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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