理解SOA

本文从过程式程序设计出发,介绍了其通过功能分解实现软件开发的方法,并对比了面向对象编程如何进一步改进软件架构。随后探讨了以服务为中心的架构思想,即SOA(面向服务的架构),它如何解决复杂系统的耦合问题,并实现类似政府机关一站式服务的高效流程。

 

     7/80年代,流行的是过程式程序设计。一般要采用自顶向下分析方法做功能分解,这个是最自然最原始的想法,而分解的单位就是function。就比如用学生报到交学费为例:学校有3个部门:教务处负责登记;财务处负责收学费;政务处负责发行李,可能还要收住宿费。
    这里就会有4个function存在。登记();收学费();发行李();收住宿费()。首先要明白的一点就是:这里是按学校的内部规则(软件系统内部功能)来划分的,不是从学生(用户)的角度来考虑。做过C语言的开发应该会知道一点:收学费()这个function和收住宿费()这个function两个名称很有可能都取名为了收费(),在其中一个function是放在.so包中的情况下,C编译器是不一定抱错的。
    8/90年代出现了oo。oo的核心是对象。这里可能就有3个包:教务处/财务处/政务处;政务处这个包可能还会分为好几个对象:检查员对象检查财务处盖章,仓库员对象负责发行李等等。这样就解决了过程式程序设计的问题,而且对学生(软件的用户)来说,是基本按用户的思路来考虑的,这也是“为人民服务”的思路。
    但这样其实是不够的。检查员对象检查财务处盖章,是和另外的财务处包挂钩的。财务处包可能会经常发生变动:今年的特招生要多收3W/year;明年的特困生要可以贷款入学。。。。等等。这样就会对检查员对象检查财务处盖章产生影响:可能上面没有章,但也要让该生入住。
    在这样的情况下,就产生了用service为核心来架构软件系统的思路。service是按实际的企业应用为单位来划分的。 比如 政务处手续就可以定为一个这样的service: 检查员对象检查财务处盖章-->收住宿费-->发行李。service实际上是一个流程,而其中的一个流程单元有可能要和另外的service产生关系。SOA这样来划分系统的作用,就是减少服务和服务之间的耦合。
    现在的政府机关提倡的”一站式服务“在SOA架构下变成了很大的可能。学生到“学校报道处”交了学费,填表。然后后面的执行流程自动运转,自动到“教务处负责登记;财务处负责收学费;政务处负责发行李”等不同的service里面去,最后,“学校报道处”通知学生:请你到B-305入住。

 

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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