初识架构

1.架构师,程序员的一条出路

   刚步入这一行时,冲劲十足,带着从底层搬砖开始做起的决心,数载后终于站稳了技术脚跟。但不久又开始迷茫,不谓前进方向。却是查看了百度词条对于“程序员”的释义让我豁然开朗,成为一名架构师!

   也许会有人看来我的发展方向来的太过随意,其实事情就是这么简单,不需要多么复杂而深刻的理由。

 

2.架构是什么

     想要成为一名架构师,需要对消息中间件、缓存工具、数据库等任何会用到的技术有自己深刻的理解,因为架构是充分考虑了项目的功能需求之后集成组件的一个实体。

     如果把架构用电脑来类比,那么由于主板型号的限制,可支持的内存条种类也不完全一样,另外硬件也在不断更新换代,软件运行需要占用的存储空间也越来越大。时代前进的步伐飞快,跟不上就会被抛弃。

     对于架构师,可以不去搭建一个实操环境来证明掌握了某个技术,但必须得知道它的基本概念与实现的优缺点。这样在需要你做出方案抉择的时候,才能够不会惊慌失措,毕竟那时候恐怕谁都帮不到你。

 

3.架构现学现用

     总体来说,我接触过的架构大都都是“web前端+spring框架后台+数据库”这种基本结构,流量大一点后可能会加入ehcache、redis缓存,随着访问量进一步增大,会考虑分库分表与集群问题,但是为避免因系统过于庞大耦合而复杂出现软件危机,需要尽量使用软件设计模式来缓解(为什么不能彻底解决呢?请查看软件危机的定义)这一状况,以下建议可供参考:

       ①梳理逻辑,重构代码

       ②集合零散项目可能方便管理维护,但增加了项目的复杂度,除非可以拆分为可以合并的小模块(缓存、日志等)

       ③加入的消息中间件等组件需要切实符合项目的需求,而不是“赶时髦”硬加上去

       ④在追求高性能时只对单个任务进行扩展

       ⑤在项目扩展时拆分出变化层与稳定层并设计它们之间的接口

     在架构设计的时候,需要注意以下原则与优先级

     1.合适:想要复制别人项目的成功需要有相应的人力、技术能力、资源积累

       最合适的才是最好的。如果说每一个可选的组件都可以列出一个关键属性优劣列表,那么综合考虑下,肯定有一个或者多个的组件最好用。这时候,不能临时加一个非关键属性来比较选出其中的一个组件作为最终方案,这时候,架构师的过往经验就能替他作出当前最合理的一个抉择。

     2.简单:每增加一个对象,复杂度便迭加当前对象数量

       在选择适合项目的组件过程中,可能会让项目变得更加不好维护并且复杂度增加,造成运维成本增加,而重构或者引人新技术可以保持项目结构的简单,避免无法维护的情况出现。

     3.演化:项目发展过程中不能避免的结构调优,是发展的本质

        随着时间推移,项目会越来越不能满足新的需求,需要及时的更新自己的“零部件”。可能不是修改代码逻辑的一点改动而已,也有可能是换用数据库,还有可能是大刀阔斧的架构切换。

     演化令项目逐渐复杂,这与简单原则冲突,而演化引人的新技术需要经过试错来验证,不一定会符合合适原则。若优先考虑演化,项目将变得越来越复杂,若不及时另外耗费大量人力去调整优化,或会达到无法维护的风险。

     而简单原则的优先级为什么在合适原则之后呢?若优先考虑简单原则,项目采用的技术可能会不合适,随着项目发展,或会使得采用技术的副作用影响逐渐变大,进而导致项目失败。

 

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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