架构实战02——分模块、分工程管理

最新推荐文章于 2025-10-03 00:15:00 发布
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代码

 

 

 

 

 

 

 

 

 

总结：我喜欢的软件体系结构——分层、模块化与OSGi
weixin_33963594的博客
11-15 240
软件体系解构是一个比较抽象的概念，按我的理解，可以将其比作一个书架。书架的产生过程大概如下：（1）没有太多的书，想怎么摆都行，不至于太乱、难以分类和查找；（2）越来越多的书籍，你需要考虑是横着排列，还是竖着排列呢？横着排列的话，很容易倒不说，而且很难找到自己想要的且书籍；竖着排列的话，容易找到自己需要的书籍，但是太占地方，而且如果把书竖着摆条长龙的话，拿出几本书后，需要重新整理；（3）因此，我们考...
项目架构和模块分层
郝帅的博客
03-03 1376
领域：就是业务的意思，就是将业务抽象成实体、对象来操作。 领域模型4个概念。下图是阿里巴巴命名规范。 1 po，和数据库实体一一对应的，包括字段名，类型。就是在写入数据库使用。 2 vo, 用于前台显示数据，所以它和前台需要的字段一一对应，就是查询时候使用。当然它可能是多个do中截取一部分。 3.dto, 显示层向服务层传数据使用，也有的是微服务之间服务接口的参数定义。 4....
都说软件架构要分层、分模块，具体应该怎么做(一)
IOT物联网小镇
03-08 3994
道哥的第 027 篇原创 文章目录一、软件架构设计的生命周期1. 软件开发流程2. 关于套路3. 先僵化，后优化，再固化4. 佛说：“知我说法，如筏喻者”二、需求调研和需求分析1. 功能需求2. 质量属性3. 条件约束4. 画用例图5. 写用例描述6. 确定关键需求 一、软件架构设计的生命周期 什么是架构？如果你问十个人，有可能得到十一种不同的答案；如果去翻一下相关的书籍，每一本都可能给出不同的定义。 因此，我们没必要纠结于那些概念，只要方法对、能完成项目任务就行，不管黑猫白猫，能抓到耗子的就是好猫！ .
maven系列之-分模块、分工程管理
weinichendian的博客
03-16 2358
这张值讲分模块、分工程管理，项目的运行以及模块的运行合并war包下一章讲解。 maven 分模块、分工程管理的好处是，每个开发人员可以单独写一个项目负责自己要完成的模块部分，而且每个模块可以单独测试，单独发布，需要整个项目所有模块时只求要做好依赖关系聚合在一起就行了，操作步骤我会在下面大致描述： 一，整个项目的框架我设置为一个顶级工程模块和六个字模块组成（工程名后面没有带webapp的主要写后...
常耀俊老师经典《360人际沟通技巧》课程
dypm360的专栏
09-01 1888
1.课程定位 n 沟通是管理者（包括项目经理）的重要技巧，沟通就是管理，管理就是沟通，中层管理者90%以上时间都在沟通。本课程将用大量工具、方法和案例讲述管理者如何完成与不同级别、不同角色以及不同人际个性之间的沟通。 2.学员定位 n 部门总监、经理、主管以及从事项目管理的项目经理和项目群经理等 3.学习课时 n 14学时，2天 4.学员收获 当本课程学习结束时，学员能够学习、理解和
SpringBoot开发——Maven多模块工程最佳实践及详细示例
bjzhang75的博客
11-22 2378
SpringBoot开发——Maven多模块工程最佳实践及详细示例
深度学习实战全流程详解 —— PyTorch图像分类项目最佳实践
IT技术学习与工作笔记分享
10-03 1882
深度学习是系统性工程，既要掌握流程与实现细节，也要理解底层机制与架构演进。本文通过PyTorch实战案例、关键源码解析和多维可视化梳理，帮助你形成全局视野与实战能力。建议结合权威资料持续学习，积极实践，打通从模型构建到部署的全链路，真正做到知其然更知其所以然！深度学习的无限可能，始于系统认知，成于实践创新！
TensorFlow深度学习实战——基于ResNet模型实现性别分类
盼小辉丶的博客
03-11 4045
本文通过实战案例演示了基于 ResNet50 模型的性别分类方法。针对深度神经网络中梯度消失问题，ResNet 创新性地引入残差连接机制。模型训练使用 CelebA 人脸数据集，包含 20 万张标注性别属性的图像，通过迁移学习加载预训练的 ResNet50 主干网络提取深度特征，并在顶部构建包含 2048 通道卷积层、最大池化层及全连接层的微调模型。
【软件系统架构】系列十：软件工程——软件测试阶段
moton2017的博客
08-27 1935
本文系统介绍了软件测试的七大核心类型：1. 单元测试：验证最小代码单元功能，使用Mock隔离依赖，推荐JUnit等框架。2. 集成测试：检查模块间接口，包含自底向上/自顶向下等策略，需Mock/Stub工具。3. 系统测试：验证完整系统功能，覆盖性能/安全等非功能需求，使用Selenium等工具。4. 性能测试：评估系统响应/吞吐量，包含负载/压力测试，推荐JMeter工具。5. 验收测试：用户验证业务需求，含UAT/合同验收等类型，是交付前最后关卡。6. 回归测试：确保变更不破坏现有功能，强调自动化执行。
实战案例——分布式架构演变
01-27
随着计算机系统规模变得越来越大，将所有的业务单元集中部署在一个或若干个大型机上的体系架构，已经越来越不能...假如我们系统具备以下功能：用户模块（用户注册和管理），商品模块（商品展示和管理），交易模块（创建
架构实战——软件架构设计的过程
08-30
### 架构实战——软件架构设计的过程 在现代软件开发中，软件架构设计扮演着至关重要的角色。良好的架构设计能够确保软件系统的可扩展性、可维护性和性能等关键特性。《架构实战——软件架构设计的过程》一书深入...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
基于机器学习的糖尿病风险预测系统源码实现（含详细注释）
11-25
本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。 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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