再谈经典又古老的三层架构

最新推荐文章于 2024-02-16 22:15:53 发布
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博主为项目组新人开展了三层架构培训，并附上了培训材料。这对于新人了解三层架构知识、提升相关技能有一定帮助，也体现了项目组对新人培养的重视。

最近为项目组新人做了个三层架构培训，培训材料附上

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.NET三层架构详解
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03-20 2101
本文介绍了.NET三层架构。三层架构中表示层、业务逻辑层和数据访问层这种分层设计有助于实现关注点分离，使系统更加模块化、可维护和可扩展。
SpringMvc中Controller层forward的路径匹配和参数传递问题
虚拟-Worder的博客
03-17 7916
1>forward的路径：forward有两种路径格式，一种是相对自身这个controller的，另一种是相对项目路径的。相对自身的路径格式不需要加“/”，比如fun1和fun2是相对的，都在A路径下，所以可以直接forward，打印xxx@Controller @RequestMapping("A") public class A{ @RequestMapping("fun1") pub...
三层架构+工厂模式（经典案例）带图，带说明
11-08
三层架构+工厂模式（经典案例）带图，带说明 非常适合框架设计者，非常经典，里面关于每一层就详细的说明。
三层架构经典源码
11-12
适合新手,经典三层架构。c#,asp.net
对Transformer中FeedForward层的理解
一步一脚印
10-10 4万+
今天来说一下Transformer中FeedForward层，首先还是先来回顾一下Transformer的基本结构：首先我们还是先来回顾一下Transformer的结构：Transformer结构主要分为两大部分，一是Encoder层结构，另一个则是Decoder层结构，Encoder 的输入由 Input Embedding 和 Positional Embedding 求和输入Multi-Head-Attention，然后又做了一个ADD&Norm，再通过Feed Forward进行输出。
Feedforward Layer层是什么
m0_57236802的博客
12-11 1822
在神经网络中，Feedforward Layer（前馈层）是一种最基本的网络层，它在处理数据时只向前传递（从输入到输出）。这种层通常用于构建更复杂的网络结构，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）中。
深度学习代码|feed_forward前馈层的代码实现
最新发布
weixin_47748259的博客
02-16 2400
Transformer结构主要分为两大部分，一是Encoder层结构，另一个则是Decoder层结构，Encoder 的输入由 Input Embedding 和 Positional Embedding 求和输入Multi-Head-Attention，然后经一个ADD&Norm，再通过Feed Forward进行输出。FeedForward 是一个神经网络模块，由全连接层FC与激活ReLu组成，通常用于处理序列数据或者在深度学习模型的前馈过程中。
三层架构，够不够---DDD眼中的三层架构（附C#源代码实现）
03-02
发布于2012-5-8相对于目前日新月异的新概念，新名词，三层架构已经算得上元老了。虽仍有争议，但业界更多的是共识。足够简单、清晰，我仍要提醒的是，注意层之间连线的箭头，非常之重要，借用UML的定义，箭头表示...
Transformer模型中的Feed-Forward层的作用
巴拿赫的博客
11-27 2万+
转载：
pytorch nn.Module类及其参数详解 state_dict和parameters
Decennie的博客
08-01 1107
pytorch nn.Module类 详解Pytorch中的网络构造 pytorch中文文档 pytorch教程之nn.Module类详解——state_dict和parameters两个方法的差异性比较 import torch import torch.nn.functional as F from torch.optim import SGD class MyNet(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self
pytorch forward函数底层实现
qq_34009929的博客
11-25 1200
神经网络的典型处理如下所示： 定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）； 数据集输入； 对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播； 计算loss ，由Loss层计算； 反向传播求梯度； 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为: weight = weight - learning_rate * gradient 下面是利用PyTorch定义深度网络层（Op）示例： class FeatureL2Norm(torch.nn.Module): def init(se
软件项目-1.5_逐层剖析系统开发的三层架构（经典）
木生火
02-28 3533
逐层剖析系统开发的三层架构（经典）开始学习架构的时候，首先会想到分层的概念，分层架构比较经典的是三层架构，那么，什么是三层架构呢？它包括表现层，业务层，数据访问层；而对于一个新手来说，从抽象意义上的三层架构，逻辑上就划分为三个层。这个是最基本的三层架构模式。一、表现层表现层：它充当系统的界面呈现以及UI逻辑的角色，也就是说，UI（用户界面）属于表现层；举一个对于asp.NET WebForm来说，...
python中forward函数的引用_PyTorch之nn.Module类与前向传播函数forward的理解
weixin_39886024的博客
01-29 2925
1.nn.Module类理解pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的方法预览：classModule(object):def __init__(self):def forward(self, *input):defadd_module(self, name, module):def cuda(self, device=None):defcpu(self):def ...
Pytorch forward()的简单理解与用法
xiongxyowo的博客
01-11 1万+
1.基本用法 在pytorch中，使用torch.nn包来构建神经网络，我们定义的网络继承自nn.Module类。而一个nn.Module包含神经网络的各个层(放在__init__里面)和前向传播方式(放在forward里面)，例如： class Module(nn.Module): # 网络结构 def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... # 前向传播 def forwar
feed-forward layer (前馈层)(feed-forward network 前馈神经网络，FFN)
hxxjxw的博客
06-01 7075
feed-forward layer指的是 a linear layer or a single-layer MLP 出自
Feed-Forward Layers
HHzdh的博客
10-19 1519
论文解读：Do You Even Need Attention? 开源代码：Do You Even Need Attention? 由于我还没接触transformer框架（占个坑，后面补充），故仅对文中提到的Feed-Forward层进行分析，后续再对该开源代码的整体进行分析。 文中提到了应用在patch维度上的前馈层取代了 vision transformer 中的注意层，由此产生的架构只是一系列以交替方式应用于patch和特征维度的前馈层。 在图中可以看到...
什么是三层架构？
热门推荐
weixin_49066399的博客
11-01 4万+
三层架构 三层架构来源于后端开发的一种分层的思想。 引用自百科的解释： 三层架构（3-tier architecture）通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：界面层（User Interface layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）、数据访问层（Data access layer）。 区分层次的目的即为了“高内聚低耦合”的思想。在软件体系架构设计中，分层式结构是最常见，也是最重要的一种结构。微软推荐的分层式结构一般分为三层，从下至上分别为：数据访问层、业务逻辑层（
caffe：测试每一层的forward-backward时间
u014525760的博客
07-04 1807
可以通过以下命令测试caffe网络每一层，前向传播，反向传播消耗用时，以分析网路性能。./build/tools/caffe time --model=pose_deploy.prototxt --weights=pose_iter_584000.caffemodel --iterations=100 --model 为网络prototxt文件，--weights 为相应训练好的模型，--ite...
.NET三层结构原理及其应用探讨
而“浅谈三层结构原理与用意”则重申了文章的主题，即对.NET中三层架构原理的简要介绍及其设计意图的探讨。 压缩包子文件的文件名称列表： 文件名称“浅谈‘三层结构’原理与用意.doc”表明了文件的格式为Microsoft...
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