复杂软件设计之道:领域驱动设计-读书笔记

复杂软件设计之道:领域驱动设计

从事物内外两个视角分析事物的方式是一套基本的逻辑分析和设计方法


如何发挥程序员的创造力又能保持项目方向不跑偏呢?
    解决方法就是让程序员尽早参与项目创意过程,与产品经理,客户进行头脑风暴会议,不断缩小双方的思考或理解偏差

技术负债
    增加新功能所需要付出的额外成本

如何降低技术负债呢?
    事件风暴,缩小业务专家与程序员之间的业务水平落差
    当软件变得难以管理或业务模型有明确要求时,才能对抽象进行重构

将业务行为放入 对象或类 中,这样才能更精准反应领域概念,保证业务规则的真正逻辑一致的实现

为了解决OOA与OOD之间的天然裂缝,于是DDD应运而生
    OOA负责指明罗马的方向
    OOD负责如何到达罗马,但是技术细节有时会    让这个过程中产生绕路和不必要的复杂性,甚至走错方向,南辕北辙

边界或有界上下文是DDD专门用于解决复杂性的有力武器,是DDD的核心内容

只要发现复杂性凝聚的地方,就划定有界上下文,割裂它与其他系统的关系,并派出精兵强将专门对付

DDD分析方法的核心
    从细节动词入手发现有界上下文和聚合,以逻辑一致性为边界划分依据,对动作实现分门别类的划分


 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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