【软件架构】

软件架构基本概念 软件架构(software architecture) 学习笔记,内容来自网络,橙色为自己总结,如有错误还请指正。 目录 软件架构(software architecture) 一、架构的定义 二、软件架构定义 三、架构的种类 逻辑架构:软件系统中元件之间的关系,比如用户界面,数据库,外部系统接口、商业逻辑元件等 物理架构:软件元件是怎样放到硬件上的 系统架构:系统的非功能性特征,如可扩展性、强壮性、灵活性、可靠性、性能等 四、架构的表现形式----4+1视图 逻辑视图(Logic V 阅读详情

软件架构

软件架构(software architecture)是一系列相关的抽象模式,用于指导大型软件系统各个方面的设计。软件架构是一个系统的草图。软件体系结构是构建计算机软件实践的基础。

以上是百度百科对于软件架构的一词的解释。任何一套软件系统都离不开软架构,就比如一座高楼大厦的建造离不开其设计图纸 。随着互联网的不断发展,互联网项目的用户访问量在不断地增加,早期的架构已经不能满足如今开发的要求。因此软件的架构一直在变,以适应开发的需求。软件架构的发展经历了由单体架构、垂直架构、SOA架构到微服务架构的演变过程。下文主要对以上提到的四种重要的软件架构进行简要概述。

单体架构

简介

商城系统
一个归档包(例如war格式或者Jar格式)包含了应用所有功能的应用程序,我们通常称之为单体应用。架构单体应用的方法论,我们称之为单体应用架构,这是一种比较传统的架构风格。简单来说,单体即一个项目,该项目内的所有模块和所有代码都写在一个项目里面。

上图的商城项目就是单体项目的一个简单的例子,其软件基础架构大致如下图所示:
在这里插入图片描述
单体项目也是要进行分层开发的。上图所示的软件结构称为B/S结构,Server端是要进行分层开发的。

架构简析

优点总结为如下:
架构简单,前期开发成本低、开发周期短,适合小型项目。
缺点总结为如下:
① 高复杂性
项目的模块众多,模块和模块之间边界模糊且依赖关系不清,代码质量参差不齐,这导致了项目复杂度骤增,加大了代码维护的难度。
② 技术债务逐渐上升
随着时间推移、需求变更和人员更迭,会逐渐形成应用程序的技术债务,并且越积越多。已使用的系统设计或代码难以修改,因为应用程序的其他模块可能会以意料之外的方式使用它。
③ 部署速度逐渐变慢
应用的构建和部署的时间会随着代码量的增加而不断增加。对于单体应用,其每次功能的变更或缺陷的修复都会导致我们需要重新部署整个应用。这种全量部署的方式耗时长、影响范围大、风险高,这使得单体应用项目上线部署的频率较低,从而又导致两次发布之间会有大量功能变更和缺陷修复,出错概率较高。
④ 扩展能力受限,无法按需伸缩
单体应用只能作为一个整体进行扩展,无法结合业务模块的特点进行伸缩。
⑤ 阻碍技术创新
统一的技术平台或方案使单体应用想要引入新的框架或技术平台非常困难。

总的来说

对于单体应用来说,其全部功能集成在一个工程中,这增加了大型项目开发、扩展和维护的难度;单一的技术栈,也必定导致了单体应用只能使用一种编程语言进行开发;此外,单体应用的系统性能只能通过扩展集群节点进行扩展,成本高。也正是由于这些因素,单体架构也随着技术的发展而逐渐被淘汰。


分层架构

简介

在这里插入图片描述
如上图所示,垂直架构其实就是按照业务的维度对对应用的功能进行划分,将一个大的单体项目划分成若干合适的小的单体项目,其中每个小的单体项目进行能够单独地开发,并独立运行。
就比如在上图中,我们可以将与用户相关的模块放在用户管理系统中,将订单相关的模块放在订单管理系统中等等。
在这里插入图片描述
根据上图所示,一个较大的单体项目可以先根据业务进行垂直划分成若干个小的单体项目,然后将这些小的单体项目依次进行分层划分,使每个小的单体项目自身划分成表示层、业务层和持久层等等。

但是,经过划分的系统本质上仍然属于一个子系统,将该项目部署运行时其内部的各个模块依然会被打包在一个归档包中,部署的效率让然十分低下。

架构简析

架构说明:
按照业务进行切割,形成小的单体项目。垂直MVC项目主要有表现层,业务逻辑层,数据访问层组成的MVC架构,整个项目打包放在一个tomcat里面。适合于访问量小,用户数不多的业务。
优点总结如下:
技术栈可扩展(不同的系统可以用不同的编程语言编写)。这就克服了单体架构单一技术栈的缺点。
缺点总结如下:
① 这是一个大而全的项目,项目的部署效率很低,代码全量编译和部署一次发布需要很长时间,更重要的是 如果某个功能出错有问题,所有的功能都需要再重新打包编译,部署效率极低。
② 团队协作难度高,如多人使用 git 很可能在同一个功能上,多人同时进行了修改,作为一个大而全的项目,可能个人只是需要开发其中一个小的模块的需求,却需要导入整个项目全量的代码。

总的来说

对于垂直架构来说,所有的功集中在一个项目中并且项目之间功能冗余、数据冗余、耦合性强,这些特点使项目开发、扩展和维护的难度大大增加。此外,只能通过集群的方式对系统进行扩充。


SOA架构

简介

SOA 全称为 Service-Oriented Architecture,即面向服务的架构。它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件(服务)进行分布式部署、组合和使用。在操作系统进程,一个服务通常独立存在。要注意的是,此处所说的粗粒度即功能划分的细致程度,当粗粒度较大时,同一功能所抽象出的服务往往较大,服务的数量相对应的会比较小,反之,则划分出的服务相对较小,服务的数量会相对较大。
为了把原先固有的业务功能转变为通用的业务服务,实现业务逻辑的快速复用。从功能入手,我们能够把业务逻辑抽象成可复用的服务,通过服务的编排实现业务的快速再生。

架构简析

架构说明:
将重复功能或模块抽取成组件的形式,对外提供服务,在项目与服务之间使用ESB(企业服务总线)的形式作为通信的桥梁。

如图5,从物流管理系统和CRM系统共有的功能中抽取出相同的部分,该部分按照其能够满足的业务特点再细分成与用户相关的用户服务和与订单相关的订单服务。物流管理系统和CRM管理系统通过企业服务总线调用这两种不同的服务,并根据系统自身的需求特点,来实现特定功能的模块。这种方式实现了服务的重复使用。
在这里插入图片描述

什么是ESB?
简单 来说 ESB 就是一根管道,用来连接各个服务节点。为了集 成不同系统,不同协议的服务,ESB 做了消息的转化解释和路由工作,让不同的服务互联互通;
下面是SOA架构的示意图:
在这里插入图片描述
架构优点:
① 重复功能或模块抽取为服务,提高开发效率。
②可重用性高。
③可维护性高。
架构缺点:
① 各系统之间业务不同,很难确认功能或模块是重复的。
② 抽取服务的粒度大。
③ 系统和服务之间耦合度高。

如图7,是从单体应用到SOA架构的转变:
在这里插入图片描述


微服务架构

简介

微服务架构是在SOA架构上的改进,微服务架构把“业务需要彻底的组件化和服务化”作为重点之一,将原有的单个业务系统会拆分为多个可以独立开发、设计、运行的小应用。这些服务使各应用之间实现交互和集成。
在这里插入图片描述

架构简析

架构说明:
①将系统服务层完全独立出来,抽取为一个一个的微服务。
②抽取的粒度更细,遵循单一原则。
③采用轻量级框架协议传输。

什么是API服务器?
API网关是一个服务器,是系统的唯一入口。从面向对象设计的角度看,它与外观模式类似。API网关封装了系统内部架构,为每个客户端提供一个定制的API。它可能还具有其它职责,如身份验证、监控、负载均衡、缓存、请求分片与管理、静态响应处理。API网关方式的核心要点是,所有的客户端和消费端都通过统一的网关接入微服务,在网关层处理所有的非业务功能。通常,网关也是提供REST/HTTP的访问API。服务端通过API-GW注册和管理服务。在这里插入图片描述
如图 9,服务提供方(provider)启动的时候把自己的地址上报给服务注册中心(如上图所说的API网关),这就是服务注册。服务调用方(consumer)订阅服务变更通知,动态地接收服务注册中心推送的服务地址列表,服务调用方根据接收到的服务地址列表远程调用相应的服务。

优点总结如下:
①服务拆分粒度更细,有利于提高开发效率。
②可以针对不同服务制定对应的优化方案。
③适用于互联网时代,产品迭代周期更短。

缺点总结如下:
①粒度太细导致服务太多,维护成本高。
②分布式系统开发的技术成本高,对团队的挑战大。

软件架构之软件架构概述及质量属性 软件架构是软件抽象发展到一定阶段的产物,从编程的角度,可以清晰地看到软件抽象层次和表达工具的发展历史。20 世纪 60 年代是子程序的年代:出现了原始的软件架构,即子程序,并以程序间的调用为连接关系。20 世纪 70 年代是模块化的年代:出现了数据流分析、实体—关系图(E-R 图)、信息隐藏等工具和方法,软件的抽象层次发展到了模块级。20 世纪 80 年代是面向对象的年代:基于模块化的编程语言进一步发展成面向对象的语言,继承性地增加了一种新元素之间的连接关系。 阅读详情

相关推荐

什么是软件架构?软件架构如何演进?

系统架构(System Architecture) 是描述单个或多个系统整体结构的设计蓝图,定义了系统的组件划分、部署策略、交互方式以及非功能性需求(性能、可用性、可扩展性...)。系统架构通过集群实现资源聚合与高可用,借助分布式提升容错与扩展性,并依托弹性机制动态适应变化。其核心目标是通过结构化设计实现系统功能的高效运行、资源的灵活调度以及对外部环境变化的动态适应能力。

weixin_40841143的博客 1805

软件架构

一、想成为一个合格的架构师,你要知道软件架构是个什么概念,明白架构的定义: 1.软件架构是一个系统的草图。 2.软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象组件。 3.各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯。 4.在实现阶段,这些抽象组件被细化为实际的组件,比如具体某个类或者对象。 5.在面向对象领域中,组件之间的连接通常用接口来实现。 二、架构师有细分,基本上可...

专注Java(全栈)应用开发,求知若渴,虚心若愚,talk is cheap, show me the code. 614

电机控制::软件架构::微型软件架构

所谓软件架构就是软件分层:HAL库,嵌入式操作系统,中间件,应用层。大型项目可参考借鉴ROS/PX4/Apollo/FMT等无人机、机器人、无人驾驶等开源项目;电机控制大型为AUTOSAR架构,小型跑裸机参考 前后台系统 或 微型实时操作系统对模块管理的思想。基本原理还是参照大型项目的架构来的,只是大部分层与块都相对简单,也没有操作系统这一层。硬件架构了解不同芯片组合及其各自的特点。1.FPGA+;2.架构;3.TC387+AUTOSAR架构,车规级,汽车领域常用。

one__leaf的博客 1695

[架构之路-217]:软件架构的定义、类型和发展历史

软件架构是指对软件系统的整体结构和组织方式的描述。它定义了软件系统的各个组件之间的关系、交互方式和行为,并提供了指导系统设计和开发的准则和原则。组件和模块:软件系统可以被分解为各种组件或模块,每个组件完成特定的功能。架构描述了组件之间的关系和依赖。数据流和通信:软件系统中的组件之间需要进行数据交换和通信。架构规定了数据流的路径、通信协议和接口定义。部署和组织:软件系统可以部署在不同的硬件和环境中。架构描述了系统的物理布局、服务器配置和系统的部署方式。

文火冰糖(王文兵)的博客 2581

项目中软件架构过程

1、什么是软件架构 1、1 分2种: 1>、组成派:软件架构 = 组件+ 交互(接口,模块与模块之间交互); 2>、决策派:软件架构= 重要决策(决定重要的需求); 两者互相铺成; 1.12软件架构和子系统、框架之间的关系: 1>、复杂性是层次话; 2>、好的架构必

QQ289172257的专栏 3946

软件架构之复用以及产品线、软件架构视图

软件企业将相关的构件有机地组织在一起,形成构件系统(较构件库层次更高),实施复用的软件企业通常拥有多个构件系统,有的是购置的,有的是自己开发的。现代软件系统非常复杂,通常在某个具体的时间内只需将注意力集中在某几个结构上(就像看病时,医生只是将注意力集中在某方面的人体结构上,骨科医生与心血管科医生关心不同的结构),结构是元素本身的集合,而视图则是捕获和表达结构(文档描述),虽然它们有区别,但在实际使用时则不严格区分,即从系统体系的角度说是结构,从文档角度说是视图,因此,本节将不再区分结构和视图术语。

恒二哥的博客 1321

五大常用软件架构分析方案(图文+优缺对比)

它的高扩展性,主要原因是没使用中央数据库,而是把数据都复制到内存中,变成可复制的内存数据单元。微核架构(microkernel architecture)又称为"插件架构"(plug-in architecture),指的是软件的内核相对较小,主要功能和业务逻辑都通过插件实现。插件则是互相独立的,插件之间的通信,应该减少到最低,避免出现互相依赖的问题。有的软件在逻辑层和持久层之间,加了一个服务层(service),提供不同业务逻辑需要的一些通用接口。事件(event)是状态发生变化时,软件发出的通知。

varyall的专栏 1万+

互联网架构演进之路

目录 1 单体架构 2 分布式架构 2.1 应用集群 2.2 分布式缓存 2.3 业务拆分 2.4 分库分表和读写分离 2.5 静态化和CDN 2.6 异步解耦 3 微服务架构 3.1 为什么需要服务化 3.2 服务化的好处 3.3 服务化的问题

赵广陆 3021

什么是软件架构?常用的软件架构

软件架构所指的就是说相应的系列性的抽象模式,可以为设计大型软件系统的各个方面提供相应的指导。从本质上来看,软件架构是属于一种系统草图。在软件架构所描述的对象就是直接的进行系统抽象组件构成。连接系统的各个组件之间就是做到把组件之间所存在的通讯比较明确与相对细致的实施描述。处于相应的系统实现环节,那么就会使得细化这些抽象组件成为现实的组件,比如可以是具体的某个类或者是对象。从面向对象领域进行分析,那么各个组件之前实施的连接实现往往是接口。...

qq_41854911的博客 1万+

数据资产目录(SailCatalog)和数据地图(SailMap)

笔者接下来准备开发大数据平台(XSailboat)中的数据资产目录(SailCatalog)和数据地图(SailMap)相关的功能,本文用以记录笔者关于此部分功能的概念梳理和主体功能设计。

OkGogooXSailboat的博客 2327

玩转RecyclerView | 实现子视图叠加 | 3D画廊效果 | 高级动效 | Android 3D坐标系介绍

之前写的一篇文章展示了RecyclerView实现的画廊效果,适用于专辑/图片/列表浏览效果。本篇文章阐述如何基于RecyclerView实现如下图所示的3D画廊效果。以下效果的重点在于实现子视图的图层叠加,滑动过程中的3D旋转效果较为简单。(1)无3D旋转效果图片(1)带3D旋转效果图片。

qq_38237224的博客 8155

软件架构设计---软件架构概述

像学写文章一样,在学会字、词、句之后,就应上升到段落,就应追求文章的“布局谋篇”,这就是架构。通俗地讲,软件架构设计就是软件系统的“布局谋篇”。 人们在软件工程实践中,逐步认识到了软件架构的重要性,从而开辟了一个崭新的研究领域。软件架构的研究内容主要涉及软件架构描述、软件架构设计、软件架构风格、软件架构评价和软件架构的形成方法等。 软件设计人员学习软件架构知识旨在站在...

hu19930613的博客 6万+

keil+Jlink GD32调试记录

Jlink+keil,GD32调试记录,踩坑及解决,持续更新。

SUN_BW的博客 2953

软件架构介绍

一、软件架构是个什么概念,架构的定义: 1.软件架构是一个系统的草图。 2.软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象组件。 3.各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯。 4.在实现阶段,这些抽象组件被细化为实际的组件,比如具体某个类或者对象。 5.在面向对象领域中,组件之间的连接通常用接口来实现。 二、架构师有细分,基本上可以分为三类: 系统架构师:服务器负载,可靠性,伸缩,扩展,...

晓宇博客 1万+

宇树G1嵌入式软件架构及技术实现

该架构通过硬件加速(FPGA)+确定性调度(RTX5)的组合,在1ms控制周期内完成从传感器采集到43轴输出的全链路处理,相比波士顿动力系统缩短40%的着地稳定时间。,结合ARM Cortex-R5与FPGA的异构计算能力,实现43自由度1kHz实时控制。

m0_60674045的博客 4311

利用NLP技术分析爬取的文本数据:Python爬虫与自然语言处理实战

网页爬虫(Web Crawler)是一种自动化脚本,通过模拟人类浏览网页的方式,定期抓取网页内容并进行分析和存储。对于大规模的数据抓取任务,爬虫技术提供了极大的便利。常见的Python爬虫库有requestsSelenium等。在本篇博客中,我们从爬取网页文本数据开始,通过清洗和预处理,最终利用自然语言处理技术(包括情感分析、文本分类等)对数据进行了深度分析。通过该过程,我们展示了如何使用Python爬虫抓取文本数据,并利用NLP技术进行分析和建模。

2201_76125261的博客 628

软件架构设计

而且即使它知道事件注册了哪些构件的过程,它也不能保证这些过程调用的顺序;由于过程的语义必须依赖于被触发事件的上下文约束,关于正确性的推理就存在问题。ADL是一种形式化语言,它底层语义模型的支持下,为软件系统的概念体系结构建模提供了具体语法和概念框架。很难找到一个合适的、正确的层次抽象方法;优点:良好的重用性,只要接口不变可用在其他处;特点:各个层次的组件形成不同功能级别的虚拟机;架构风格定义了用于描述系统的术语表和一组指导构建系统的规则。视角与视图:从不同的视角来检查,所以会有不同的视图。

qq_41891244的博客 1964

华为OD机试真题 新系统 - 8位LED控制器 (Java/Py/C/C++/Js/Go)

本文整理华为 OD 机试新系统机考真题库,涵盖高频考点精析与完整题目内容,提供 C 语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript 多语言源码实现,搭配详细解题思路讲解,并支持在线 OJ 刷题练习,助力高效备考华为 OD 机试新系统。

算法大师! 1976

「软件架构基础」软件架构概述

软件架构(architecture)是指软件系统的基本结构以及创建这种结构和系统的规程。每个结构都包含软件元素、它们之间的关系以及元素和关系的属性。[1]软件系统的架构是一个隐喻,类似于架构物的架构。[2]它作为系统和开发项目的蓝图,布置设计团队需要执行的任务。[3]软件架构(architecture)是指做出基本的结构选择,一旦实现,改变这些选择的代价是高昂的。软件架构(architecture...

全网:架构师研究会 1435

uniapp - 最新微信小程序手机号一键登录功能效果,uniapp小程序实现手机号码一键登录,uniapp微信小程序端通过手机号授权完成立即登录操作(详细示例源码,新手小白一键复制开箱即用)

uniapp,微信小程序,uniapp小程序平台,uniApp手机号一键登录,uniapp小程序端手机号一键登录功能,实现微信小程序手机号一键登录,在uniapp中实现获取手机一键登录功能,uniapp手机号快捷登录,uniapp微信小程序授权登录并获取手机号,微信小程序手机号快速验证组件调用方式,uniapp小程序怎么用手机号一键登录,uniapp一键登录流程及代码,如何获取手机号一键登录到小程序,微信小程序获取本机手机号一键登录功能,新手详细教程,详细手机一键登录完整示例代码,uni-app微信unia

✅ 精选推荐文章 1万+

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

软件架构设计之七:软件架构设计

一、本章要点 1)信息系统综合知识。包括软件架构的概念、软件架构的风格、特定领域软件架构、基于架构的软件开发方法、软件架构评估、软件产品线;设计模式的概念、设计模式的组成、模式和软件架构、设计模式分类、设计模式的实现。 2)系统架构设计案例分析。包括软件架构技术、XML技术、基于架构的软件开发过程、架构模型(风格)、特定领域软件架构、基于架构的软件开发方法、架构评估、软件产品线、系统演化、设计

波粒二象性的专栏 5380

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

软件架构五大模式详解

本文包含软件架构的重要性、定义及其常见模式,架构对系统成功的影响,五种主要的架构模式及其最佳应用场景,评估优秀架构的关键质量属性。

TechLead 2162

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

软件架构是什么

本文从不同角度阐述什么是软件架构,软件架构在做什么,在进行软件架构设计时需要考虑哪些方面。

zg_hover的专栏 1839

科普文:软件架构系列【软件架构五大模式概叙】

‌软件架构是指软件系统中各个组成部分之间的关系和组织方式,涵盖了软件的结构、行为和性能等方面。它为软件系统的设计和开发提供了一个框架性的指导,帮助开发人员有效地分配工作,确保软件的可维护性和可扩展性‌。 软件架构定义了软件系统的整体框架,包括系统中的组件、模块、接口以及它们之间的关系。它不仅显示了软件需求和软件结构之间的对应关系,还指定了整个软件系统的组织和拓扑结构,提供了一些设计决策的基本原理‌。良好的软件架构可以提高开发效率、可维护性和软件质量‌。本文将深入探讨软件架构的五大模式:分层架构模式、微内核

为无为,事无事,味无味。 5551
上一篇: 简单日历的代码实现
下一篇: An illegal reflective access operation has occurred警告
lijian_365
博客等级 码龄7年 9粉丝 14原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值