“亲切照料”下的领域驱动设计

本文介绍了如何通过将大问题分解为小问题来引入领域驱动设计(DDD),重点在于实践而非理论。文章强调了理解团队成员能力的重要性,并提供了一种逐步引入新概念的方法。此外,还讨论了如何应对采用DDD时可能遇到的阻力。
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关键要点

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  • 在将DDD引入新团队时,请从有界的上下文开始——将大问题分解为可管理、可解决的小问题。撇开繁文缛节,动手去做。\\t
  • 了解团队成员的能力,以便能够成功地指导他们,这与本能和同理心有很大关系。仔细聆听、尊重、不评判、和善,这些都是非常重要的。\\t
  • 人们抵制DDD,是因为他们认为DDD的内容太多了,或者会对他们当前的流程造成太大破坏。解决小问题是可以帮助人们获得对DDD信任的一种很好的方式。\\t
  • 领域建模是一门艺术,而不是一门科学,因此,出现碰壁或突然改变方向的情况并不罕见。团队需要一个熟悉建模的教练,让你在整个过程中无需担心视角的变化。\
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在2017年探索DDD会议上,Serial DDD倡导者Julie Lerman谈到了如何通过“亲切照料”进行领域驱动设计。InfoQ采访了Lerman,谈论了她如何向新客户介绍DDD并帮助他们取得成功。

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InfoQ:大多数DDD从业者都记得他们是如何首次引入域驱动设计的。你的DDD起源故事是怎样的?

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Julie Lerman:不管你信不信,我必须感谢Jimmy Nilsson!多年前,当微软发布LINQ和Entity Framework时,发生了一些争议。我和Jimmy Nilsson在InfoQ上接受了一次采访,他被问到他对LINQ和Entity Framework的看法——这是我非常感兴趣的一个观点。在采访结束时,Jimmy被问到一个问题:“你最喜欢的书是什么?”他回答是Eric Evans的《领域驱动设计》,Jimmy说它读起来就像诗歌一样。那时我正在为O’Reilly Press写一本关于Entity Framework的书。这是我的第一本书,我真的很想知道让一本科技图书读起来像诗歌的意味着什么。所以我拿起了Eric的书,书中涉及的第一个讨论话题是关于领域专家参与度的重要性——这对我在客户方面取得的成功来说至关重要。我喜欢了解他们的业务,并与我的很多客户建立了长期稳固的关系。

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InfoQ:DDD涵盖了很多主题。当你开始与新团队合作时,你是如何引入DDD的,以及如何避免向其他人灌输太多新概念?在这方面是否存在一些教学技巧?

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Lerman:我通常是在他们正在重构或更换遗留应用程序或正在开发应用程序时加入他们的,而且我只在那里短暂停留,所以我会尽可能快尽可能多地让他们接受DDD。我从有界的上下文开始——将他们的大问题分解为可管理可解决的小问题。我甚至在一开始都没有使用术语。然后我从松散的有界上下文中选择一个简单的目标,并分析它,然后识别出领域模型的不同部分——一次一个,而不是一次性完成。我在一开始就使用新概念,不担心术语问题。从我个人的经验来看,大脑会被术语锁定。所以,我找到了更简单的方法引入新主题——更加明显的类比方式。最后,我再把术语添加进去……聚合、聚合根等,并向他们解释使用这些术语的重要性,这样每个人都可以达成共识。对于无所不在的语言来说,这也是一个很好的选择!

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InfoQ:Evan那本书的副标题是“解决软件核心的复杂性”。康威定律意味着复杂的应用程序通常需要复杂的组织和团队来支持它们。DDD的概念,例如有界上下文,是否有助于理解和指导团队?

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Lerman:了解团队成员的能力,以便能够成功地指导他们,这与本能和同理心有很大关系。仔细聆听、尊重、不评判、和善,这些都是非常重要的。但是,我也很依赖直觉和经验来“读取房间”。我的星座是天秤座,所以我的性格主要关于平衡和调解。当我与团队合作,并且需要以积极的方式继续前进时,对我的客户有很大的帮助。我认为这与DDD人性的一面很有关系——与客户密切合作以了解他们的业务,识别他们的问题并获得他们对你的信任,最后解决所有的问题。这就是最初Eric的书吸引我的原因。DDD的技术或战术设计部分只是锦上添花!

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InfoQ:你有听到哪些反对采用DDD的争论?你是如何回应他们的?

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Lerman:有一些观点认为DDD需要学习的东西太多了,这会对我们的流程造成太大破坏,因为需要太多的重新思考、重构和时间。

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我回到了“解决小问题”的方法——寻找机会通过小投入获得大利益。

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InfoQ:如果你只有两三天的时间来引入DDD和指导团队,你会怎么做?你的目标是什么,以及如何优化时间以最大化实现这些目标?

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Lerman:我首先会想知道他们在做什么,他们的目标是什么以及他们担心什么——显然是某种东西,否则他们就不需要我加入。然后我就开始进行神奇的“把大问题分解成小问题“,从这些问题中挑选一些解决方案,然后对其进行建模。我最常帮助他们进行遗留系统的替换,我们在白板上进行建模。建模是一门艺术,而不是一门科学,因此,因此,出现碰壁或突然改变方向的情况并不罕见。对于那些熟悉建模并且在整个过程中不担心视角变化的人来说,体验这一点对他们有好处。我出于同样的原因在那里做一些群体编程。我很清楚我们可能会遇到哪些技术问题,因此我可以指导他们完成。

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InfoQ:对于试图开始使用DDD的人,你有什么建议吗?

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Lerman:很多人通过专注于技术软件实现(称为战术设计)开始他们的DDD之旅,战略设计对于DDD来说至关重要,并且当你与领域专家合作,了解他们的领域和计划你的系统的时候,战略设计应该是放在第一位的。确保自己至少对DDD的广度、目标、它的用武之地以及在哪些场景中会用力过猛多需要有一定的了解。

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关于受访者

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286cbb66214c563e0ba0aa90ce143c63.jpgJulie Lerman 是微软区域总监和微软MVP。她主要从事全球软件团队的软件教练和顾问方面的工作。你可以在世界各地的用户组和大会上看到Lerman呈现的有关Entity Framework、域驱动设计和其他有趣的主题。Lerman在thedatafarm.com/blog上发表博文,是备受好评的“Programming Entity Framework”一书的作者、MSDN杂志Data Points专栏作者和Pluralsight.com热门视频的作者。

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查看英文原文DDD With TLC

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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