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RSS订阅原创 案例分析：池化对象的应用场景15
在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。比如像线程资源、数据库连接资源或者TCP连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、重复地使用。这个时候，我们就可以。在Java中，应用非常广泛，常见的就有数据库连接池、线程池等，本节课主讲连接池，线程池我们将在12课时进行介绍。
2025-01-19 00:10:49
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原创 CAS（Compare-And-Swap）可以被看作是乐观锁的一种实现方式。
乐观锁认为自己在使用数据时不会有别的线程修改数据，所以不会添加锁，只是在更新数据的时候去判断之前有没有别的线程更新了这个数据。如果这个数据没有被更新，当前线程将自己修改的数据成功写入。如果数据已经被其他线程更新，则根据不同的实现方式执行不同的操作（例如报错或者自动重试）在Java中是通过使用无锁编程来实现，最常采用的是CAS算法，Java原子类中的递增操作就通过CAS自旋实现的。CAS（Compare-And-Swap）可以被看作是乐观锁的一种实现方式。
2025-01-19 00:10:41
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原创 synchronized 是 Java 内置的同步机制
硬件指令cmpxchgl结合lock前缀保证了在多处理器环境下的原子性，即整个比较和替换操作是不可分割的，这就是CAS操作能够实现原子性的原因。
2025-01-19 00:10:27
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原创 技术文章新风向：表态投票带来的反馈革命
查看思考和实现为了简化我们暂时只聚焦在文章类型上，例如以下是以表格形式展示不同类型文章的表态选项：通过这样的投票机制，不仅能让读者在阅读过程中更具参与感，还能通过投票结果帮助其他读者快速了解文章的受欢迎程度和优缺点。同时，作者也能通过这些反馈不断优化和改进自己的创作。
2025-01-19 00:10:18
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原创 决战超越并发瓶颈---解决并发难题
硬件指令cmpxchgl结合lock前缀保证了在多处理器环境下的原子性，即整个比较和替换操作是不可分割的，这就是CAS操作能够实现原子性的原因。
2025-01-19 00:10:03
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原创 转载实战指南：理解 ThreadLocal 原理并用于Java 多线程上下文管理
实现一个高效的上下文管理组件，以解决多线程环境下的数据共享和上下文管理这些问题。通过具体的代码示例和实战展示。如何为多线程编程提供一种简洁而高效的上下文管理方案。
2025-01-19 00:09:48
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原创 AutoConsis：UI内容一致性智能检测8
在流程上，对于每一个UI目标区域，AutoConsis利用OCR提取所有可识别的字符，随后将分词的结果与CoT示例进行拼合构成Prompt，最后从LLM（AutoConsis的实验部分调用GPT-3.5-Turbo完成）的输出中获取一致性检验所需的关键信息。以下介绍工具的设计过程。对于营销会场页而言，如UI区域识别流程图所示：我们将一个会场页的UI截图送入识别模型，并提供一个商品卡片和对应的文本描述作为检索词，该多模态模型会根据检索词从经UI组件分析处理过的会场页中筛选出近似的商品卡片。
2025-01-19 00:09:19
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原创 大前端：突破动态化容器的天花板5
最终我们获得了一个如上图的高性能、安全的动态化容器，可以以Wasm的方式支持原生级别的性能，也可以将JavaScript的前端工程的性能提升一截。从某个角度看，像是我们把RN用Rust重写了，添加了Wasm解释器的支持。但用熟悉WebView架构的视角看，也可以看作是一个WebEngineLite，只是试图绘制暂时用的系统UI。文章最后做一下回望和展望。回望：我们所做的所有架构和优化工作都可以概括为，区分本质复杂度和偶然复杂度，恰当的回应本质复杂度，降低偶然复杂度。动态化容器的本质复杂度是什么？
2025-01-19 00:09:11
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原创 Spark向量化计算在美团生产环境的实践4
i<num;++i){计算在CPU内完成，逻辑计算单元操作寄存器中的数据，算术运算的源操作数要先放置到CPU的寄存器中，哪怕简单的内存拷贝也需要过CPU寄存器。加载（Load），从内存加载2个源操作数（a[i]和b[i]）到2个寄存器。计算（Compute），执行加法指令，作用于2个寄存器里的源操作数副本，结果产生到目标寄存器。存储（Store），将目标寄存器的数据存入（拷贝）到目标内存位置（c[i]）。
2025-01-19 00:09:04
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践1
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2025-01-19 00:08:57
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原创 美团外卖基于GPU的向量检索系统实践16
通过将经纬度编码为向量，优化具体做法是将用户或商家的经纬度以加权的方式加入查询Query和候选向量中，在计算Query和候选向量的相似度时，距离因素就可以在不同程度上影响最终的检索结果，从而达到让向量索引具备LBS属性的目标。在加入地理位置信息后，向量检索的召回率有较大提升。当前业界大部分基于GPU的向量检索方案的目标都是为了追求极致的性能，使用GPU来加速向量检索，如Faiss、Raft、Milvus等，然而它们都是面向全库检索，不直接提供向量+标量混合检索的能力，需要在已有方案的基础上进行改造。
2025-01-19 00:06:37
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原创 转载实战指南：理解 ThreadLocal 原理并用于Java 多线程上下文管理
实现一个高效的上下文管理组件，以解决多线程环境下的数据共享和上下文管理这些问题。通过具体的代码示例和实战展示。如何为多线程编程提供一种简洁而高效的上下文管理方案。
2025-01-19 00:06:26
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建
中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测[13]-[15]。
2025-01-19 00:05:59
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建9
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:19:03
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建1
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:59
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建2
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:55
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建3
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:51
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建4
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:46
1007
原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建5
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:37
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建6
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:33
716
原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建7
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:29
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建8
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:25
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建10
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 09:18:13
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建11
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 08:51:20
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建12
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 08:51:16
792
原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建13
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 08:50:04
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建14
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 08:50:00
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原创 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建15
1. 背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测
2024-12-18 08:49:56
526
原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践2
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:45
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践3
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:42
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践4
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:39
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践5
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:36
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践6
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:34
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践7
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:31
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践8
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:28
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践9
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:25
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践10
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:22
585
原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践11
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:19
921
原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践12
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:16
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原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践13
我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。
2024-12-17 09:18:13
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