架构师之路(转贴)

架构师之路(转贴)

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架构师(Architecture)是目前很多软件企业最急需的人才,也是一个软件企业中薪水最高的技术人才。换句话

说,架构师是企业的人力资本,与人力资源相比其能够通过架构、创新使企业获得新的产品、新的市场和新的技

术体系。那么什么是架构师、架构师的作用、如何定位一个架构师和如何成为一个架构师呢?这是许多企业、许

多程序员朋友希望知道的或希望参与讨论的话题内容。

所谓架构师通俗的说就是设计师、画图员、结构设计者,这些定义范畴主要用在建筑学上很容易理解。小时候到

河中玩耍,经常干的事就是造桥,步骤如下:1、在沙滩上画图;2、选择形状好看、大小适合的石头;3、搭建

拱桥。其中我们挑出来画图的那位光PP小孩就是传说中的“架构师”了。

在软件工程中,架构师的作用在于三方面:1、行业应用架构,行业架构师往往是行业专家,了解行业应用需求

,其架构行为主要是将需求进行合理分析布局到应用模型中去,偏向于应用功能布局;2、应用系统技术体系架

构,技术架构师往往是技术高手中的高手,掌握各类技术体系结构、掌握应用设计模式,其架构行为考虑软件系

统的高效性、复用性、安全性、可维护性、灵活性、跨平台性等;3、规范架构师是通过多年磨砺或常年苦思顿

悟后把某一类架构抽象成一套架构规范,当然也有专门研究规范而培养的规范架构师。他们的产物往往也分为应

用规范和技术规范两类。

与建筑学类似,如果软件系统没有一个好的架构是不可能成为成功的软件系统的。没有图纸的建筑工地、没有设

计的造桥工程都是不可以想象的混乱世界。建筑工程如是,软件工程中亦然!

由于国内合格、胜任的软件架构师极为少见,直接导致了我国民族软件产业水平的落后。在未来以信息产业为主

导的社会,信息产业水平的低下将直接影响国家核心竞争力。究其原因,无企业非急功近利、个人缺乏引导。

企业的急功近利是有无法克服的原因的,那就是社会发展总体水平。“生存是第一位的,赚钱是第一位的”,多

年来许多客户抱怨国内的软件公司无法信任、系统项目累做累败、公司越换越差,但因国外不可能给中国做应用

系统项目还不得不找国内软件公司做。由于人月费用低、公司开发成本高,软件企业对于应用只能草草了事,拿

钱走人(很多公司拿不到后期尾款)。这样的环境下,企业几乎无法投入更多资源培养自己的架构师,加上眼花

缭乱的跳槽风气企业更是不愿投入……

那么要成为架构师的途径似乎只有现在较为流行的软件学院和个人自我培养了。关于软件学院我接触过不少,其

宗旨绝大部分都是造就(or打造)企业需要的软件架构师(or程序员or人才)。教师来源与企业、学员来源与企

业、人才输送到企业是他们办学的手段。尽管各个如雨后春笋般出现的软件学院口号差不多,但恐怕大多只是为

了圈钱卖学位了事...

架构师不是通过理论学习可以搞出来的,不过不学习相关知识那肯定是不行的。参考软件企业架构师需求、结合

目前架构师所需知识,总结架构师自我培养过程大致如下仅供参考:

1、架构师胚胎(程序员)学习的知识是语言基础、设计基础、通信基础等,应该在大学完成,内容包括java、c

、c++、uml、RUP、XML、socket通信(通信协议)——学习搭建应用系统所必须的原材料。

2、架构师萌芽(高级程序员)学习分布式系统、组建等内容,可以在大学或第一年工作时间接触,包括分布式

系统原理、ejb、corba、com/com+、webservice(研究生可以研究网络计算机、高性能并发处理等内容)

3、架构师幼苗(设计师)应该在掌握上述基础之上,结合实际项目经验,透彻领会应用设计模式,内容包括设

计模式(c++版本、java版本)、ejb设计模式、J2EE架构、UDDI、软件设计模式等。在此期间,最好能够了解软

件工程在实际项目中的应用以及小组开发、团队管理。

4、软件架构师的正式成型在于机遇、个人努力和天赋,软件架构师其实是一种职位,但一个程序员在充分掌握

软架构师所需的基本技能后,如何得到这样的机会、如何利用所掌握的技能进行应用的合理架构、如何不断的抽

象和归纳自己的架构模式、如何深入行业成为能够胜任分析、架构为一体的精英人才这可不是每个人都能够遇上

的馅饼……

然而学海无涯,精力有限,个人如何能够很快将这些所谓的架构师知识掌握?这是秘密,每个人都有自己的独门

家传秘笈就不敢一一暴露了。不过有一点就是广泛学习的基础之上一定要根据个人兴趣、从事领域确定一条自己

的主线来努力。

如果说架构师是在模型图纸上工作的,那么模型元素必须是实实在在的,正如我们不可能期望抽象派画家来设计

高楼大厦,没有实际意义的模型元素,是不可能构筑出软件系统的。迄今为止,绝大部分软件架构师是依赖软件

程序员来实现他们的架构意图的,这二者直接的鸿沟是显而易见的。设计模式的出现是为缩短二者之间的鸿沟所

做的努力,目的是让架构师和程序员之间有更多的共同语言和规范。尽管设计模式让软件开发效率和质量有一定

程度的提升,但是它始终面临一个很明显的局限,那就是人的因素。人虽然在创造性方面有绝对优势,但是在精

确性、持久性、效率、质量上是无法比拟机器的。所以我们希望在软件系统构建过程中,人和机器发挥各自的长

处,也就是说,让人来扮演架构师的角色,而让机器来扮演程序施工者的角色。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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