领域驱动设计门槛很高,没有深厚的面向对象编码能力很难实践成功

领域驱动设计门槛很高,没有深厚的面向对象编码能力很难实践成功
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时间是人类最宝贵的资源。时间是有限的、不可再生的,你可以用钱买任何东西,却买不了时间。技术,就像时尚,在以光速在变化着。为了赶上它,我们需要跑得非常快。但是这个跑道上没有终点,所以没有赢家。

将你的黄金时间用于学习通用技能,那些不会过时的技能。

  • 不要学习微服务框架,学习演进式架构(Evolutionary Architecture)。
  • 不要学习新的编程语言,学习代码整洁之道、设计模式、领域驱动设计(DDD)。
  • 不要学习 Less 和规模化敏捷框架(SAFe),学习精益生产原则。
  • 不要学习 Hystrix,学习容错模式。
  • 不要学习 Docker,学成持续交付。
  • 不要学习 Angular、React 和 Vue,学习 Web、HTTP 和 REST。

领域驱动是解决软件复杂度的利器,也就是说软件业务越来越复杂了,领域驱动设计可以让事情变得简单。

领域驱动设计是一套方法论,指导我们将复杂问题进行拆分、拆分出各个子系统间的关联以及是如何运转的,帮助我们解决大型的复杂系统在落地中遇到的问题。

领域驱动之外,软件系统的核心只有两个:领域和算法。

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超快速,使用ChatGPT编写回归和分类算法

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本文将使用一些 ChatGPT 提示,这些提示对于数据科学家在工作时非常重要。 微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩 以下是一些示例ChatGPT 提示的列表以及数据科学家的响应。 ChatGPT 提示 为决策树回归算法生成 python 代码。 下面是使用scikit-learn在 Python 中进行决策树回归的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Generate random data rng = np.random.default_rng() x = 5 * rng.random(100) y = np.sin(x) + 0.

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