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    <title>知识铺 on 知识铺的博客</title>
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    <description>Recent content in 知识铺 on 知识铺的博客</description>
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      <title>构建RAG项目实战指南</title>
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      <pubDate>Wed, 04 Sep 2024 07:25:01 +0000</pubDate>
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      <description>大语言模型（LLMs）在应用中面临诸多挑战，主要包括领域知识的不足、信息的准确性问题以及生成虚假内容的风险。 检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库等信息源，结合了传统信息检索与大语言模型的优势，为LLMs的挑战提供了创新的解决方案。 尽管RAG在许多任务中展现出卓越的性能，但</description>
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      <title>配置阿里云容器镜像服务(ACR)的步骤和注意事项</title>
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      <pubDate>Tue, 03 Sep 2024 12:50:52 +0000</pubDate>
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      <description>重要 1 例如： 加速器地址：[系统分配前缀].mirror.aliyuncs.com 内容 1 { &amp;#34;registry-mirrors&amp;#34;: [&amp;#34;&amp;lt;镜像加速器地址&amp;gt;&amp;#34;] } 启动Docker加速器 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56</description>
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      <title>构建RAG应用的LlamaIndex方法</title>
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      <pubDate>Tue, 20 Aug 2024 02:38:44 +0000</pubDate>
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      <description>今天使用LlamaIndex AI框架构建一个简单的RAG应用程序，这个应用程序可以对私人文档进行上下文回答，同时这个程序还通过内存增强功能，可以基于之前的上下文进行回复。 基于LLMs的RAG概述 Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种先进的技术，它通过将外部知识库整合到大型语言模型</description>
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      <title>大语言模型综述分析</title>
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      <pubDate>Tue, 20 Aug 2024 02:37:44 +0000</pubDate>
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      <description>论文题目：Large Language Models: A Survey 大语言模型综述 引言本文由著名学者Tomas Mikolov等人撰写，全面回顾和分析了大语言模型（LLMs）的发展历程、类型及其构建方法。 语言模型的发展历程 统计语言模型：早期的语言模型，基于统计学原理构建。 神经网络模型：引入神经网络技术，提高语言模型的表达</description>
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      <title>RAG综述笔记</title>
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      <pubDate>Mon, 19 Aug 2024 10:10:57 +0000</pubDate>
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      <description>公众号文章目录综述 引入在本文中，我们将深入探讨一系列先进的技术主题，包括自然语言处理、机器学习模型的评估与优化，以及多模态学习的最新进展。这些主题不仅涵盖了理论研究，也包括了实际应用和未来发展趋势的讨论。 一、摘要（Abstract）简要概述了文章的主旨和核心观点，为读者提供了一个</description>
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      <title>融合RAG和CoT的高效多步推理任务解决方案</title>
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      <pubDate>Mon, 19 Aug 2024 10:08:57 +0000</pubDate>
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      <description>引言 在人工智能领域，多步推理任务是解决复杂问题的关键。本文提出了一种创新的解决方案——RAT，它通过融合RAG（Retrieval-Augmented Generation）和CoT（Chain of Thought）两种技术，有效地整合了不同的思维模式，从而显著提升了推理效率和准确性。</description>
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      <title>RAG全栈技术最新综述</title>
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      <pubDate>Mon, 19 Aug 2024 10:04:57 +0000</pubDate>
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      <description>检索增强生成（RAG）概述 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合了检索和生成的自然语言处理技术，旨在通过利用外部知识数据库来增强大型语言模型（LLMs）的能力，从而解决幻觉问题和知识更新的挑战。 组成部分 检索器（Retriever）检索器是RAG系</description>
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      <title>CoT技术提升LLMs智能</title>
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      <pubDate>Wed, 14 Aug 2024 08:21:00 +0000</pubDate>
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      <description>为大型语言模型（LLMs）提供充分思考时间的重要性 在构建提示（Prompt）时，确保大型语言模型（LLMs）有充足的时间进行推理是至关重要的。正如人类需要时间来处理和解决复杂问题一样，LLMs 也需要时间来思考以提供准确的答案。如果 LLMs 被迫快速作出反应，其输出的质量可能会受到影响。 深</description>
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      <title>Zilliz：超越Milvus的知识铺</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 09:35:50 +0000</pubDate>
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      <description>向量数据库的崛起与Milvus的优势 在人工智能和大模型技术迅猛发展的今天，向量数据库应运而生，成为处理高维数据的关键技术。以下是对向量数据库核心观点的梳理和Milvus的详细介绍。 一、向量数据库的市场前景 头部公有云厂商的商用计划 今明两年，头部公有云厂商将正式商用自己的向量数据库产</description>
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      <title>Milvus 实战问答系统构建</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 09:34:50 +0000</pubDate>
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      <description>Milvus 向量数据库 上一篇文章介绍了Milvus向量数据库安装部署，这次我们来介绍一下Milvus的应用实例。 Milvus是一款强大的向量搜索引擎，它通过相似性搜索的特性，可以广泛应用于多个领域。以下是Milvus的一些主要应用场景： 图像相似性搜索：在庞大的图像数据库中，快速检索出与查询</description>
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      <title>领域驱动设计在互联网业务开发中的实践</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 09:30:50 +0000</pubDate>
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      <description>领域驱动设计（DDD）的现代价值 引言在软件开发领域，领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD） 作为一种设计思想，已存在超过三十年。尽管在快速迭代的互联网开发模式中，DDD可能显得有些过时，但随着互联网企业深入实体经济，业务复杂性增加，DDD的重要性逐渐凸显。 问</description>
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      <title>领域驱动设计基本概念解析</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 09:28:50 +0000</pubDate>
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      <description>DDD知识体系名词解析 一、DDD知识体系中的名词 在领域驱动设计（Domain-Driven Design，简称DDD）中，有几个关键名词，它们构成了DDD知识体系的基础： 领域：指的是一个业务问题域，它是DDD设计中的边界。 子域：领域可以细分为更小的业务问题域，称为子域。 核心域：领域</description>
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      <title>领域驱动设计架构浅谈</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 09:27:50 +0000</pubDate>
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      <description>DDD初步总结 在当今快速发展的商业环境中，局部问题的解决已不足以应对整体的挑战。我们需要从系统或生态的角度出发，推动整个商业链条的前进。这种转变不仅催生了新的岗位和角色，也对技术发展提出了新的要求。 一、背景与趋势 1. 系统化思维 面对商业问题，我们需要超越单一视角，采用系统化思维来寻求</description>
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      <title>Java实现向量数据库雏形</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 09:26:50 +0000</pubDate>
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      <description>向量数据库概述 向量数据库是为处理高维向量数据而设计的数据库系统，它能够高效地存储、索引和查询大规模的高维向量数据。与关系型数据库或文档数据库相比，向量数据库在处理高维数据时具有明显优势，特别是在相似度搜索方面。向量数据库采用专门的数据结构和算法，如KD-Tree、球树、LSH等，</description>
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      <title>原创Python文本相似度计算工具介绍</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 08:53:33 +0000</pubDate>
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      <description>介绍 最近因为工作需要，需要使用一个功能，就是中文文本相似度的计算。属于nlp领域的一个应用吧，这里找到一个非常好的包和大家分享。这个包叫sentence-transformers。 这里给大家介绍，如何使用这个包对中文文本做相似度计算（这个包的其中一个小用途罢了） 这里使用的模型是p</description>
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      <title>一文读懂：B端项目产品化</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 06:26:54 +0000</pubDate>
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      <description>产品化转型的思考与实践 一、背景与挑战在业务发展和规划演进的过程中，技术迭代升级带来了个性化和复杂交互的实现。传统企业以项目为核心组织价值交付，但存在诸多问题，如技术债务、优先级执行困难、质量意识下降等。这些问题促使企业从项目化管理向产品化管理转型。 二、产品化的定义与意义产品化是指</description>
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      <title>DDD领域驱动设计四重边界概述</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 06:10:54 +0000</pubDate>
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      <description>领域驱动设计（DDD）的四重边界及其应用 领域驱动设计（Domain-Driven Design, DDD）是一种以业务领域知识为核心的软件设计方法，它通过构建领域模型来指导软件开发。DDD的四重边界是确保软件系统可维护性和可扩展性的关键。本文将详细解析DDD的四重边界，并展示如何在实际项目中应用</description>
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      <title>DDD领域驱动设计在CSDN博客中的探讨</title>
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      <pubDate>Tue, 06 Aug 2024 06:07:54 +0000</pubDate>
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      <description>领域驱动设计（DDD）概述 领域驱动设计（Domain Driven Design, DDD）是一种架构思想，它强调通过建立领域模型来解决业务与技术实现的复杂性问题。DDD不是简单的架构模式，而是一种深入业务、理解业务的方法论。 核心思想与目标 核心思想：构建领域模型，使模型成为架构的核心。- 核心目标：分离业务逻</description>
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      <title>领域驱动设计</title>
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      <pubDate>Mon, 05 Aug 2024 01:18:02 +0000</pubDate>
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      <description>领域驱动设计（DDD）实现策略 在开发复杂的业务系统时，我们经常面临以下挑战： 1. 业务逻辑耦合与重构困境- 初始阶段，系统简单，CRUD操作即可满足需求。- 随着迭代，业务逻辑变得复杂，模块间耦合严重，导致变更困难。- 即使进行代码重构，若未将业务模型映射至代码，重构效果有限。 2. 技术文档的</description>
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      <title>大型语言模型（LLMs）基本概念解读</title>
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      <pubDate>Thu, 01 Aug 2024 05:35:32 +0000</pubDate>
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      <description>大模型概述 定义大模型，也称为大型语言模型，是一种具有数十亿甚至数千亿参数的机器学习模型。它们由深度神经网络构建，具备强大的表达和预测能力，能够处理复杂任务和数据。 特点- 大规模参数：大模型参数众多，这为其提供了高度的灵活性和适应性。- 复杂计算结构：它们拥有复杂的网络结构，能够捕捉数</description>
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      <title>利用生成式AI增强领域驱动设计</title>
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      <pubDate>Thu, 01 Aug 2024 00:54:58 +0000</pubDate>
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      <description>在软件开发中，创建与业务需求紧密相关的健壮且可维护的应用程序是一项持续的挑战。领域驱动设计（DDD）通过将领域置于开发过程的核心，为解决这一挑战提供了有效的策略。DDD能够使开发人员创建出高度可扩展、模块化且面向业务的解决方案。本文将探讨在DDD中应用生成式AI的潜力。 实验概述 在</description>
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      <title>越来越火的DDD是什么？</title>
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      <pubDate>Thu, 01 Aug 2024 00:49:58 +0000</pubDate>
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      <description>本文根据柴华老师在〖deeplus直播第273期〗线上分享演讲内容整理而成。（文末有回放的方式，不要错过） DDD在哈啰交易中台的实践分享 随着中台微服务架构的兴起，领域驱动设计（DDD）作为其设计基础，受到了越来越多的关注。然而，DDD的学习曲线相当陡峭，不仅要求掌握其核心概念，还</description>
    </item>
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      <title>领域驱动设计理解</title>
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      <pubDate>Wed, 31 Jul 2024 10:58:45 +0000</pubDate>
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      <description>领域驱动设计概述 领域驱动设计（Domain Driven Design，简称DDD）是一种软件开发方法论，由埃里克·埃文斯（Eric Evans）在2004年通过其著作《领域驱动设计》提出。DDD的核心理念是软件的真正价值在于其解决领域问题的能力，而非其他功能特性。 领域驱动设计的核心思想 软件的核</description>
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      <title>高级主题 - 领域建模 - Scaled Agile Framework</title>
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      <pubDate>Wed, 31 Jul 2024 03:00:19 +0000</pubDate>
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      <description>从本质上讲，所有模型都是错误的，但有些模型是有用的。 ——乔治·博克斯（George E. P. Box） 领域建模 扩展SAFe指南中的领域建模 概述领域建模是一种重要的软件工程方法，用于描述和建模现实世界中的实体及其关系。这种方法有助于理解问题域空间，为系统设计提供基础，并促进系统级需求的理解</description>
    </item>
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      <title>DDD相关微信公众号文章</title>
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      <pubDate>Wed, 31 Jul 2024 02:56:19 +0000</pubDate>
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      <description>[ DDD社区最新发展：理论知识与最佳实践 简介 DDD（领域驱动设计）是一种软件开发方法论，它强调以业务领域为中心进行软件开发。本文将介绍DDD社区的最新发展，包括理论知识和最佳实践，以帮助开发者更好地理解和应用DDD。 理论知识- 核心概念：介绍DDD中的实体、值对象、聚合、领域服务等</description>
    </item>
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      <title>供应链商品域的DDD实践</title>
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      <pubDate>Tue, 30 Jul 2024 12:25:32 +0000</pubDate>
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      <description>在现代软件工程中，随着业务需求的不断增长和变化，软件系统的复杂性日益增加。领域驱动设计（Domain-Driven Design, DDD）作为一种应对复杂性的方法论，越来越受到重视。本文将从软件复杂性的来源、DDD的重要性以及其核心概念三个方面进行阐述。 一、软件复杂性的来源 软件复杂性主要源自以</description>
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      <title>DDD架构思想的创新应用</title>
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      <pubDate>Tue, 30 Jul 2024 11:43:51 +0000</pubDate>
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      <description>领域驱动设计（DDD）是一种软件开发方法论，它强调围绕统一的领域模型进行软件开发，以提升软件质量和降低维护成本。DDD的核心在于构建一个清晰的领域模型，使得开发人员和业务人员能够基于同一理解进行沟通和协作。这种模型不仅促进了团队的协作，还有助于提高软件的可维护性和扩展性。DDD的</description>
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      <title>一文掌握Prompt：万能框架&#43;优化技巧&#43;常用指标</title>
      <link>https://index.zshipu.com/geek001/post/20240723/%E4%B8%80%E6%96%87%E6%8E%8C%E6%8F%A1Prompt%E4%B8%87%E8%83%BD%E6%A1%86%E6%9E%B6&#43;%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%8A%80%E5%B7%A7&#43;%E5%B8%B8%E7%94%A8%E6%8C%87%E6%A0%87--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/</link>
      <pubDate>Tue, 30 Jul 2024 11:39:51 +0000</pubDate>
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      <description>在2023年，大型语言模型的诞生标志着人工智能领域的一个新纪元，而Prompt工程也随之成为利用这些模型的关键技术。Prompt的好坏直接影响到模型的输出质量和效率。尽管网络上充斥着各种关于Prompt技巧的讨论，但缺乏系统性的总结，使得读者在阅读后仍然感到迷茫，不知道如何开始。</description>
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      <title>DDD领域驱动设计四重边界知识概述</title>
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      <pubDate>Tue, 23 Jul 2024 14:53:24 +0000</pubDate>
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      <description>在DDD（领域驱动设计）中，四重边界是指分析边界、设计边界、实现边界和运行边界。这四个边界定义了软件开发的不同阶段应遵循的原则和策略。 分析边界 (Analysis Boundary)：确定业务问题范围，定义问题域。 设计边界 (Design Boundary)：根据领域模型划分限界上下文。 实现边界 (Implementation Boundary)</description>
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      <title>DDD架构详解与图文总结</title>
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      <pubDate>Tue, 23 Jul 2024 14:52:24 +0000</pubDate>
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      <description>关注△mikechen的架构笔记△，十余年BAT架构经验倾囊相授 大家好，我是mikechen。 DDD是现在非常火热的架构设计，而且大厂面试也经常考察，下面我就全面来详解DDD架构@mikechen 最新mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》和《最全大厂面试题及答案</description>
    </item>
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      <title>查缺补漏：DDD核心概念梳理</title>
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      <pubDate>Tue, 23 Jul 2024 14:51:24 +0000</pubDate>
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      <description>一、概述 二、DDD 是什么？ 三、DDD 架构分层 四、DDD 中各种 Object 五、领域分类 六、实现 DDD 流程 六、限界上下文和通用语言 七、实体 八、值对象 九、聚合和聚合根 十、领域事件 学习微服务和中台的必经之路就是 DDD ，这次我们来卷一波~ 一、概述 DDD 是什么，DDD 的英文全称是 Domain-Driven Design，翻译过来就是领域驱</description>
    </item>
    <item>
      <title>业务架构与DDD协同落地</title>
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      <pubDate>Tue, 23 Jul 2024 14:46:24 +0000</pubDate>
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      <description>业务架构就是把业务要素及要素之间的关系进行结构化表达、并给出了其设计和演化的原则与指南的一套框架。关于业务架构请看我前面发的文章&amp;raquo;业务架构的概念和作用 DDD 全称是 Domain-Driven Design，中文叫领域驱动设计，是一套应对复杂软件系统分析和设计的面向对象建模方法论。 今天我们聊聊业务架构</description>
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      <title>JVM内存结构详解</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 07:17:52 +0000</pubDate>
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      <description>JVM内存结构详解 Java虚拟机（JVM）是Java程序运行的基础，它通过将Java字节码转换为特定平台的机器指令来实现跨平台运行。JVM内存结构是理解Java程序运行机制的关键。以下是对JVM内存结构的详细解析。 程序计数器（Program Counter Register） 程序计数器是每个线程</description>
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      <title>DDD系列文章第10篇：BFF架构</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 07:15:52 +0000</pubDate>
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      <description>不管是通过DDD方法论设计新服务还是梳理老服务，绕不开的一点就是接口设计。接口设计时很容易犯的一个错就是经常会根据接口调用方的个性化场景（比如多种界面展示）设计出很多类似且重复性的接口，且接口的实现逻辑割裂、复用性差。为了让业务服务更加聚焦领域能力，根据领域能力设计对外接口，同时</description>
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      <title>DDD系列文章第7篇：可落地的DDD分层架构</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 07:13:52 +0000</pubDate>
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      <description>『没有中间商赚差价』在商业领域里已经是深入人心，但在架构领域里往往是相反的，很多时候需要加入『中间商』来降低上下游系统的耦合。分层架构不仅仅在DDD很普遍，其他架构风格也是靠『分层』这把利器一路披荆斩棘。本篇来到研发最喜欢的DDD架构和代码部分，正所谓talk is cheap，sho</description>
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      <title>DDD系列文章第6篇：领域建模那些事</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 07:11:52 +0000</pubDate>
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      <description>业务逻辑的拆解其实就是团队提高业务理解达成共识的过程，为了让这个过程更加高效和可复制，其拆解方法和拆解结果需要通过某种形式固化下来。DDD里的领域模型就是一种很好的表达形式，DDD里还提出了多种领域模型来适配不同粒度的业务逻辑。因此领域模型就是业务逻辑的抽象。 有哪些领域模型？ DD</description>
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      <title>DDD系列文章第1篇：初识DDD</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 07:07:52 +0000</pubDate>
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      <description>全文3073字，预计阅读时间8分钟。 导读：本号计划通过一个DDD系列文章全面介绍DDD，包括初识DDD、DDD的知识体系、实施方法和路径、如何领域建模、DDD的分层架构、领域事件架构落地、DDD和BFF、DDD和API First、案例剖析等方面的细节。本篇作为第一篇先尝试回答DD</description>
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      <title>DDD落地需基础设施支持</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 07:03:52 +0000</pubDate>
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      <description>1. 概览 对于复杂业务，DDD 绝对是一把神器，由于它过于复杂，很多人望而却步。因为太过严谨，形成了很多设计模式、规范化流程，这些爆炸的信息已经成为 DDD 落地的重大阻力。 但，如果我们将这些规范化的流程封装到框架，仅把核心业务逻辑暴露给开发人员，又会是什么样子？ 1.1. 背景 在尝试使用 DDD 处理复杂业务</description>
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      <title>DDD落地的思考：映射偏移模式</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 07:02:52 +0000</pubDate>
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      <description>一、背景 DDD落地的思考系列已经写了两篇，接下来搞点干货，来总结一些新的模式。&amp;ldquo;映射&amp;quot;这个词在eric的书中出现了很多次，主要表达了各种模型之间的映射问题。由于面向不同层次导致对应的模型对象本身担负的职责出现了一些微妙的变化，因此在构建模型的过程中不得不对模</description>
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      <title>DDD落地的思考--大佬向左，小弟向右</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:53:52 +0000</pubDate>
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      <description>一、背景 在刚学DDD的时候，很多一起学习的小伙伴们都在寻找一些样例和架构，同时也有一些人比较热衷于寻找一个最标准的DDD实战案例。在我学习的后期已经准备构建一些这样的案例了，同时网上也出现了一些以不同架构风格落地的DDD案例。但是对于大佬们而言，他们追求的已经不再是DDD案例了，</description>
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      <title>DDD落地的思考——新时代的冲击</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:51:52 +0000</pubDate>
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      <description>一、背景 1.1 背景 之前业余项目耽误了些时间，关于DDD方面的内容暂时搁置了，所以一个比较大的主题就暂时先搁置了，现在终于有时间来写一写令人比较兴奋的部分&amp;ndash;DDD落地的思考。关于这个主题，其实有很多新的东西我希望跟大家分享一下，也是我学习DDD遇到的一些问题的思考，另外呢就</description>
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      <title>DDD落地实践指南</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:49:52 +0000</pubDate>
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      <description>引言 在之前的文章讨论了为什么要用DDD后，相信会产生DDD如何落地的疑惑。在经过一段DDD落地实践后我总结了一些经验，这篇文章将带领大家看一下我眼中的DDD。 顶层视图——从一个用户查询推荐商品列表说起 我们以用户登录一个网购平台后从后台获取被推荐商品的场景为例。外部请求进入后台服务</description>
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      <title>DDD落地难的原因分析</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:45:52 +0000</pubDate>
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      <description>本文选自互联网公开材料，作者：和坚 为什么DDD落地难？ DDD的目标是什么？ （没有发言权，DDD推不起来？！！！&amp;mdash;-你是说真的吗？） 业界良心张逸老师DDD课程再次推荐 如果说这个课非得有一个改进点的话，就是学完之后要看更多的书。 往期推荐 DDD-没那么难！ 15人创业团队如何</description>
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      <title>万字详解：从软件复杂度角度理解DDD</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:41:52 +0000</pubDate>
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      <description>阿里妹导读 从我们作为业务开发主要的职责深入到DDD的本质是什么？复杂度应处理？规范设计怎么做？本文将全方位为大家解答。 一、作为业务开发，我们的主要的职责是什么的 业务开发的职责 在文章的开始我想和大家一起思考一个问题：作为一个工程开发，我们最主要的职责是什么？ 我极度认可 &amp;laquo;</description>
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      <title>深入理解领域驱动设计中的聚合</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:38:52 +0000</pubDate>
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      <description>聚合模式是 DDD 的模式结构中较为难于理解的一个，也是 DDD 学习曲线中的一个关键障碍。合理地设计聚合，能清晰地表述业务一致性，也更容易带来清晰的实现，设计不合理的聚合，甚至在设计中没有聚合的概念，则相反。 聚合的概念并不复杂。本文希望能回到聚合的本质，对聚合的定义和实操给出一些有价值的建议。</description>
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      <title>应用40个机器学习模型的代码示例</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:19:52 +0000</pubDate>
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      <description>转自：网络 今天和大家一起学习使用 lazypredict 库，我们可以用一行代码在我们的数据集上实现许多 ML 模型，这样我们就可以简要了解哪些模型适合我们的数据集。 步骤 1 使用以下方法安装 lazypredict 库： pip install lazypredict 第 2 步 导入 pandas 来加载我们的数据集。 import pandas as pd 第 3 步 加载数据集。 df = pd.read_csv(&amp;#39;Mal_Customers.csv&amp;#39;) 第 4 步 打印数据集的前几行 这里 Y 变量是支出分数列</description>
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      <title>医疗大模型的协同办公实践</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:10:52 +0000</pubDate>
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      <description>“火车跑得快，全靠车头带”，这句耳熟能详的话，让大家认识到火车头的重要性。 大模型提升医院机关工作效率 在高质量发展的基调下，医院机关作为医院发展的“火车头”，既要快、还要稳，更要安全合规发展；从个人层面讲，机关工作人员，不能只做个跑跑颠颠的办事员，更要做领导的“谋士”，要出主意，想</description>
    </item>
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      <title>DDD领域驱动设计落地实践案例分析</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:03:52 +0000</pubDate>
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      <description>DDD领域驱动设计落地实践案例分析 思想：DDD的思想源于2003年Eric Evans编写的“Domain-Driven Design领域驱动设计”1。DDD是一套综合软件系统分析和设计的面向对象建模方法1。 服务器后端发展三个阶段1： 面向过程脚本 面向数据库表 面向业务模型：DDD+SO</description>
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      <title>DDD理论到实践的转变与落地</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 06:02:52 +0000</pubDate>
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      <description>1. DDD理论基础 1.1 领域驱动设计的定义 领域驱动设计（Domain-Driven Design，简称DDD）是一种软件开发方法论，旨在帮助开发人员更好地理解和建模业务领域。它的核心思想是将业务领域的知识和逻辑融入到软件设计中，从而提高软件的质量和可维护性。 定义：DDD是一种以业务领域为</description>
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      <title>万字长文解读电商支付领域的领域驱动设计（DDD）</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Jul 2024 05:58:52 +0000</pubDate>
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      <description>作者范钢，曾任航天信息首席架构师，《大话重构》一书的作者。本文结合电商支付场景详细描述了领域驱动模型的实际应用。 2004 年，软件大师 Eric Evans 的不朽著作《领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道》面世，从书名可以看出，这是一本应对软件系统越来越复杂的方法论的图书。然而，在当时，中国的软件业才刚刚</description>
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      <title>DDD领域驱动最全详解(图文全面总结)</title>
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      <pubDate>Tue, 09 Jul 2024 04:20:47 +0000</pubDate>
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      <description>来源：mikechen的互联网架构 DDD是现在非常火热的，而且大厂面试也经常考察，下面我就全面来详解DDD领域驱动设计 DDD全称是Domain-Driven Design，翻译过来就是领域驱动设计，DDD 架构是一种软件设计方法论。 如下图所示： DDD架构的作用 DDD架构通过边界划分，</description>
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