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架构六大思维养成记

允许我老生常谈,先从什么是架构说起。 当谈到软件架构的时候你不能只想到spirng、springmvc、mysql,你也真不应该想到它们,虽然它们是你落地的载体。至少你不能先想到它们,软件架构不依赖这些框架或者具体的数据库,这些东西统统需要延后,延后。 正像《架构整洁之道》序言中余晟老师讲到的,架构设计是一门复杂的学问,要综合考虑编码、质量、部署、运维、排障、升级等各种因素,并作出权衡。所以,架构设计就不是指首先想到的那些框架,那么的简单了。 软件架构应该要独立于框架、独立于UI、独立于数据库、独立于任何外部库。 如果是想要描述架构的话,可以用4+1视图,这里的4是指逻辑视图、实现视图、进程视图、部署视图,这里的1是指场景。 图来自网络 刚才我们也提到了软件架构设计是一件比较复杂的事情,包含了很多种因素,同时呢,它不仅要满足用户的功能需求,某个场景的用户需求流程是怎样的,对应到设计中应该是什么样的模式和设计流程。 还要满足系统的可靠性、可用性、安全性、性能、容量等架构的质量属性,这往往会涉及到基础平台、框架应用、甚至还有硬件。这就需要多方合作才能最终落地实现架构的设计目标...

【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别不得不读的论文

上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念,了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。本文将延续上一篇的内容,分享近几年该领域一些主流的基于深度学习的方法实现。 作者&编辑 | Menpinland 1. 峰值帧引导的深度网络 Zhao等人[1]尝试仅用两帧的人脸图像解决序列问题的方法。网络的输入是一张表情峰值帧和非峰值帧,在训练过程中,使用正则化的方式建立非峰值表情到峰值表情的映射(类似之后提出的对抗学习思想)。类似地,Kim等人[2]用3、5帧的人脸图像实现基于视频序列的表情识别和微表情识别任务。用这类方法的最大优点就是不需要用到序列的全部数据,训练更简单,推理所需要的参数也更少。但最大的问题是需要提前知道哪一帧是峰值帧哪一帧是非峰值帧,在实际应用中这一点很难做到。 推荐指数:✦✦✧✧✧ 图1|[1]中提出方法示意图 [1] Zhao X, Liang X, Liu L, et al. Peak-piloted deep network for facial expression recognition[C]//European...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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