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前端开发-领域驱动设计

随着我们解决的场景越来越专业化和复杂化,大型SPA应用的流行,前端承担的职责越来越多。代码的质量和系统的完整性越来越难把握。很容易导致迭代着迭代着发现代码改不动了。最后只能新起炉灶,重新开发。归根到底在于复杂度的失控,本文会尝试分析其中的问题以及从前端如何应用领域模型开发的角度给出一些建议。 为什么迭代越来越难 我们的系统架构精心设计过,按照标准的系统分层来管理复杂度。逻辑层,展示层,数据层。每一层都精心设计。我们抽象出独立的类来放通用逻辑。对着代码不断地重构,将有复用能力的点进行抽象。为什么需求的变动还是能经常摧毁我们的设计呢。 原因在于: 问题域本身错综复杂 技术模型与领域模型不匹配 知识的丢失 问题域本身错综复杂 软件本身是为了管理复杂度,我们现在面对的问题域错综复杂。为了创建真正好用的软件,开发者必须有一整套与之相关的知识体系。为此要知道的知识的广度让人生畏。一旦我们不能理解问题域,我们就没法做到控制问题域的复杂性。 当复杂性失去控制的时候,开发人员就无法理解软件。当领域的复杂度没有得到解决时,基础技术再好的构思也无济于事。 技术模型与领域模型不匹配 上面我所描述的设计都是技术...

NLP 研究灵感库

目录 NLP 中任务无关的数据增强 NLP 中的少量学习 NLP 中的迁移学习 多任务学习 跨语言学习 任务无关的架构优化 当你开始进入新的研究领域时,很难找到有价值的选题,也很难知道哪些问题是有趣的。如今,机器学习研究进展如此之快,就更难找到新的选题了。 写这篇文章是为初级研究人员或希望从事研究工作的人员提供灵感和研究方向。文章中收集了我认为有趣的研究课题,主要关注 NLP 和迁移学习。当然,这些课题可能并不是所有人都感兴趣。如果你对强化学习感兴趣,OpenAI 提供了一系列有趣的以强化学习为中心的研究课题。如果你想与他人合作或对更广泛的课题感兴趣,不妨看看人工智能开放网络。 大多数选题还没有被研究过;在很多情况下,概况描述都是非常模糊和主观的,许多方向都充满着可能性。另外,这些课题并不是唾手可得的,要给出解决方案的话需要付出很大的努力。我很高兴

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