架构师的能力模型

简介:

今天下午做了这幅脑图,为便于显示,切成了四个部分,描述了我对架构师能力的基本理解。 

这四幅图不见得能阐述架构师能力的全部,但我尽量给出范围和有用的建议,希望能对大家有所启发和裨益。

图一:本能力模型的基本角度。与爱立信人力模型做了一个对比,请注意没有涉及到与“个人内在素质”相关的任何部分。所以类似于诚信、坚韧、耐心等等这类素质不在讨论的范围之内。

图二:个人特性

 

图三:技术技能

 

图四:对“技术技能”中“学会平衡设计”的补充

本文转自BlogJava 新浪blog的博客,原文链接:架构师的能力模型,如需转载请自行联系原博主。

相关文章
|
17天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 分布式计算
大规模语言模型与生成模型:技术原理、架构与应用
本文深入探讨了大规模语言模型(LLMs)和生成模型的技术原理、经典架构及应用。介绍了LLMs的关键特点,如海量数据训练、深层架构和自监督学习,以及常见模型如GPT、BERT和T5。同时,文章详细解析了生成模型的工作原理,包括自回归模型、自编码器和GANs,并讨论了这些模型在自然语言生成、机器翻译、对话系统和数据增强等领域的应用。最后,文章展望了未来的发展趋势,如模型压缩、跨模态生成和多语言多任务学习。
65 3
|
2月前
|
存储 分布式计算 API
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
95 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 C++
TSMamba:基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型
TSMamba通过其创新的架构设计和训练策略,成功解决了传统时间序列预测模型面临的多个关键问题。
88 4
TSMamba:基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型
|
14天前
|
网络协议 网络架构
TCP/IP协议架构:四层模型详解
在网络通信的世界里,TCP/IP协议栈是构建现代互联网的基础。本文将深入探讨TCP/IP协议涉及的四层架构,以及每一层的关键功能和作用。
69 5
|
15天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】模型演进与经典架构
本文探讨了AI计算模式对AI芯片设计的重要性,通过分析经典模型结构设计与演进、模型量化与压缩等核心内容,揭示了神经网络模型的发展现状及优化方向。文章详细介绍了神经网络的基本组件、主流模型结构、以及模型量化和剪枝技术,强调了这些技术在提高模型效率、降低计算和存储需求方面的关键作用。基于此,提出了AI芯片设计应考虑支持神经网络计算逻辑、高维张量存储与计算、灵活的软件配置接口、不同bit位数的计算单元和存储格式等建议,以适应不断发展的AI技术需求。
27 5
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大模型最强架构TTT问世!斯坦福UCSD等5年磨一剑, 一夜推翻Transformer
【7月更文挑战第21天】历经五年研发,斯坦福、UCSD等顶尖学府联合推出TTT架构,革新NLP领域。此架构以线性复杂度处理长序列,增强表达力及泛化能力,自监督学习下,测试阶段动态调整隐藏状态,显著提升效率与准确性。实验显示,TTT在语言模型与长序列任务中超越Transformer,论文详述于此:[https://arxiv.org/abs/2407.04620](https://arxiv.org/abs/2407.04620)。尽管如此,TTT仍需克服内存与计算效率挑战。
171 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 网络架构 计算机视觉
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
这篇文章介绍了ShuffleNetV2网络架构及其代码实现,包括模型结构、代码细节和不同版本的模型。ShuffleNetV2是一个高效的卷积神经网络,适用于深度学习中的目标检测任务。
87 1
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
|
3月前
|
机器学习/深度学习
ACM MM24:复旦提出首个基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架,主流CNN和ViT架构都防不住它
【9月更文挑战第23天】复旦大学研究团队提出了ReToMe-VA,一种基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架,通过时间步长对抗性潜在优化(TALO)与递归令牌合并(ReToMe)策略,实现了高转移性且难以察觉的对抗性视频生成。TALO优化去噪步骤扰动,提升空间难以察觉性及计算效率;ReToMe则确保时间一致性,增强帧间交互。实验表明,ReToMe-VA在攻击转移性上超越现有方法,但面临计算成本高、实时应用受限及隐私安全等挑战。[论文链接](http://arxiv.org/abs/2408.05479)
82 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
|
3月前
|
机器学习/深度学习 测试技术 数据处理
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用:RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络(KAN)作为一种多层感知器(MLP)的替代方案,为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳,近期提出的可逆KAN混合模型(RMoK)显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层,通过门控网络动态选择最适合的专家层,从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示,RMoK在多个数据集上表现出色,尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
105 4