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    可视化方法是什么

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什么是UML?UML是一种标准的图形化建模语言。它是面向对象分析与设计的一种标准表示。它不是一种可视化的程序设计语言,而是一种可视化的建模语言;它不是工具或知识库的规格说明,而是一种建模语言规格说明,是一种表示的标准;UML是标准的建模语言,而不是标准的开发过程。尽管UML的应用必然以系统的开发过程为背景,但由于不同的组织和不同的应用领域,需要采取不同的开发过程,所以它不是过程也不是方法,但允许任何一种过程和方法使用它。

星尘linger 2020-04-12 21:21:52 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】  Splunk智能运维实战

沉默术士 2019-12-01 22:08:01 1771 浏览量 回答数 1

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点列表与Plotly

is大龙 2020-03-24 19:27:55 0 浏览量 回答数 1

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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降维是指通过保留一些比较重要的特征,去除一些冗余的特征,减少数据特征的维度。而特征的重要性取决于该特征能够表达多少数据集的信息,也取决于使用什么方法进行降维。而使用哪种降维方法则是通过反复的试验和每种方法在该数据集上的效果。一般情况会先使用线性的降维方法再使用非线性的降维方法,通过结果去判断哪种方法比较合适。而降维的好处是: (1)节省存储空间; (2)加速计算速度(比如在机器学习算法中),维度越少,计算量越少,并且能够使用那些不适合于高维度的算法; (3)去除一些冗余的特征,比如降维后使得数据不会既保存平方米和平方英里的表示地形大小的特征; (4)将数据维度降到2维或者3维使之能可视化,便于观察和挖掘信息。 (5)特征太多或者太复杂会使得模型过拟合。

珍宝珠 2019-12-02 03:14:11 0 浏览量 回答数 0

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接口自动化是什么

猫饭先生 2019-12-01 21:05:44 1033 浏览量 回答数 0

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使用JMeter进行性能测试? 报错

优选2 2020-06-04 18:05:04 3 浏览量 回答数 1

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使用JMeter进行性能测试? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-05-29 17:58:44 0 浏览量 回答数 1

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使用JMeter进行性能测试? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-02 13:12:16 0 浏览量 回答数 1

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TensorFlow 什么是TensorFlow? 该库是由Google与Brain Team合作开发的。TensorFlow几乎在每个Google应用程序中用于机器学习。 TensorFlow的工作方式类似于编写涉及大量张量操作的新算法的计算库。由于神经网络可以很容易地表示为计算图形,因此它们可以使用TensorFlow作为Tensors上的一系列操作来实现。此外,张量是表示数据的N维矩阵。 TensorFlow的特点 TensorFlow针对速度进行了优化,它利用XLA等技术实现快速线性代数运算。 使用TensorFlow,我们可以轻松地可视化图形的每个部分,这在使用Numpy或SciKit时不是一个选项。 其中一个非常重要的Tensorflow功能是它的可操作性非常灵活,这意味着它具有模块化,并且对于您想要独立的部分,它为您提供了这一选择。 它可以在CPU和GPU上轻松训练,用于分布式计算。 TensorFlow提供流水线操作,从某种意义上说,您可以训练多个神经网络和多个GPU,这使得模型在大规模系统上非常高效。已经有一大批软件工程师不断致力于稳定性改进。而且它是开源的,所以只要有互联网连接,任何人都可以使用它。 NumPy 什么是Numpy? Numpy被认为是Python中最受欢迎的机器学习库之一。TensorFlow和其他库在内部使用Numpy在Tensors上执行多个操作。数组接口是Numpy的最佳和最重要的功能。 Numpy的特点 Numpy非常具有交互性且易于使用;使复杂的数学实现变得非常简单;使编码变得简单易懂并且理解概念很容易;广泛使用,因此有很多开源贡献。 Scikit-Learn 什么是Scikit-Learn? 它是一个与NumPy和SciPy相关联的Python库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。 这个库中有很多变化。一种修改是交叉验证功能,可以使用多个指标。物流回归和最近邻居等许多培训方法都得到了一些改进。 Scikit-Learn的特点 有多种方法可以检查监督模型对看不见的数据的准确性;无监督学习算法:同样,在提供中有大量的算法 - 从聚类,因子分析和主成分分析到无监督神经网络;用于从图像和文本中提取特征。

剑曼红尘 2020-03-26 13:02:32 0 浏览量 回答数 0

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您如何记录数据库结构?[关闭]

保持可爱mmm 2019-12-01 21:59:52 6 浏览量 回答数 1

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php.循环来更新只在本地数据库里操作,不想弄得更复杂a100行??sql都有问题能否指出哪儿有问题? 连接问题吧 UPDATEa,bseta.name=b.namewherea.id=b.id回复<aclass="referer"target="_blank">@zerov:你那两个SQL都是错的啊这个是我用的第一个方法,照旧报错误 两个sql都是错的诶大哥。命令行不行就用可视化工具吧。navicat什么之类的。 UPDATEat1INNERJOINbt2ONt1.ID=t2.idSETt1.name=t2.name你只更新一条试试。指定id。如果能成功的话。就是说明处理的数据太多了。然后就考虑分批处理。如果还是错误的话。就是mysql的问题了。还是报错,见下图。我怀疑Mac的mysql坏了,因为原来我统计一个600百万行的表是没问题的,现在也报Lostconnection错误 熟悉的错误,不一样的方法 <imgalt=""height="204"src="https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0627/115550_okOo_2538398.png"width="336">

爱吃鱼的程序员 2020-06-08 13:20:57 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】前端开发必懂之CSS技术八十问

茶什i 2019-12-01 22:00:52 1642 浏览量 回答数 1

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【分享】WeX5的正确打开方式(2)

小太阳1号 2019-12-01 21:17:14 3935 浏览量 回答数 1

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2018MySQL技术问答集锦,希望能给喜欢MySQL的同学一些帮助

技术小能手 2019-12-01 19:31:11 1856 浏览量 回答数 0

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选择熟悉的才是最好的

ap8290k5d 2019-12-01 21:58:25 9718 浏览量 回答数 4

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WDCP的安装方法,新手无脑的来!

桀骜不驯° 2019-12-01 21:39:38 5173 浏览量 回答数 6

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【教程免费下载】 Python数据挖掘:概念、方法与实践

沉默术士 2019-12-01 22:07:52 1066 浏览量 回答数 1

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小太阳1号 2019-12-01 21:23:54 5393 浏览量 回答数 3

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知与谁同 2019-12-01 22:07:57 1942 浏览量 回答数 1

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动态规划的实际应用:图片压缩算法 6月15日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-17 02:16:53 12 浏览量 回答数 1

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如何做网页设计的10个小窍门

amainshi 2019-12-01 21:56:13 8492 浏览量 回答数 3

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sunny夏筱 2019-12-01 21:55:37 7137 浏览量 回答数 0

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珍宝珠 2019-12-01 21:56:45 2713 浏览量 回答数 3

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你需要的是持续的服务改进

sunny夏筱 2019-12-01 21:41:32 7450 浏览量 回答数 3

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关于阿里云ECS市场镜像的评测:主机宝与智慧云

jimlieu 2019-12-01 21:50:39 13283 浏览量 回答数 7

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【精品问答】python技术1000问(2)

问问小秘 2019-12-01 22:03:02 3129 浏览量 回答数 1

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转自:阿里云官网 — 知乎 写好代码,阿里专家沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论,在此分享给大家,相信同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。 一文教会你如何写复杂业务代码 了解我的人都知道,我一直在致力于应用架构和代码复杂度的治理。 这两天在看零售通商品域的代码。面对零售通如此复杂的业务场景,如何在架构和代码层面进行应对,是一个新课题。针对该命题,我进行了比较细致的思考和研究。结合实际的业务场景,我沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论,在此分享给大家。 我相信,同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。 一个复杂业务的处理过程 业务背景 简单的介绍下业务背景,零售通是给线下小店供货的B2B模式,我们希望通过数字化重构传统供应链渠道,提升供应链效率,为新零售助力。阿里在中间是一个平台角色,提供的是Bsbc中的service的功能。 在商品域,运营会操作一个“上架”动作,上架之后,商品就能在零售通上面对小店进行销售了。是零售通业务非常关键的业务操作之一,因此涉及很多的数据校验和关联操作。 针对上架,一个简化的业务流程如下所示: 过程分解 像这么复杂的业务,我想应该没有人会写在一个service方法中吧。一个类解决不了,那就分治吧。 说实话,能想到分而治之的工程师,已经做的不错了,至少比没有分治思维要好很多。我也见过复杂程度相当的业务,连分解都没有,就是一堆方法和类的堆砌。 不过,这里存在一个问题:即很多同学过度的依赖工具或是辅助手段来实现分解。比如在我们的商品域中,类似的分解手段至少有3套以上,有自制的流程引擎,有依赖于数据库配置的流程处理: 本质上来讲,这些辅助手段做的都是一个pipeline的处理流程,没有其它。因此,我建议此处最好保持KISS(Keep It Simple and Stupid),即最好是什么工具都不要用,次之是用一个极简的Pipeline模式,最差是使用像流程引擎这样的重方法。 除非你的应用有极强的流程可视化和编排的诉求,否则我非常不推荐使用流程引擎等工具。第一,它会引入额外的复杂度,特别是那些需要持久化状态的流程引擎;第二,它会割裂代码,导致阅读代码的不顺畅。大胆断言一下,全天下估计80%对流程引擎的使用都是得不偿失的。 回到商品上架的问题,这里问题核心是工具吗?是设计模式带来的代码灵活性吗?显然不是,问题的核心应该是如何分解问题和抽象问题,知道金字塔原理的应该知道,此处,我们可以使用结构化分解将问题解构成一个有层级的金字塔结构: 按照这种分解写的代码,就像一本书,目录和内容清晰明了。以商品上架为例,程序的入口是一个上架命令(OnSaleCommand), 它由三个阶段(Phase)组成。 @Command public class OnSaleNormalItemCmdExe { @Resource private OnSaleContextInitPhase onSaleContextInitPhase; @Resource private OnSaleDataCheckPhase onSaleDataCheckPhase; @Resource private OnSaleProcessPhase onSaleProcessPhase; @Override public Response execute(OnSaleNormalItemCmd cmd) { OnSaleContext onSaleContext = init(cmd); checkData(onSaleContext); process(onSaleContext); return Response.buildSuccess(); } private OnSaleContext init(OnSaleNormalItemCmd cmd) { return onSaleContextInitPhase.init(cmd); } private void checkData(OnSaleContext onSaleContext) { onSaleDataCheckPhase.check(onSaleContext); } private void process(OnSaleContext onSaleContext) { onSaleProcessPhase.process(onSaleContext); } } 每个Phase又可以拆解成多个步骤(Step),以OnSaleProcessPhase为例,它是由一系列Step组成的: @Phase public class OnSaleProcessPhase { @Resource private PublishOfferStep publishOfferStep; @Resource private BackOfferBindStep backOfferBindStep; //省略其它step public void process(OnSaleContext onSaleContext){ SupplierItem supplierItem = onSaleContext.getSupplierItem(); // 生成OfferGroupNo generateOfferGroupNo(supplierItem); // 发布商品 publishOffer(supplierItem); // 前后端库存绑定 backoffer域 bindBackOfferStock(supplierItem); // 同步库存路由 backoffer域 syncStockRoute(supplierItem); // 设置虚拟商品拓展字段 setVirtualProductExtension(supplierItem); // 发货保障打标 offer域 markSendProtection(supplierItem); // 记录变更内容ChangeDetail recordChangeDetail(supplierItem); // 同步供货价到BackOffer syncSupplyPriceToBackOffer(supplierItem); // 如果是组合商品打标,写扩展信息 setCombineProductExtension(supplierItem); // 去售罄标 removeSellOutTag(offerId); // 发送领域事件 fireDomainEvent(supplierItem); // 关闭关联的待办事项 closeIssues(supplierItem); } } 看到了吗,这就是商品上架这个复杂业务的业务流程。需要流程引擎吗?不需要,需要设计模式支撑吗?也不需要。对于这种业务流程的表达,简单朴素的组合方法模式(Composed Method)是再合适不过的了。 因此,在做过程分解的时候,我建议工程师不要把太多精力放在工具上,放在设计模式带来的灵活性上。而是应该多花时间在对问题分析,结构化分解,最后通过合理的抽象,形成合适的阶段(Phase)和步骤(Step)上。 过程分解后的两个问题的确,使用过程分解之后的代码,已经比以前的代码更清晰、更容易维护了。不过,还有两个问题值得我们去关注一下: 1、领域知识被割裂肢解什么叫被肢解? 因为我们到目前为止做的都是过程化拆解,导致没有一个聚合领域知识的地方。每个Use Case的代码只关心自己的处理流程,知识没有沉淀。相同的业务逻辑会在多个Use Case中被重复实现,导致代码重复度高,即使有复用,最多也就是抽取一个util,代码对业务语义的表达能力很弱,从而影响代码的可读性和可理解性。 2、代码的业务表达能力缺失 试想下,在过程式的代码中,所做的事情无外乎就是取数据--做计算--存数据,在这种情况下,要如何通过代码显性化的表达我们的业务呢? 说实话,很难做到,因为我们缺失了模型,以及模型之间的关系。脱离模型的业务表达,是缺少韵律和灵魂的。 举个例子,在上架过程中,有一个校验是检查库存的,其中对于组合品(CombineBackOffer)其库存的处理会和普通品不一样。原来的代码是这么写的: boolean isCombineProduct = supplierItem.getSign().isCombProductQuote(); // supplier.usc warehouse needn't check if (WarehouseTypeEnum.isAliWarehouse(supplierItem.getWarehouseType())) { // quote warehosue check if (CollectionUtil.isEmpty(supplierItem.getWarehouseIdList()) && !isCombineProduct) { throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, "亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!"); } // inventory amount check Long sellableAmount = 0L; if (!isCombineProduct) { sellableAmount = normalBiz.acquireSellableAmount(supplierItem.getBackOfferId(), supplierItem.getWarehouseIdList()); } else { //组套商品 OfferModel backOffer = backOfferQueryService.getBackOffer(supplierItem.getBackOfferId()); if (backOffer != null) { sellableAmount = backOffer.getOffer().getTradeModel().getTradeCondition().getAmountOnSale(); } } if (sellableAmount < 1) { throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, "亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:" + supplierItem.getId() + "]"); } } 然而,如果我们在系统中引入领域模型之后,其代码会简化为如下: if(backOffer.isCloudWarehouse()){ return; } if (backOffer.isNonInWarehouse()){ throw new BizException("亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!"); } if (backOffer.getStockAmount() < 1){ throw new BizException("亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:" + backOffer.getSupplierItem().getCspuCode() + "]"); } 有没有发现,使用模型的表达要清晰易懂很多,而且也不需要做关于组合品的判断了,因为我们在系统中引入了更加贴近现实的对象模型(CombineBackOffer继承BackOffer),通过对象的多态可以消除我们代码中的大部分的if-else。 过程分解+对象模型 通过上面的案例,我们可以看到有过程分解要好于没有分解,过程分解+对象模型要好于仅仅是过程分解。对于商品上架这个case,如果采用过程分解+对象模型的方式,最终我们会得到一个如下的系统结构: 写复杂业务的方法论 通过上面案例的讲解,我想说,我已经交代了复杂业务代码要怎么写:即自上而下的结构化分解+自下而上的面向对象分析。 接下来,让我们把上面的案例进行进一步的提炼,形成一个可落地的方法论,从而可以泛化到更多的复杂业务场景。 上下结合 所谓上下结合,是指我们要结合自上而下的过程分解和自下而上的对象建模,螺旋式的构建我们的应用系统。这是一个动态的过程,两个步骤可以交替进行、也可以同时进行。这两个步骤是相辅相成的,上面的分析可以帮助我们更好的理清模型之间的关系,而下面的模型表达可以提升我们代码的复用度和业务语义表达能力。其过程如下图所示: 使用这种上下结合的方式,我们就有可能在面对任何复杂的业务场景,都能写出干净整洁、易维护的代码。 能力下沉 一般来说实践DDD有两个过程: 1. 套概念阶段 了解了一些DDD的概念,然后在代码中“使用”Aggregation Root,Bonded Context,Repository等等这些概念。更进一步,也会使用一定的分层策略。然而这种做法一般对复杂度的治理并没有多大作用。 2. 融会贯通阶段 术语已经不再重要,理解DDD的本质是统一语言、边界划分和面向对象分析的方法。 大体上而言,我大概是在1.7的阶段,因为有一个问题一直在困扰我,就是哪些能力应该放在Domain层,是不是按照传统的做法,将所有的业务都收拢到Domain上,这样做合理吗?说实话,这个问题我一直没有想清楚。 因为在现实业务中,很多的功能都是用例特有的(Use case specific)的,如果“盲目”的使用Domain收拢业务并不见得能带来多大的益处。相反,这种收拢会导致Domain层的膨胀过厚,不够纯粹,反而会影响复用性和表达能力。 鉴于此,我最近的思考是我们应该采用能力下沉的策略。 所谓的能力下沉,是指我们不强求一次就能设计出Domain的能力,也不需要强制要求把所有的业务功能都放到Domain层,而是采用实用主义的态度,即只对那些需要在多个场景中需要被复用的能力进行抽象下沉,而不需要复用的,就暂时放在App层的Use Case里就好了。 注:Use Case是《架构整洁之道》里面的术语,简单理解就是响应一个Request的处理过程 通过实践,我发现这种循序渐进的能力下沉策略,应该是一种更符合实际、更敏捷的方法。因为我们承认模型不是一次性设计出来的,而是迭代演化出来的。 下沉的过程如下图所示,假设两个use case中,我们发现uc1的step3和uc2的step1有类似的功能,我们就可以考虑让其下沉到Domain层,从而增加代码的复用性。 指导下沉有两个关键指标:代码的复用性和内聚性。 复用性是告诉我们When(什么时候该下沉了),即有重复代码的时候。 内聚性是告诉我们How(要下沉到哪里),功能有没有内聚到恰当的实体上,有没有放到合适的层次上(因为Domain层的能力也是有两个层次的,一个是Domain Service这是相对比较粗的粒度,另一个是Domain的Model这个是最细粒度的复用)。 比如,在我们的商品域,经常需要判断一个商品是不是最小单位,是不是中包商品。像这种能力就非常有必要直接挂载在Model上。 public class CSPU { private String code; private String baseCode; //省略其它属性 /** * 单品是否为最小单位。 * */ public boolean isMinimumUnit(){ return StringUtils.equals(code, baseCode); } /** * 针对中包的特殊处理 * */ public boolean isMidPackage(){ return StringUtils.equals(code, midPackageCode); } } 之前,因为老系统中没有领域模型,没有CSPU这个实体。你会发现像判断单品是否为最小单位的逻辑是以StringUtils.equals(code, baseCode)的形式散落在代码的各个角落。这种代码的可理解性是可想而知的,至少我在第一眼看到这个代码的时候,是完全不知道什么意思。 业务技术要怎么做 写到这里,我想顺便回答一下很多业务技术同学的困惑,也是我之前的困惑:即业务技术到底是在做业务,还是做技术?业务技术的技术性体现在哪里? 通过上面的案例,我们可以看到业务所面临的复杂性并不亚于底层技术,要想写好业务代码也不是一件容易的事情。 业务技术和底层技术人员唯一的区别是他们所面临的问题域不一样。业务技术面对的问题域变化更多、面对的人更加庞杂。而底层技术面对的问题域更加稳定、但对技术的要求更加深。比如,如果你需要去开发Pandora,你就要对Classloader有更加深入的了解才行。 但是,不管是业务技术还是底层技术人员,有一些思维和能力都是共通的。比如,分解问题的能力,抽象思维,结构化思维等等。 用我的话说就是:“做不好业务开发的,也做不好技术底层开发,反之亦然。业务开发一点都不简单,只是我们很多人把它做“简单”了因此,如果从变化的角度来看,业务技术的难度一点不逊色于底层技术,其面临的挑战甚至更大。 因此,我想对广大的从事业务技术开发的同学说:沉下心来,夯实自己的基础技术能力、OO能力、建模能力... 不断提升抽象思维、结构化思维、思辨思维... 持续学习精进,写好代码。我们可以在业务技术岗做的很”技术“!。

茶什i 2020-01-10 11:53:44 0 浏览量 回答数 0

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为什么对基础设施的监控变得如此重要?

忆远0711 2019-12-01 21:46:44 8511 浏览量 回答数 1

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技术小菜鸟 2019-12-01 21:28:15 9304 浏览量 回答数 3

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玄学酱 2019-12-01 22:08:33 1492 浏览量 回答数 3
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