TOGAF是什么 TOGAF(The Open Group Architecture Framework)是当前最为流行的企业架构框架理论之一,它为一个企业或组织对于企业架构的接受.创建.使用和维护提供了一系列辅助方法和工具.基于迭代过程模型的企业架构框架理论,包括了各种最佳实践,以及一系列可重用的现有企业资产.由国际标准权威组织The Open Group制定,ADM重视架构开发过程和方法,2009年发布的第九版中引入了内容框架Content Framework,填补了架构内容描述和指导方面的…

[MySQL]常用监控指标及监控方法 转自:https://www.cnblogs.com/wwcom123/p/10759494.html  对之前生产中使用过的MySQL数据库监控指标做个小结.  指标分类 指标名称 指标说明 性能类指标 QPS 数据库每秒处理的请求数量 TPS 数据库每秒处理的事务数量 并发数 数据库实例当前并行处理的会话数量 连接数 连接到数据库会话的数量 缓存命中率 查询命中缓存的比例 高可用指标 可用性 数据库是否可以正常对外服务 阻塞 当前阻塞的会话数 慢查询 慢…

Python 是一门非常容易上手的语言,通过查阅资料和教程,也许一晚上就能写出一个简单的爬虫.但 Python 也是一门很难精通的语言,因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技.本文主要针对的读者是: 毫无 Python 经验的小白 有一些简单 Python 经验,但只会复制粘贴代码,不知其所以然的读者 觉得单独一篇文章太琐碎,质量没保证,却没空读完一本书,但又想对 Python 有全面了解的读者 当然, 用一篇文章来讲完某个语言是不可能的事情,我希望读完本文的读者可以: 对 Python 的整体知识…

初始能力 让阅读思路保持清晰连贯,主力关注在流程架构和逻辑实现上,不被语法.技巧和业务流程等频繁地阻碍和打断. 建议基本满足以下条件,再开始进行代码阅读: 具备一定的语言基础:熟悉基础语法,常用的函数.库等: 了解业务背景和逻辑: 了解设计模式.熟悉编程和构建工具的使用.了解代码风格: 工具使用 Source Insight - 具有强劲的代码浏览和分析功能 Doxygen - 项目文档工具 grep命令 - 用于全局搜索 利用代码结构分析功能或插件生成UML图 Python Call Grap…

Python 简单入门指北(二) 2 函数 2.1 函数是一等公民 一等公民指的是 Python 的函数能够动态创建,能赋值给别的变量,能作为参传给函数,也能作为函数的返回值.总而言之,函数和普通变量并没有什么区别. 函数是一等公民,这是函数式编程的基础,然而 Python 中基本上不会使用 lambda 表达式,因为在 lambda 表达式的中仅能使用单纯的表达式,不能赋值,不能使用 while.try 等语句,因此 lambda 表达式要么难以阅读,要么根本无法写出.这极大的限制了 lamb…

1 初始能力 让阅读思路清晰连贯,保持在程序的流程架构和逻辑实现上,不被语法.编程技巧和业务流程等频繁地阻碍和打断. 语言基础:熟悉基础语法,常用的函数.库.编程技巧等: 了解设计模式.构建工具.代码风格: 了解业务背景和逻辑: 即便此时,还不具备完全理解代码的能力,但通过接触这些代码,至少可以熟悉项目的样貌. 2 工具使用 Source Insight - 具有强劲的代码浏览和分析功能 Doxygen - 项目文档工具 grep命令 - 用于全局搜索 利用代码结构分析功能或插件生成UML图 P…

Java生鲜电商平台-订单中心服务架构与异常订单逻辑 订单架构实战中阐述了订单系统的重要性,并从订单系统的信息架构和流程上对订单系统有了总体认知,同时还穿插着一些常见的订单业务规则和逻辑.上文写到订单的拆单部分时搁置了,现在接上文继续剖析订单中心的后台核心业务模块.   上文讲完了订单正向流程,本文从订单逆向流程继续一窥订单中心全貌. 订单正向流程相对常规,业务虽然从商品中心,物流,会员,仓库,内容等各大模块进行数据交互,但涉及的业务逻辑易于理解,所以难度并不大. 但在订单逆向流程中,业务流程和…

设想和目标 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们的软件要解决的是安卓游戏的自动化异常检测问题,定义的足够清楚,对于典型用户的描述和典型场景的描述也足够清晰. 具体来讲,通过提供用户测试的选择,让用户自由对他的游戏进行黑盒测试,发现问题由本程序进行报告并提供操作记录,使用户能够针对性的从黑盒测试中寻找异常的成因.具体的用户详见[软件工程]功能规格说明书. 这部分内容在Beta和Gamma阶段仍然不变. 我们达到目标了么(原计划的功能做到了几个?…

目录写在前面1. Transformer1.1 从哪里来?1.2 有什么不同?1.2.1 Scaled Dot-Product Attention1.2.2 Multi-Head Attention1.2.3 Masked Multi-Head Attention2. Transformer-XL2.1 XL是指什么?2.2 它做了什么?3. 小结 写在前面前两天我正在微信上刷着消息,猛然间关注的几个学习号刷屏,又一个超强预训练语言模型问世——XLNet,它由卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出…

原论文出处:https://www.nature.com/articles/nature14539 by Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton Nature volume521, pages436–444 (28 May 2015) 译者:这篇论文性质为深度学习的综述,原本只是想做做笔记,但找到的翻译都不怎么通顺.既然要啃原文献,索性就做个翻译,尽力准确通畅.转载使用请注明本文出处,当然实在不注明我也并没有什么办法. 论文中大量使用貌似作者默认术…