文章大纲1、 领域模型2、 概念架构3、 文章总结领域模型概述定义：探索问题领域的工具，用于表达业务中的核心概念，以及概念之间的关系作用：Ø 方便沟通：提供领域和领域词汇，并且表...

业务架构和业务能力建模

背景一个问题，我们要把它搞清楚。需要深入的思考，从演进出发，从核心出发，探索它的本质。这样才能在工作中举一反三。探索本质的思想，对于架构者来说尤其重要。本文想探讨架构模式之分层设计的本质和...

任何一套业务架构都可能存在一定的历史问题，这是业务在不同阶段做技术选型必然出现的状况，如何用新的、合适的架构思想做恰到好处地改造，则是架构师们的必备能力。今天的主角是供应链系统，又被称为进...

互联网几年来的发展已由数据的在线化，过渡到流程的自动化，目前我们正处于人工智能的风口，即：决策智能化。机器学习、人工智能算法变得越来越重要。配送作为外卖平台闭环链条上重要的一环，在线下的运...

探索DeepSeek V1~R1 卓越之处，为技术爱好者、专业人士和从业者提供使用指引，力求启发更多关于人工智能创新发展的思考与探索。本文从多视角剖析DeepSeek不同版本技术亮点以及发展历程，并且充分涵盖核心模块的。腾讯工程师 tommielei，版权归原作者所有。同时，生动地展示核心模块的。原理篇、架构图以及性能指标。转自公众号：数据思考笔记。

与传统数据架构相比，AI 数据架构必须能处理更大规模的数据、更复杂的数据类型，并支持更快速、更智能的数据处理流程。现代AI数据架构包含四大关键层：数据采集层（多源接入与边缘计算）、存储层（数据湖、数据仓库、向量数据库等）、处理层（批处理/流处理框架、特征工程）和AI服务层（模型训练、部署与推理）。未来的数据架构将更智能化、自动化，并深度融合AIOps和MLOps，以实现持续学习与优化，最终构建高效

出处：http://www.cnblogs.com/Terrylee/archive/2006/12/02/opensource_framework_and_resource_recommendation_orm.html在.NET平台下，关于数据持久层框架非常多，本文主要对如下几种做简要的介绍并推荐一些学习的资源：1．NHibernate2．NBear3．Castle Act

前言平时开发项目时，总会写很多crud代码，开发过程基本一个套路，定义controller、service、dao、mapper、dto，感觉一直在repeat yourself也接触过很多快速开发框架，定义一个sql就可以生成接口，或者定义一个框架脚本自动生成接口，但感觉这些框架没有说太成熟广泛使用的，出了问题也很难解决本文重点研究一下如何只通过定义sql就自动生成接口，但是只是简单实现，为提供

（AgentBuilder）是百度基于文心大模型推出的平台，分为C端（个人用户）和B端（企业用户）的千帆AppBuilder，专注快速构建商用化智能体。：支持数百种国内外大模型（包括GPT、Llama、Mistral等），还支持RAG（检索增强生成），能轻松整合企业知识库，生成精准回答。（Yuanqi）是腾讯基于自研混元大模型推出的智能体开发平台，深度整合微信、QQ等生态，适合需要社交场景赋能的用