这年头，作为一个技术人，话头里没有“大模型”，和人聊天都聊不下去。为了让自己和大家能更好的参与话头，特撰写此文，提供一些对大模型的基础认知能力（门外汉，浅尝辄止）。旨在解自己的一些困惑，比如，模型是什么意思？千亿/万亿参数意味着什么？为什么大模型如此耗费算力？什么是机器学习？关于什么是机器学习，李宏毅老师在其课程中说地很精辟，即 机器学习 ≈ 机器自动找一个函数f( )函数（function）就是

我经常会被问到一个问题：我们的微服务边界要怎么划分？怎样的粒度才算合适？面对这样没头没脑的问题，标准答案只有一个：看情况（It depends）。这不是我故意耍小聪明，而是事实情况的确就是如此。因为微服务划分并不是单纯的技术问题，它更是业务问题，甚至是组织问题。因此，脱离业务上下文和组织边界讨论服务边界是没有意义的。说实在的，即使你把背景都和说清楚了，我也...

在软件领域，有一个古老的神话：即我能保证设计和代码实现完全一致。这的确是一个非常有价值的目标。试想下，如果我们的系统毫无设计，或者设计和代码实现毫无关联，在当今软件如此复杂的情况下，其实现和维护难度可想而知。本文将结合我最近给ICT做软件设计培训的一些感悟，尝试介绍一些减少设计和实现之间鸿沟的方法，这些方法包括语言一致，设计一致和代码一致。除了介绍方法之外，我会以运营商计...

这年头，作为一个技术人，话头里没有“大模型”，和人聊天都聊不下去。为了让自己和大家能更好的参与话头，特撰写此文，提供一些对大模型的基础认知能力（门外汉，浅尝辄止）。旨在解自己的一些困惑，比如，模型是什么意思？千亿/万亿参数意味着什么？为什么大模型如此耗费算力？什么是机器学习？关于什么是机器学习，李宏毅老师在其课程中说地很精辟，即 机器学习 ≈ 机器自动找一个函数f( )函数（function）就是

在我2022年出版的《程序员的底层思维》中，关于抽象思维的开篇，我这样写到：“ 每当我对抽象思维有进一步的理解和认知时，我都能切身感受到它给我在编码和设计上带来的变化，同时也不禁感慨之前对它的理解为什么如此肤浅。如果时间可以倒流，我希望在职业生涯的早期就能充分意识到抽象思维的重要性，能多花时间认真研究并深刻理解它，这样应该可以少走很多弯路。 ”2年时间过去，对于抽象思维在软件设计中的运用，我又有.

这年头，作为一个技术人，话头里没有“大模型”，和人聊天都聊不下去。为了让自己和大家能更好的参与话头，特撰写此文，提供一些对大模型的基础认知能力（门外汉，浅尝辄止）。旨在解自己的一些困惑，比如，模型是什么意思？千亿/万亿参数意味着什么？为什么大模型如此耗费算力？什么是机器学习？关于什么是机器学习，李宏毅老师在其课程中说地很精辟，即 机器学习 ≈ 机器自动找一个函数f( )函数（function）就是

我们经常说软件开发中，没有银弹。的确，单看软件领域，很少有什么方法论是普适的。然而再拔高一些，跳出软件的范畴，是有一些东西是普世的，比如老子说的“道”。好吧，“道”说的有点大。不过，最近我的确有一个新发现——我发现“归类分组”在我们解决问题中起着巨大的作用。而这里的“问题”不仅仅限于软件设计，从日常生活、产品设计到公司战略、生物分类。都有它的身影。这是为什么呢？究其原因可能有两个：一、归类分...

最近，阿里云的同学告诉我，COLA作为应用架构，已经被选入阿里云的Java应用初始化的应用架构选项之一。This is really something，于是，在这个里程碑节点上，我开始回过头来，重新审视COLA一路走来的得与失。COLA作为一种架构思想无疑是成功的。但是作为框架，个人感觉有点鸡肋之嫌。 特别是在简洁性上做的不好，感觉做了不少画蛇添足的事情。试想一下，有些功能我作为作者都很少去使用

模块（Module）、组件（Component）、包（Package），这些概念对于我们技术同学并不陌生，但并不是所有人都能理解其要义。深入理解之后，我才发现，其背后的深意是分类思维。而这种分类也是应用架构的核心所在，通过不同粒度、不同层次的分类，把复杂的软件系统实现控制在可以被理解、被维护的程度。否则，对于动则上100万行代码的软件，人类根本没有办法理解和维护。试想一个极端情况，假如没有这些概念

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，我有了一些新的思考，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。...