软件架构是指软件系统的组织结构和组成部分,以及这些组成部分之间的交互和通信方式。不同的软件架构有不同的应用场景和优缺点。下面将介绍一些常见的软件架构及其概念和区别。
2025年08月12日
软件架构是指软件系统的组织结构和组成部分,以及这些组成部分之间的交互和通信方式。不同的软件架构有不同的应用场景和优缺点。下面将介绍一些常见的软件架构及其概念和区别。
2025年08月12日
一、什么是SOA
SOA即面向服务架构(Service-Oriented Architecture),它可以在分布式计算环境中设计、开发、部署和管理粗粒度的应用服务,它可以将一个大的功能单元拆分为不同的服务,服务间通过接口或者协议进行通信,SOA 是面向对象模型的更高一层次的应用。
2025年08月12日
软件开发架构风格,架构模式,设计模式总结
软件开发架构风格、架构模式和设计模式是软件工程中常用的概念,它们有助于组织和设计复杂的软件系统,提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性。以下是它们的简要总结:
软件开发架构风格:
分层架构(Layered Architecture): 将系统划分为多个水平层,每个层有特定的功能和责任,层与层之间通过严格定义的接口进行通信。
客户端-服务器架构(Client-Server Architecture): 将系统划分为客户端和服务器端两个部分,客户端负责用户界面和用户交互,服务器端负责处理业务逻辑和数据存储。
2025年08月12日
软件体系结构风格是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。体系结构风格定义一个系统家族,即一个体系结构定义一个词汇表和一纽约束。词汇表中包含一些构件和连接件类型,而这组约束指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。体系结构风格反应了领域中众多系统所共有的结构和语义特性,并指导如何将各个模块和子系统有效地组织成一个完整的系统。 请围绕"论软件架构风格'论题,依次从以下三个方面进行论述。
2025年08月12日
作为软件开发者,我们拥有多种工具来构建软件。以Java构建的软件为例,我们有方法,一旦我们有一组相关的方法,我们可以将它们分组到类中,这些类可以分组到包中,这些包可以外部化为模块。
2025年08月12日
1. 数据流体系结构风格
(1)批处理体系结构风格:每个处理步骤是一个独立的程序,每一步必须在前一步结束后才能开始,且数据必须是完整,以整体的方式传递。
(2)管道和过滤器:把系统分为几个序贯地处理步骤,每个步骤之间通过数据流连接,一个步骤的输出是另一个步骤的输入,每个处理步骤都有输入和输出。
2025年08月12日
机器之心专栏
作者:kerlomz
网上关于验证码识别的开源项目众多,但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo,那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢?
1. 前言
网上关于验证么识别的开源项目众多,但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo,那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢?前方高能预警,这是一个生产水准的验证码识别项目,笔者可以向你们保证,它一定会是各位所见过的文章中最实用的,你甚至可以不需要懂代码写代码就能轻松使用它训练一个 99 识别率的模型。这才是企业级应该有的样子:算法开发负责框架,训练只需要一个实习生。不仅操作上简单,在可用性和稳定性上也是经得起考验。性能上,笔者使用腾讯云 1 核 1G 的机器测试:单次识别平均在 12ms 左右,再也不需要 GPU 部署了,CPU 一样可以日调百万。
2025年08月12日
在数据驱动日益深化的今天,不再仅仅是一场场绿茵场上的较量,更是算法、模型与实时数据之间的较量。如何通过软件系统分析赛果,已成为业界持续探讨的话题。以当前热议的“WorldLiveBall”系统为例,其背后的解析框架正是典型代表——结合了统计建模、动态状态演化与机器学习机制的预估引擎。
本文将从结构视角出发,系统拆解分析软件中的“胜负分析系统”,解析其在建模理念与系统流程上的独特之处。
2025年08月12日
视频理解是计算机视觉中重要的研究,之前一直都在做图像相关的工作,没有了解过视频相关的算法,这里梳理一下视频理解相关的算法综述逻辑。
2025年08月10日
2024年是大型语言模型(llm)的快速发展的一年,对于大语言模型的训练一个重要的方法是对齐方法,它包括使用人类样本的监督微调(SFT)和依赖人类偏好的人类反馈强化学习(RLHF)。这些方法在llm中发挥了至关重要的作用,但是对齐方法对人工注释数据有的大量需求。这一挑战使得微调成为一个充满活力的研究领域,研究人员积极致力于开发能够有效利用人类数据的方法。
加州大学最近的一项研究介绍了一种名为SPIN(Self Play fIne tuNing)的新技术。SPIN从AlphaGo Zero和AlphaZero等游戏中成功的自我对弈机制中汲取灵感。它能够使LLM参与自我游戏的能力。这消除了对专业注释者的需求,无论是人类还是更高级的模型(如GPT-4)。SPIN涉及训练一个新的语言模型,并通过一系列迭代来区分它自己生成的响应和人类生成的响应。最终目标是开发得到一种语言模型,使其产生的反应与人类产生的反应没有区别。