限界上下文BC

     

Clean整洁架构与外部系统集成的验证

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使用Clean清洁架构注意:请勿将系统直接连接到外部系统!需要通过适配器转换或验证:在企业应用中,我们经常需要与第三方系统集成。例如,如果我们有一个订购系统,我们可能需要将其与企业资源规划系统和快递系.

什么创造力?创造力是一个动态的、变革的和相互关联的涌现过程

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几个世纪以来,对创造力的探索一直吸引着不同领域的思想家,产生了丰富多样的观点。一些最有影响力的观点来自查尔斯·桑德斯·皮尔斯、吉尔·德勒兹、克里斯托弗·亚历山大和大卫·博姆的哲学基础。尽管他们的工作背.

DDD实践中如何设计上下文BC之间的映射关系?

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如何区分产品基础设施和技术基础设施 : 技术基础架构--不需要构建业务/产品背景,主要由开发人员使用。它不会立即影响用户体验,并且可以包含在一个特定的行会中。 产品基础设施——影响用户体验或有产品需求.

业务行为规则的五个问题

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群体和社区的规则的关键特征是,个人和组织(以及机器)有时会打破规则。这很明显。它一直在发生。只要看看你的周围。想想我们花了多少时间和精力去预测、检测和制裁违规行为。这就是为什么我们有监管机构、警察和监.

继承和OOP已经死亡了吗?

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这是一个关于如何被迫放弃继承和面向对象编程的故事,作者仍然怀念它很长一段时间。为什么五年后的今天,作者还是认为继承在大多数情况下是一个较差的选择。Rust 和 Go 等新兴语言非常强烈地反对继承,许多.

验证与业务规则的区别 - Mark Seemann

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验证是区别于业务规则的定义。本文提出了软件开发中验证的定义:介绍了我目前是如何区分验证和业务规则的。我发现这种区分是有用的,尽管这也许是一个因果关系颠倒的例子。我的定义是这样的:验证是一个决定数据是否.

UML中只有时序图给软件开发带来好处

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当你记录一个系统的不同部分以及这些部分之间相互作用的各种方式时,时序图/序列图( sequence diagram)才会真正发挥其作用。时序图/序列图描述了系统内的操作,并映射出消息的发送内容和时间。.

团队拓扑:模块化与划分团队相结合

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Martin Fowler的同事Matthew Foster描述了团队拓扑和领域驱动设计如何帮助组织扩展技术架构和团队结构,从而显着提高开发速度。模块化架构能改善软件交付吗?是的!但要注意一些问题。这.

使用反需求方法寻找隐藏的业务逻辑和系统边界

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我们都喜欢建立绿地新项目。 但不可避免的是,开始一个新的项目需要与商业利益相关者进行大量的会议,以确定初始需求和典型的数据模型。这些都是......不那么有趣的。当这些会议之一发生在高碳水化合物的午餐.

攀登“模块化”之山

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作为软件开发人员的培训师和教练,我看到模块化软件设计(例如,面向对象或微服务)对人们来说是一种难以理解的技能。在许多不同的模块化层面(方法和功能、类和模块、包和组件、流程、服务、服务器、系统和系统的系.

如何将核心服务与单体应用解耦?

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与许多其他产品一样,WeTransfer最初是一个小型单体应用程序,但很快就变成了一个拥有太多责任和贡献者的大型单体应用程序。发布新功能变得越来越困难,技术债务也在增加。这就是为什么我们开始将一些核心.

在单体到微服务迁移中如何重构关系数据库?

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本文介绍将现有单体应用程序迁移到微服务中,如何重构数据库?数据库重构模式可以通过多种方式重构关系数据库(例如 PostgreSQL)以优化基于微服务的应用程序架构的效率。如前所述,数据库是结构化数据的.

黑石贝莱德如何实现基于领域驱动的资产管理?

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Alan Moore (Aladdin 首席架构师、技术研究员和董事总经理)描述了贝莱德在资产管理中使用领域驱动设计DDD,以及我们如何使用它来定制、扩展和调整 Aladdin 以满足客户的需求。Al.

事实优先还是上下文优先?

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衡量一个人或团体的意识形态化程度的一个标准是,当你陈述一个事实时,他们会问 "你这是什么意思?"对于智力上诚实的人来说,事实本身是优先的。他们通常是确认事实并相信事实,在这之前是不会立即思考这个事实可.

使用ChatGPT帮助DDD领域建模的案例

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为ChatGPT提供了上下文,它提供的创造性的部分确实有助于促进与领域专家的讨论: .

MemoryGPT 是有长期记忆的 ChatGPT

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有了长期记忆,语言模型可能会更加具体——或者更加个性化。MemoryGPT 给人的第一印象。 语言模型中更大的上下文窗口有助于它们同时处理更多信息。 但是,缩放上下文窗口可能存在技术和财务限制。在可预.

上下文的长窗口是大语言模型的核心秘密

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对于每一款新iPhone,我们都期望更长的电池续航时间。上下文窗口长度是LLM的新电池。对于每一个新的GPT,将有更多,直到上下文变得无限。上下文检索并不新鲜,可以与注意力深度整合,而不是嵌入式搜索。.

如何实现多限界上下文的集成?

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领域驱动设计(DDD)自2003年由Eric Evans提出以来一直存在。由于它可以为我们的软件开发实践和成果带来潜在的好处,我经常与开发人员一起介绍它的概念,并将其作为推荐的方法进行宣传,特别是对于.

什么是局部最优?

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局部最优(Local Optimum):如果不努力通过系统思考来更好地理解复杂的系统,你就会陷入追逐局部最优解的境地,这固然是好的解决方案,但不是最好的。如果你想努力实现最佳解决方案,那就去找全局最优.

三种科学建模范式 - stephenwolfram

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科学史上发展起来的三种主要建模范式:第一种:结构范式"结构范式"的关键思想是认为世界上的事物是由某种简单的描述元素--比如说几何物体--构成的,然后用类似于逻辑推理的方式来计算它们会发生什么。这种范式.

ChatGPT语言模型:乔姆斯基和维特根斯坦

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ChatGPT已经推动AI转向,从统计模型(理科)转变为语言模型(文科),只有理科背景的人工智能专家已经被职场抛弃:当前的智能模型建立在图灵测试的基础上。但是还有其他的智能模型:尤其是路德维希·维特根.

什么是破窗理论?

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破窗理论(Broken Windows Theory):在一个特定的环境中,如果有一个问题不被重视都会影响人们对这个环境的态度,并导致更多的问题。例如:城市花坛里如果有人第一个吐痰或扔了垃圾,那么就会.

人类理解的极限 - Carlos E. Perez

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大多数人都可以二元思维,因为无论两个概念多么不同,但同时思考两个概念还是很容易,两个个概念之间只有 1 个关系。在传统的概念建模中,一个概念要么具有属性,要么与其他概念具有关系。由建模者决定将关系转换.

ChatGPT真正强项是对意图的理解

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Stephen Wolfram(Wolfram Alpha的创始人)在用简单的术语解释ChatGPT如何工作以及为什么在自动完成方面做得最好。(点击标题)真正令人印象深刻的部分是ChatGPT对意图的.

ChatGPT生成的过程思维10条守则

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过程思维的10条戒律(由ChatGPT生成):一.你应该认识到一切都是一个过程,没有任何事物,只有过程。二.你应该承认一切都是相互联系和相互依存的。三.你应该认识到,一切都在不断改变和适应。四.你应该.

UL语言 + BC语境 = 超越 ChatGPT

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无所不在的语言UL超越了形式语义和任何现有的协约,因为它能够创造一个新的现实,这个现实有时会与一个不存在的词或概念联系在一起,由每个人在同一种语境上下文BC中分享和达成共识,这是ChatGPT无法处理.

业务网格上的上下文映射 - Alberto

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如果您的组织活跃于多个业务渠道或业务线,则映射有界/限界上下文可能会稍微复杂一些。在为 Avanscoperta 编写软件时,我们经常将不同的事物归类为限界上下文,例如“培训”、“咨询”、“计划”与“.

编码是不够的:投资领域知识的重要性

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作为技术专家,我们花了很多时间学习最新的技术、开发实践和工具。这些对我们所做的工作非常重要,因此我们理所当然地给予它们大量的关注。有很多资源可以用来学习这些信息,无论是博客文章、会议、认证、视频等等。.

什么是低语境、高语境?

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低语境(Low-context)文化是明确和直接的信息,人们相互告知真实的情况。因此,只需要少量的语境上下文就能理解低语境的交流,因为你需要知道的大多数东西都被清楚地表达出来了。人类学家 Edward.