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DDD领域驱动领域驱动模型。模型驱动代码接触到需求第一步就是考虑领域模型，而不是将其切割成数据和行为，然后数据用数据库实现，行为使用服务实现，最后造成需求的首肢分离。DDD让你首先考虑的是业务语言而不是数据，重点不同导致编程世界观不同。具体的问题，具体解决，以后遇到相同的问题，这个问题就成了领域DDD是解决复杂中大型软件的一套行之有效方式，在

随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

通过本文，您的收获可能有：从课下部分，了解一些基本部件搭建时可能遇到的坑点，稍微深入一点理解两种状态机的区别；从课上测试部分，可以了解重点的考察内容，明白设计时状态机的类型在测试中的重要性。课下测试部分：课下测试主要考察了splitter的实现，ALU的实现，格雷码计数器的实现，扩位器的实现，以及合法表达式判别的有限状态机问题。本次课下部分比

模型层orm简介　　ORM是“对象关系映射”的简称。　　MVC或者MTV框架中包括一个重要的部分ORM，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动。　　比如，之前的数据库用的是ora

初次使用dubbo，在研发环境和测试环境测试没有问题，然后将服务上线，上线后，Dubbo服务端启动正常，客户端启动失败，并提示Causedby:java.lang.IllegalStateException:Failedtocheckthestatusoftheservicecom.xxx.xxx.service.Login

1前言前一篇介绍了JMS有两种通信模型，一种是点对点通信，另一种是发布/订阅模型，本篇将会继续探讨这两种模型。本篇文章需要按照严谨的实验顺序才能获得相同的结果，这是因为消息持久化和持久订阅这两个特性的原因，在文章结尾和下一篇文章会做解答。\\所有的实验在启动之前都必须到管理后台删除相关的队列或者topic，否则数据也可能不同\\在A

今天看到这个云服务厂商，才开始是做CDN的，之后开始做vps业务。我登陆官方网站，查看了它家的产品大部分是年付，且不支持退款，于是我打消了每一台服务器测试的念头，这篇文章只能从它公开的测试IP入手看看水墨云这家的vps怎么样。但是我发工单希望给几个测试IP地址，工单回复却是：好吧，于是我只能在产品列表里看看有没有公布可以测试的IP地址

在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象等等问题依然在探索中，迈开第一步后依然任重而道远。

作者：京东物流樊芳渝一、前言当前所测试业务需求为集成在业务系统WMS的jar包，jar包测试主要集中在本地拉取开发编写的代码做单元测试，因为jar包没有单独的应用，每当大促压测或日常压测，架构师或开发同事问道：这个jar包的JVM指标如何？jar包的火焰图