软件设计知识是一名软件开发人员必须要懂的知识，最近几天今天看了bob大叔的《敏捷软件开发》一书和软件设计相关的一些blog和资料，自己做了一个学习笔记设计目标正确性、健壮性、灵活性、可重用性、高效性降低复杂性所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。复杂性的来源主要有两个：代码的含义模糊和互相依赖

消息队列基本概述MQ,MessageQueue,基于TCP协议构建的简单协议，区别于具体的通信协议。基于通信协议定义和抽象的更高层次的通信模型,一般都是生产者和消费者模型，又或者说服务端和客户端模型。生产者/消费者模型：一般通过定义生产者和消费者实现消息通信从而屏

赛题总体定位：运筹规划。情景非常具体，数据需要少，需紧密结合情景具体建模，不要硬套模型。编程能力要求高一点。三问都是优化模型，注意模型之间的关联。注意点：1.对游戏规则摸清楚，不要急着建模。2.涉及到路线、事件的选择，使用01变量等定义模型。3.最短路径基本可以数出来，考察的是最优路径

Django对各种数据库提供了很好的支持，Django为这些数据库提供了统一的调用API，可以根据不同的业务需求选择不同的数据库。模型、属性、表、字段间的关系<pstyle"color:red"一个模型类在数据库中对应一张表，在模型类中定义的属性，对应该模型对照表中的一个字段。</p\\ObjectRelation

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach

人工智能生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）近年来成为了非常前沿的一个研究方向，生成模型目前有四个流派，分别是生成对抗网络（GenerativeAdversarialModels，GAN），变分自编码器（VarianceAutoEncoder，VAE），标准化流模型（NormalizationFlow，NF）以及这里要介绍的扩散模型（DiffusionModels，DM）

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。