软件架构是指在一定的设计原则基础上，从不同角度对组成系统的各部分进行搭配和安排，形成系统的多个结构而组成架构，它包括该系统的各个组件，组件的外部可见属性及组件之间的相互关系。组件的外部可见属性是指其他...

如果我们要成为架构师，我们自己要面临的三大问题： 找准自己定位：我是谁？在哪里？ 怎样做好架构师：我要做什么？ 如何搭建架构师知识体系：我该怎么做？ 这里面就是做事方法论：目标（我要做什么），方法（计划...

1995年，Philippe Kruchten在《IEEE Software》上发表了题为《The 4...后来，Philippe Kruchten加入Rational，他的4+1视图方法演变为著名的、为许多架构师所熟知的“RUP 4+1视图方法”（如下图所示）。 概括而言：· 

问：为什么要编写软件架构文档，它的好处是什么？  答：  有文档的架构有助于不同利益相关者之间进行有效的沟通。  有文档的架构可以提供追溯其他工作产品的上下文。  有文档的架构可以传达可供选择的架构...

所以今天我们先来点”番外篇“，讲讲什么是架构师，什么是架构这个永恒的话题吧。此篇源出自我在公司内部写的一个PPT，它是用于在公司内部向广大技术人员做普及用的一个资料，而CSDN这边的编辑不支持图文混排的效果...

上节我们讲了架构的演变和模式，那到底什么...那么一般来说，我们的系统除了要关注当前系统需求之外，还需要关注以下几个方面：性能、可用性、伸缩性、扩展性和安全性，架构过程中通过平衡这5个方面之间的关系来实现需.

一、架构师的日常职责是什么？ 总体而言，架构师负责软件领域的顶层设计。 架构师需要根据公司的发展，规划企业未来若干年的架构，制定可落地的架构方案，解决技术难题，做技术选型与攻关，落地具体的架构。优秀的...

在技术圈，架构师一方面是已经被说烂的职务，另一方面也是让人困扰的职位，行业发展到现在似乎人人都是架构师，各种架构图绚丽多彩漫天飞舞，同时永远有人在抱怨架构太烂、坑太多。 那么到底什么是架构...

1、什么是架构和架构本质 在软件行业，对于什么是架构，都有很多的争论，每个人都有自己的理解。 此君说的架构和彼君理解的架构未必是一回事。因此我们在讨论架构之前，我们先讨论架构的概念定义，概念是人认识这...

系统架构：指的完整系统的组成架构，例如系统分成几个部分？服务平台、管理门户、终端门户、ATM门户、外部系统以及接口、支撑系统等，将这些系统进行合理的划分。然后再进行功能分类细分，例如服务平台内部划分为...

很多人在离职时都想“全身而退”，尽量保持和原来单位、领导、同事的关系，一方面自己当下的利益不会受损（比如未结的工资、奖金或者背景调查时不会被恶意反馈），另一方面，江湖再见时也可能还可以相互合作、支援。...

　单体架构特点：打包成一个独立的单元(导成一个唯一的jar包或者是war包)，会一个进程的方式来运行。 单体架构的优点、缺点 　优点： 　项目易于管理 　部署简单 　缺点： 　测试成本高 　可伸缩性差 　可靠性差 　...

其中有关模型图参见：http://blog.csdn.net/aimingoo/archive/2007/06/26/1667508.aspx有关该模型的另一个讨论参见http://blog.csdn.net/aimingoo/archive/2007/07/09/1683128.aspx做人、做事，做架构师——架构师...

软件框架(Software Framework)介绍 面向某领域（包括业务领域，如ERP，和计算领域，如GUI）的、可复用的“半成品”软件，它实现了该领域的共性部分，并提供一系列定义良好的可变点以保证灵活性和可扩展性。...

什么是企业架构？ 在“企业架构”上下文中，“企业”这一术语不仅可用来表示整个企业（包含所有信息和技术服务、流程和基础设施），而且可以表示企业内的一个特定领域。在这两个情形 中，架构可以跨越多个系统和...

什么是一个好的应用架构？怎么才能搭建大型的应用架构？其实每个人在工作几年之后都会有这个疑问，都在寻求好点的框架，那么小编我总结一下我的经验给大家。  其实对于客户端，一个好的应用架构，复杂度不亚于...

在进行项目架构阶段,游戏框架可以解决一部分问题。剩下的架构问题还需要根据不同的项目解决。总之游戏框架是游戏架构的一部分。 关于锤子和钉子:   最近又拿起了《代码大全》和《暗时间》，想起来...

架构拆分的演变： 　 1.传统项目的架构： 特点： 　1) all in one(所有模块在一起，技术也不分层)， 　注：像05年06年那会儿，就是这样，把代码写在jsp里面，那时候还没有分层的概念，把所有的东西都写在...

概要设计和详细设计，可能是最开始听说的设计，但后来发现如果局限在这两个设计的框架下，可能会有诸多不顺，我们需要架构设计、数据库设计、模块设计和用户体验设计，本文主要分享架构设计，此文有点长，所以分拆为...

01. 你原来理解的架构是如何定义的？对比我今天讲的架构定义，你觉得差异在哪里？ 02.为何结构化编程、面向对象编程、软件工程、架构设计最后都没有成为软件领域的银弹？ 03. 请按照“架构设计的主要目的是为了...

今天给大家分享一下架构方面的东西。都是一些相对基础的东西，有错误的话请指正。 首先我们来介绍一下什么是架构。架构一词来源于建筑，代表系统高层次的一些设计角色。比如建筑领域的一栋大楼的架构，指的就是大楼...

问：为什么要编写软件架构文档，它的好处是什么？  答：  有文档的架构有助于不同利益相关者之间进行有效的沟通。  有文档的架构可以提供追溯其他工作产品的上下文。  有文档的架构可以传达可供选择的架构...

比如让你实现一个功能，给你两个数，让你获取它的和，你所写的如何才能获得任意给定的两个数的和，这个程序实现过程即可成为业务逻辑处理。“一个人了解的业务逻辑越多越细，他就是越好的需求分析师。”难题：什么是...

整理中....未整理完 大家好，本人面试基本 “笔试死”、问"基础死"、"Java常识死"那一类型的....面试的过程中也从曾经被“鄙视”过，被否定过，但是这些并不能否定我们的一个价值，笔试或者...

像学写文章一样，在学会字、词、句之后，就应上升到段落...软件架构的研究内容主要涉及软件架构描述、软件架构设计、软件架构风格、软件架构评价和软件架构的形成方法等。  软件设计人员学习软件架构知识旨在站在...

这两天关于我那篇“架构师的能力模型”的BLOG上的讨论终于停歇了，所有的几十个回复我都一一看过。大多数不是在第一时间看到，也差不远了。正好CSDN的blog又新添了回访的功能，于是一一回访，看了看批评我的，或者...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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