学习使用Python生成音频信号 5. 设计声音控制参数，并用Python程序实现对输出声音信号 的调整 6. 利用智能硬件平台和简单的通信方法使电子乐器和计算机 协同工作 7. 鼓励学生头脑风暴，设计不同的信号触发机制并和人机交 流方式 Python 的角色: 信号生成和处理的核心工具 Python 生成声音信号 数据 Python 的角色: 信号生成和处理的核心工具 ?=A*sin(2πf

代码图 组件图 已可视化 ⽤用户画像和旅程系统功能⽤用户可视化 ⽤用户画像 ⽤用户旅程 已可视化 突出⽤用户信息，诉求和价值体现 还原业务场景 可视化的划分遗留留系统 领域驱动设计、事件⻛风暴暴⼯工作坊、服务画布 好的设计 低耦合 如果做到了了服务之间的松耦 合，那么修改⼀一个服务就不不 需要修改另⼀一个服务。⼀一个 松耦合的服务应该尽可能少 地知道与之协作的那些服务 的信息。 计思想，试图分离技术实现的复杂性, 围 绕业务概念构建领域模型来控制业务的复 杂性，以解决软件难以理理解，难以演化等 问题。团队应⽤用它可以成功地开发复杂业 务软件系统，使系统在增⼤大时仍然保持敏敏 捷。 事件⻛风暴暴⼯工作坊 - Event Storming是⼀一种领域建模的实践，是⼀一种快速 探索复杂业务领域的⽅方法： - 最初由Alberto Brandolini 开发，经过DDD社区和 TW的很多团 ‣彩⾊色即时贴：⾄至少三种颜⾊色 活动准备 寻找领域事件 事件⻛风暴暴 命令⻛风暴暴 寻找聚合 划分限界上下⽂文 什什么是事件？ 为什什么⽤用事件？ 如何进⾏行行事件⻛风暴暴？ 事件：领域专家关⼼心的，在业务上真实 发⽣生的事 例例1: 客户订单已提交 例例2: 对账已完成，每⽉月末夜间触发 1. 确定要进⾏行行事件⻛风暴暴的业务场景，场景需要单 ⼀一⽽而且清晰； 2. ⽤用“XXX

联合发起⼈人 • 《消费者驱动契约测试-Pact》译者 • 《使⽤用SpringBoot/Cloud构建微服务》视频作者(StuQ) 微服务架构与DDD 领域驱动设计的核⼼心 基于事件⻛风暴暴的DDD实践 01 02 03 �4 什什么是微服务架构 微服务架构 �5 Martin Fowler, Mar 2014 Microservices - the new architectural 微服务架构与领域驱动设计 • 能有效指导服务的设计与划分 基于领域驱动设 计，能有效识别 业务模型/业务上 下⽂文。从业务⻆角 度指导服务拆分。 微服务架构与DDD 01 领域驱动设计的核⼼心 02 基于事件⻛风暴暴的DDD实践 03 领域驱动设计的核⼼心 1.建⽴立统⼀一语⾔言 2.建⽴立领域模型 3.识别依赖关系 4.细分界限上下⽂文 将业务架构和系统架构对应起来，建⽴立针对业务变化的⾼高响应⼒力力架构 Infrastructure • 数据相关部分：WebService/DB/File • ⽀支撑相关部分: 环境相关配置 Onion架构 微服务架构与DDD 01 领域驱动设计的核⼼心 02 基于事件⻛风暴暴的DDD实践 03 如何落地领域驱动设计？ Vaughn Vernon Eric Evan Event Storming是⼀一种快速探索复杂业务领域的⽅方法： Event Storming

，买家可 以撤单，查看订单的状态，对订单进⾏行行⽀支付（⽀支付宝）。⽀支付成功后，仓储 管理理员会收到出库请求，进⾏行行配货并发货。同时，买家可以查看物流状态以 及确认收货。 事件⻛风暴暴的结果 事件⻛风暴暴得到的命令和事件就没⽤用了了吗？ 订单 已创建 库存 已锁定 提交 订单 ⽤用户 SubmitOrderCommand OrderCreated StockLocked 坚持使⽤用事件进⾏行行服务间交互 Mediator拓拓扑架构 Broker拓拓扑架构 打开冰箱，塞进⼤大象，关上冰箱 04 把⼤大象塞进冰箱分⼏几步 把需求落地需要⼏几步 把领域故事转换成代码 转码 ⽤用事件⻛风暴暴划分业务边界 划界 ⽤用实现细节编写领域故事 透视 创建订单服务收到命令后，会把创建订单命令 转换成订单，然后调⽤用订单仓库进⾏行行保存，保 存成功后会让事件发布器器发布订单已创建事件 THANK

知识。了解计算机常用的数制，特别是二进制、十六进制、八进制，以及计算机保存数据的 方法。 开放。接受汇编语言与高级语言的差异，而不是去指责它如何的不好读。 经验。要求你拥有任意其他编程语言的一点点编程经验。 头脑。 祝您编程愉快！ 第一章 汇编语言简介 先说一点和实际编程关系不太大的东西。当然，如果你迫切的想看到更实质的内容，完 全可以先跳过这一章。 那么，我想可能有一个问题对于 解处理器，那么最好不要改动编 译器生成的代码，因为这种情况下，盲目的修改往往不会得到预期的效果。 曾经在一份杂志上看到过有人用纯机器语言编写程序。不清楚到底这是不是编辑的失 误，因为一个头脑正常的人恐怕不会这么做程序，即使它不长、也不复杂。首先，汇编器能 够完成某些封包操作，即使不行，也可以用 db 伪指令来写指令；用汇编语言写程序可以防 止很多错误的发生，同时，它还减轻了人的负担，很显然，“完全用机器语言写程序”是完

服务端正常重启 : 服务端主动关闭连接，客户端实时感知  防抖： ○ 网络短暂不可用: 客户端需要能接受短暂网络抖动，需要⼀定重试机制，防止集群抖动，超过 阈值后需要自动切换 server，但要防止请求风暴。  断网演练：断网场景下，以合理的频率进行重试，断网结束时可以快速重连恢复。 49 > Nacos 架构 5. 安全性 支持基础的鉴权，数据加密能力。 6. 低成本多语⾔实现 在客户 FGC 单台服务端 (14/20499)0.1% 结果分析 Nacos2.0 频繁变更场景的系统指标和批量启动时没有太大的区别，但是推送方面则有很大改善，主 要是不会出现瞬时的单台客户端推送风暴，客户端不会有处理积压和延迟，不再出现推送超时，推 送失败率归 0。SLA 主要耗时均在服务端的延迟合并队列中。 129 > Nacos 性能报告 Nacos1.X 由于 200 * 500

时团队开始考虑在交互和表现形式上做进一步的突破。我们也搜集到一些反馈，发现 很多人依然对知识图谱这项技术是什么和能做什么了解得不是很清楚。 448 > 2022年美团技术年货 经过团队的头脑风暴，我们认为核心原因是 AI 技术高深复杂，难以具象化，需要对 真实场景进行还原。刚好，知识图谱相对于其他的技术而言其可解释性更强，于是我 们决定进行可视化叙事的研发。 数据可视化叙事（Visual 告警系统，都是基于服务名称粒度配置告警接收人。推荐系统这类平台型的服务，通 过统一的接口提供服务，但是模型策略却是由不同的同学维护，业务间存在一定的行 业知识和理解门槛。默认广播式的告警，容易引起告警风暴，每个人无法专注于自己 模块的问题，有时也会遗漏告警。 出于跟进率的考量（如下图 11 所示），我们基于现有告警二次开发了跟进功能，将特 定流量位的告警路由到专属负责人，并记录跟进状态流转，便于及时周知及事后复

优点在于结构简单易于组建，网络局部区域内个体可以任意分布。对于节 点的加入和离开网络也表现地非常稳定,比特币网络使用的就是无结构化 的网络。但是这种网络主要有3个缺点，一是公网网络拥塞时传输效率 低，二是存在泛洪循环，三是消息风暴问题。 2. 结构化p2p网络：这种p2p网络的结构经过精心设计，目的是为了增加路由 效率，提高查询数据的效率，结构化p2p最普遍的实现方案是使用分布式 哈希表（DHT），以太坊网络中使用的就是结构化的网络。

计。优点在于结构简单易于组建，网络局部区域内个体可以任意分布。 对于节点的加入和离开网络也表现地非常稳定,比特币网络使用的就是无 结构化的网络。但是这种网络主要有3个缺点，一是公网网络拥塞时传输 效率低，二是存在泛洪循环，三是消息风暴问题。 2. 结构化p2p网络：这种p2p网络的结构经过精心设计，目的是为了增加路 由效率，提高查询数据的效率，结构化p2p最普遍的实现方案是使用分布 式哈希表（DHT），以太坊网络中使用的就是结构化的网络。

计。优点在于结构简单易于组建，网络局部区域内个体可以任意分布。 对于节点的加入和离开网络也表现地非常稳定,比特币网络使用的就是无 结构化的网络。但是这种网络主要有3个缺点，一是公网网络拥塞时传输 效率低，二是存在泛洪循环，三是消息风暴问题。 2. 结构化p2p网络：这种p2p网络的结构经过精心设计，目的是为了增加路 由效率，提高查询数据的效率，结构化p2p最普遍的实现方案是使用分布 式哈希表（DHT），以太坊网络中使用的就是结构化的网络。