2018 ���� ��抽象类�接口的������定义方法 ��抽象类�接口的����� ����类的�类�����类�����类�匿名��类的 �� ��匿名内部类的���继承�接口实现的�法 ����类�的��方法 1 29 �� 1 抽象类 2 接口 3 抽象类�接口�� 4 ��类 5 ��类� 2 29 抽象类 �����类 抽象类 ����象的������的�象����类 的��来������的�象���的类�� 抽象类� 抽象类���来������������� ����的抽象������������� �������的����的抽象� �: 我�抽象 3 29 �����类 抽象类 ����象的������的�象����类 来��的�����来������的类�� �来���象的�����类������� 的��来������的�象���的类�� 抽象类� 抽象类���来������������� 抽象类���来������������� ����的抽象������������� �������的����的抽象� �: 我�抽象 3 29 ����类 �定义 Java 方法������方法�������方法的实 现�����的方法��为抽象方法� 抽象方法������abstract��� ��抽象方法的类����为抽象类�����abstract��� CODE ± 抽象类示例 1 public abstract

高级类特性 69 7.1 抽象类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 7.1.1 抽象类的概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 7.1.2 定义抽象类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 7.1.3 抽象类的特性与作用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 7.2 接口 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 7.2.5 接口特性总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 7.3 抽象类和接口剖析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 7.3.1 语法层面的区别 . . . . .

https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/working-with-objects/common-labels/ API 和业务原语 关注点不同 服务语义与抽象程度不同 交互与使用习惯不同 YAML 文件 图形化界面 命令行工具 IaC 配置语言 扩容策略 • 当请求数上升 10% 时，自动扩 容 100 个实例 发布策略 • 当金丝雀实例通 过 不停构建“PaaS”平台不是“银弹” 与其 基于 K8s 构建平台 不如 把 K8s 变成面向开发者的平台 构建一个具备“以应用为中心的 API 抽象”、“用户友好” 且“高度可扩展”的 K8s！ 以应用为中心的 API 抽象 • 应用的工作负载和运维能力的抽象程度越高，用户体验越好 抽象程度 学习曲线 高 低 低 高 Deployment Pod Service Node … PodTemplate $ rio run $ rio scale $ rio weight/promote $ rio route $ rio up riofile 抽象程度 vs 可扩展性 • 随着抽象程度的增高可以显著降低学习曲线，但是却不得不在扩展性上妥协 抽象程度 可扩展性 高 低 低 高 CRD + Controllers = Everything 通过编写遵循严格限制 的 Buildpack

源代码 抽象语法树 抽象语法树 （带语义信息） 静态单赋值 目标代码 Golang 编译流程简介 源代码 抽象语法树 抽象语法树 （带语义信息） 静态单赋值 目标代码 语法解析，生成抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST），涉及的包： • go/token 词法单元定义 • go/scanner 词法扫描 • go/ast 抽象语法树定义 源代码 抽象语法树 抽象语法树 （带语义信息） 静态单赋值 目标代码 1 + 2 * 3 *ast.BinaryExpr (+) *ast.BasicLit 1 : INT *ast.BinaryExpr (*) *ast.BasicLit 2 : INT * ast.BasicLit 3 : INT Golang 编译流程简介 01-AST 源代码 抽象语法树 抽象语法树 抽象语法树 （带语义信息） 静态单赋值 目标代码 package main import ( "go/ast" "go/parser" "go/token" ) const src = ` package main var answer = 40 + 2 func main() { println("Hello, GoCN!") println(answer) } `

等，能让用户更加标准获取微服务能力。 生态仓库：https://github.com/nacos-group Nacos 发展&规划 2018 年当我们决定做开源的时候，从 0.X 开始核心是把阿里内部的能力抽象好内核，然后逐步开 放出去，在这个阶段虎牙作为 Nacos 最早用户开始使用，解决直播行业迅速发展的规模和高可用 等问题，然后 Nacos 在视频和直播行业广泛使用。 2019 年当我们开放核心能力和竞争力之后，就开始与 极简原则，简单才好用，简单才稳定，简单才易协作。  架构⼀致性，⼀套架构要能适应开源、内部、商业化（公有云及专有云）3 个场景。  扩展性，以开源为内核，商业化做基础，充分扩展，方便用户扩展。  模块化，将通用部分抽象下沉，提升代码复用和健壮性。  长期主义，不是要⼀个能支撑未来 3 年的架构，而是要能够支撑 10 年的架构。  开放性，设计和讨论保持社区互动和透明，方便大家协作。 架构图 整体架构分 的服务注册发现模块的逻辑变得复杂且难以 维护，耦合了⼀致性协议层的数据状态，难以做到计算存储彻底分离，以及对计算层的无限水平扩 容能力也有⼀定的影响。因此为了解决这个问题，必然需要对 Nacos 的⼀致性协议做抽象以及下 31 > Nacos 架构 沉，使其成为 Core 模块的能力，彻底让服务注册发现模块只充当计算能力，同时为配置模块去外 部数据库存储打下了架构基础。 当前 Nacos 的⼀致性协议层

Cup&Kaggle 冠军的经验分享： 从多领域优化到 AutoML 框架 作者：胡可 1. 背景与简介 反馈快速、竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式。从若干行业 核心问题中抽象出的算法比赛题目具有很强的实际意义，而比赛的实时积分榜促使参加 者不断改进，以试图超越当前的最佳实践，而且获胜方案对于工业界与学术界也有很强 的推动作用，例如 KDD Cup 比赛产出的 Field-Aware 2020。 52 > 2022年美团技术年货 3. AutoML 技术框架 3.1 自动化框架概述 图 12 AutoML 整体框架 经过上述的多场比赛，团队在多领域建模中不断总结与优化，抽象出其中较为通用的 模块，总结得到针对数据挖掘类问题时的一套较为通用的解决方案——AutoML 框 架。该框架包含数据预处理，自动化特征工程 [15] 和自动化模型优化 [16-20] 三个部分。 数据及点击、购买（LBS、价格、时间等）两类交互数据，对原始数据进行特征分类、 数据编码、缺失值处理等常见预处理操作。 自动化特征工程：一、二阶特征算子，首先对于类别、数据、时序、标签四类原始特 征，按照可抽象的三种实体及两类交互数据进行一、二阶特征交叉，运用频数编码、 目标编码与时序差分算子操作，在多时段上统计得到一、二阶统计特征。举例说明， 如频数编码可计算用户点击某商家的次数、用户购买商家品类的

2006年亚马逊率先推出 了弹性计算云（EC2） 分水岭 云原生 Docker： 抽象云资源，使 得更容易使用 微服务： 加快业务迭代更新 从支持应用不同维度发展，最终走在了一起 2010年WSO2提出 类云原生的概念 云原生应用相比传统应用的优势 低成本 高敏捷 高弹性 云原生应用 传统应用 部署可预测性 可预测性 不可预测 抽象性 操作系统抽象 依赖操作系统 弹性能力 弹性调度 资源冗余多 缺乏扩展能力 开发运维模式 容器云平台、边缘计算平台 建好云原生 容器安全、统一多云纳管、融合告 警、APM、云监控、中间件纳管.... 管好云 数 采 数 算 数 用 云原生赋能平台 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务 向上提供抽象化自愈IT运营视角 高效稳定应用资源供给 价值主张 架构 云原生底座=控制器+调度器的组合+Docker=根据环境的变化而动+基于封装 一致性的大规模分发 服务编排基本原理： • 以度量为基础，以NodeSelector算法来 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务-基本技术原理 事实标准的K8S容器服务设计 成应用与物理资源（IaaS，虚 拟机、物理，多云）的中间抽 象层，因为应用很复杂，很容 易陷入差异化定制市场，抽象 层的市场范围会更广，作为开 源平台，更容易成为通用性市 场选择。通用性才能做到普适 定制化能力，才能成为云原生 的操作系统。 标准化能力-分布式操作系统核心-容器服务-Operator API

多个类可以使用概括共享通用的结构 孩子类将新添的结构和行为增加 至通过继承得到的结构和行为 对象还可以拥有与其它对象的运行时连接 上述对象 对 象关系建模成类之间的关联 元素之间的一些关系用依赖来分组 包括抽象层次的转移 模板参数的绑定 许可的授予和元素对其它元素的使用 其它关系包括用例和流的合并 静态视图显示为类图 静态视图可以用于产生大多数程序中的数据结构声明 ��� 类图中 有许多种元素 如接口 ������� 静态视图 静态视图 静态视图 静态视图 ����������� � � 概述 概述 概述 概述� 静态视图是 ��� 的基础 模型静态视图的元素是应用中具有意义的概念 包括现实世 界概念 抽象概念 实现概念 运算概念 系统中发现的所有概念 例如 戏院订票系 统包括如下的概念 票 预定 订购计划 座位安排算法 订购的 ��� 交互以及档案数 据等 � 静态视图捕获对象结构 面向对象的系统 因为新的类可以在日后加入 而无需修改已有的多态调用 例如 新 的贷款类型被加入后 原有的使用 ���������������� 操作的代码无需修改 双亲类中的多态 操作可无实现 而由孩子类提供具体实现 这种不完全的操称为抽象操作 � 概括的另一个目的是共享对祖先的描述 允许对元素进行增量描述 这被称之为继承 继承是一种机制 通过该机制 类对象的描述由该类和它祖先中的声明所组成 继承允许 描述的被共享部分只被声明一次

典型组件（课后自学） 概念和术语 O 图形用户界面 GUI (Graphical User Interface)，Java 主要分为 AWT 和 Swing 两大系列 GUI API。 O 抽象窗口工具集 AWT (Abstract Window Toolkit) O 相关软件包 java.awt 包 提供基本 GUI 组件、视觉控制和绘图工具 API。 java.awt.event 组件不能独立地显示出来，必须将组件放在一定的容器中才 可以显示出来。 ▶ JDK 的 java.awt 包中定义了多种 GUI 组件类，如 Menu、 Button、Label、TextField 等。 ▶ 抽象类 java.awt.Component 是除菜单相关组件之外所有 Java AWT 组件类的根父类，该类规定了 GUI 组件的基本 特性，如尺寸、位置和颜色效果等，并实现了作为一个 GUI 部件所应具备的基本功能。 组件不能独立地显示出来，必须将组件放在一定的容器中才 可以显示出来。 ▶ JDK 的 java.awt 包中定义了多种 GUI 组件类，如 Menu、 Button、Label、TextField 等。 ▶ 抽象类 java.awt.Component 是除菜单相关组件之外所有 Java AWT 组件类的根父类，该类规定了 GUI 组件的基本 特性，如尺寸、位置和颜色效果等，并实现了作为一个 GUI 部件所应具备的基本功能。

构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理 意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素