【真题笔记】21年系统架构设计师案例理论点总结
【真题笔记】21年系统架构设计师案例理论点总结
- 从机器学习定义的灵活性和学习算法的可扩展性,对解释器+管道过滤器+隐式调用进行对比分析!
- 面向对象方法开发软件,建立对象模型+动态模型+功能模型,三者关联关系!
- 数据架构的设计过程包括:数据定义、数据分布、数据管理,三者具体内涵 !
- 常见反规范化技术!
- 针对反规范化数据不一致问题,解决方案!
- 解决Redis和MySQL数据实时同步问题常见方案!
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- TCP+UDP对比分析!
从机器学习定义的灵活性和学习算法的可扩展性,对解释器+管道过滤器+隐式调用进行对比分析!
- 解释器:机器学习流程定义的灵活性高, 学习算法的可扩展性强。因为解释器风格可以通过自定义流程规则及配套流程解释引擎开发,做到用户层面的流程完全定义,而不需要修改代码,所以无论是修改已有的业务流程,还是要扩展不同的角色,创建新角色的流程都非常便利。解释器按照输入输出格式将学习算法封装为组件,通过解释器机制动态增加或删除算法组件,并支持动态调用,学习算法的可扩展性强。
- 管道过滤器: 机器学习流程定义的灵活性低, 学习算法的可扩展性弱。 因为管道过滤器是把数据处理职能做成过滤器,把数据传递做成管道,此时如果流程不发生变化,是可以通过这种方式实现的,但一旦流程变化,或是扩展功能,需要对过滤器进行修改调整,或是流程在程序层面重建,此时必须修改代码完成任务。管道过滤器按照输入输出格式将学习算法封装为组件,如果需要增加或删除组件,需要停止平台并进行重新部署, 学习算法的可扩展性弱。
- 隐式调用:机器学习流程定义的灵活性一般, 学习算法的可扩展性一般。 隐式调用强调的是通过间接方式进行调用ÿ
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