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为了优化牌匾检索效果，我们融合了牌匾中的视觉信息与文本信息，设计了多模态检索模型。针对视觉信息，我们优化了模型全局特征和局部特征的提取能力。针对文本信息，我们使用BERT对牌匾的OCR结果进行编码，将其作为辅助特征，并与视觉特征融合后进行度量学习。

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值对象以及实体都是领域模型中的领域对象，是组成领域模型的基础元素，一起实现领域内的最基本的核心领域逻辑。
聚合
又是一个看上去不好理解的概念，实际上用大白话来说，如果人是一个个不同的业务实体

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喜欢写作，在博客上发表过几篇热门文章。作为一个从业多年，就职过三家企业的程序媛，今天给大家分享下：程序媛在心态方面要如何自我突破。

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我们尽量选择自己感兴趣的工作，用更多的微笑、更加轻松的心态去面对合作的每一个人，才能“路遥知马力，日久见人心”。这其实也是我们每个人大脑中脸谱库是在不断的修正和更新信息中。

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有人曾说架构有个“看山四境界”，面对的场景，一个比一个复杂，解决的问题一个比一个困难。在人类早期社会时，就是单纯的为了生存，吃喝保暖、生老病死。就是“看山就是山”的境界，等到面对的事情越来越复杂，就会体悟到更多不同的境界。

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KubeVela 作为开放应用架构模型 OAM 的标准实现，与底层基础设施和无关、原生可扩展，而且最重要的是它完全以应用为中心。在 KubeVela 中，“应用”被设计为整个平台的「一等公民」。

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详情列表，这种我们可以自然的去把这些对象单独放一起，如果存在别的
对象要引用一对多的多方就要考虑是否要通过一方去进行引用遍历，或者
说别的对象也可以把多方的这个对象划分到对应领域里，类似于都有关系的

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cobra 的设计可以让大家规避这个错误逻辑，其子命令需要提供一个 Run 函数，在这个函数，应该实现初始化资源，执行业务逻辑，销毁资源的整个生命周期。

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那基础层就成了最核心的层级了，但是实际上领域层才是真正的核心，这显然违背了 DDD 以领域为核心的设计思想。因此我们使用依赖倒置的方式，让基础设施层去依赖领域层，

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如上图所示，我们在微服务拆分后，将微服务内部的代码层级主要分为 interfaces、biz、domain 以及 instructure 这四层，分别对应用户接口层、业务层、领域服务层以及基础设施层，注意这里的 biz 层实际就是 application 层，用为笔者觉得 application 层不好理解，而 biz 层更好理解一点，实际他们的功能是一样的，只是为了减低下理解的成本。