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这样做的好处就是可以让领域层更加的职责单一以及更加的纯粹，他不需要关心数据是怎么来的，无论是数据库查来的还是缓存萃取出来的还是从外部查来的，它只需要关心它自己领域内的业务逻辑就可以。既然我们明确了该怎么进行领域分层，那么各层的数据组织形式是怎样的呢？

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值对象
值对象看上去又是比较抽象的概念，越抽象的概念我们越要抓住最主要的脉络，才能理解。就值对象来说，我们可以把他理解没有ID的东东，什么叫没有ID呢？可以这么理解，当我们在外面吃饭的时候，在餐厅里面选位子落座

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按照我自己的习惯，笔者是按照互粉的领域来进行包构建的，比如这里的 user 以及 authority 就是不同的领域。为什么这么划分呢？主要考虑到未来万一有新的拆分，我们可以直接按照对应的域进行拆分，效率要比在不同包中一个一个类找相关的高的多。另外按照领域划分也比较清晰。可以方便的熟悉业务。

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我们都知道以 RocketMQ 为代表的消息（队列）起源于不同应用服务之间的异步解耦通信，与以 Dubbo 为代表的 RPC 类服务通信一同承载了分布式系统（服务）之间的通信场景，所以服务间的消息分发是消息的基础诉求。

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协议
协议就是定义了一个沟通语言频道，通信双方能够听懂内容语义。在终端场景，目前业界广泛使用的是 MQTT 协议，起源于物联网 IoT 场景，OASIS 联盟定义的标准的开放式协议。

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如果可以有一个统一的消息系统（产品）来提供多场景计算（如 stream、event）、多场景（IoT、APP）接入，其实是非常有价值的，因为消息也是一种重要数据，数据如果只存在一个系统内，可以最大地降低存储成本，同时可以有效地避免数据因在不同系统间同步带来的一致性难题。

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为进一步推动解决我国人工智能核心技术中的不足和短板，纲要提出，“十四五”期间将通过一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目，带动产业界逐步突破前沿基础理论和算法，研发专用芯片，构建深度学习框架等开源算法平台，并在学习推理决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新与迭代应用。

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未来，通过提高AutoML中的超参数选择，特征表示与机器学习算法的确定和神经网络结构搜索的自动化程度及可解释性，AutoML体系架构日趋完善，将推动新一代普适性AutoML平台的建设，并将更广泛地应用于包括流程自动化工具在内的业务创新领域。

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什么是存储容量单位包 SCU？
存储容量单位包 SCU（Storage Capacity Unit）是一种预付费存储售卖形态，可以抵扣云盘等部分存储产品的按量付费账单。相比于随包年包月 ECS 实例购买云盘的模式，存储容量单位包 SCU 与按量付费云盘的组合使用，兼具性价比与资源使用的灵活性。

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比如电商平台、普通电商系统，这种都属于网上电商领域，只要是这个领域的系统，那都有商品浏览、购物车、下单、减库存、付款交易等核心环节。所以，同一个领域的系统都具有相同的核心业务，因为他们要解决的问题的本质是类似的。