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大部分传统行业、一些技术能力偏向于业务层的互联网企业、和一些不希望因受制于后端而影响业务快递迭代的创业公司，大多都会倾向于 PaaS 形态的产品，抛开企业属性，PaaS 类的服务在处理以下场景更具交付优势：

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所以对于划分出来的划分方案可能就是一份文档，一个对于应用架构落地的指导性方案。那么这时候，领域可能是一个部门负责的，可能是一个平台系统，可能是一个单独的微服务，也可能是更细致上的模块。

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分层的目的实际上就是让各层的逻辑可以分工协作、各司其职，避免不必要的代码互相污染。同时结构清晰的分层结构也比较便于后期的重构以及拆分或者合并，实际上也是一种在为未来可能存在的变化节省研发成本。

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我想，这或许是DDD很难在中国或国外流行起来的原因吧。但是，我想这不应该成为我们放弃学习DDD的原因，对吧！

概念总结：
领域就是问题域，有边界，领域中有很多问题；

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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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然后，还要思考子域之间的联系是什么。那么，我们该如何划分子域呢？我的个人看法是从业务相关性的角度去思考，也就是我们平时说的按业务功能为出发点进行划分。

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在处理大数据量下复杂查询所需要的能力方面，如优化器处理子查询的能力，高性能算子HashJoin, SQL并行执行等，社区一直将其放在比较低优先级上，因此MySQL的数据分析能力提升进展缓慢。

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POI 是 Point of Interest 的缩写。在电子地图上，POI 代表餐厅、超市、政府机关、旅游景点、交通设施等等 。POI是电子地图的核心数据。对普通用户而言，POI 数据包含的名称和位置信息，

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具体来说，对于样本多样性问题，我们使用了多趟资料的匹配结果来生成训练数据，因为在不同资料中同一牌匾存在多张来自不同视角的拍摄结果，这就保证了同一类别下牌匾的多样性，

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告警风暴与告警误报：为了不错过细微的问题，我们可能会配置大量的监控，从而导致在完整的软件生命周期中可能产生大量的告警，难以从其中识别出有效信息。