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深入實踐DDD：以DSL驅動複雜軟體發展

為了解決car縮寫的問題，作者楊捷鋒 這樣論述：

本書是擁有二十年商務軟體開發經驗及十年技術管理經驗的資深技術專家嘔心瀝血之作，也是目前市場上少有的闡述如何通過使用領域專用語言（DSL）實現領域驅動設計（DDD）的圖書。   書中首先帶領讀者重溫DDD在戰術設計層面及戰略設計層面上的部分重要概念，並簡要介紹了自DDD社區興起的一些軟體架構模式。然後闡述如何設計一門DDD原生的DSL，包括這個DSL的規範支援哪些特性、如何説明團隊描述領域模型的方方面面、這些特性的選擇基於何種考量等。   然後在此基礎上詳細講解了如何使用技術工具將描述領域模型的DSL文檔直接轉化為可以工作的軟體代碼，在這個過程中結合諸多來自商務軟體開發工作中的真實案例，展示並分

析了大量的關鍵代碼，讓讀者可以深入地瞭解製造那些基於DSL的DDD技術工具的秘密。   之後講述了一些建模案例，並探討了一些與DDD相關的其他話題，對讀者開拓技術思維、更深刻地理解DDD有所助益。 楊捷鋒，曾就職于南開戈德集團、普天集團、通路快建等公司。曾作為獨立技術顧問為海爾集團、瀋陽飛機工業集團、上廣電NEC、天馬微電子等企業提供軟體發展與技術諮詢服務。   目前在一家電商創業公司擔任技術負責人。有多個大型企業應用軟體的分析建模經驗，以及大型開發框架（ORM、IoC等）的架構經驗。多年來一直未脫離軟體發展一線工作，對軟體系統分析、資料建模、領域驅動設計、專案管理略有心得

。 【第一部分　概念】 第1章　DDD 的關鍵概念 2 1.1　自頂而下、逐步求精 3 1.1.1　DDD開創全新分析流派 3 1.1.2　什麼是軟體的核心複雜性 4 1.2　什麼是領域模型 4 1.3　戰術層面的關鍵概念 6 1.3.1　實體 6 1.3.2　值對象 6 1.3.3　聚合與聚合根、聚合內部實體 7 1.3.4　聚合的整體與局部 9 1.3.5　聚合是資料修改的單元 9 1.3.6　聚合分析是“拆分”的基礎 10 1.3.7　服務 12 1.4　戰略層面的關鍵概念 13 1.4.1　限界上下文 13 1.4.2　限界上下文與微服務 14 1.4.3　防腐層

15 1.4.4　統一語言 18 1.5　ER 模型、OO模型和關係模型 19 1.6　概念建模與模型範式 21 第2章　其他DDD相關概念 22 2.1　領域 ID 22 2.1.1　自然鍵與代理鍵 23 2.1.2　DDD 實體的 ID 需要被最終使用者看到 23 2.1.3　什麼時候使用代理鍵 24 2.2　ID、Local ID 與 Global ID 26 2.3　命令、事件與狀態 27 第3章　CQRS 與 Event Sourcing 29 3.1　命令查詢職責分離 29 3.2　事件溯源 32 3.3　From-Thru 模式 33 3.3.1　示例：ProductPrice

33 3.3.2　示例：PartyRelationship 35 3.4　CQRS、ES 與流處理 36   【第二部分　設計】 第4章　DDD 的 DSL是什麼 40 4.1　為什麼 DDD 需要 DSL 41 4.1.1　為什麼實現 DDD 那麼難 41 4.1.2　搞定 DDD 的“錘子”在哪裡 42 4.2　需要什麼樣的 DSL 43 4.2.1　在“信仰”上保持中立 44 4.2.2　DDD 原生 45 4.2.3　在複雜和簡單中平衡 46 4.2.4　通過 DSL 重塑軟體發展過程 48 4.3　DDDML——DDD 的 DSL 48 4.3.1　DDDML 的詞彙表 49 4.3

.2　DDDML 的 Schema 51 4.4　DDDML 示例：Car 52 4.4.1　“對象”的名稱在哪裡 55 4.4.2　使用兩種命名風格：camelCase 與 PascalCase 55 4.4.3　為何引入關鍵字 itemType 56 第5章　限界上下文 57 5.1　DDDML 文檔的根結點下有什麼 57 5.2　限界上下文的配置 59 5.3　名稱空間 62 5.3.1　再談 PascalCase 命名風格 62 5.3.2　注意兩個字母的首字母縮寫詞 63 5.4　關於模組 64 第6章　值對象 67 6.1　領域基礎類型 68 6.1.1　例子：從 OFBiz 借鑒

過來的類型系統 70 6.1.2　例子：任務的觸發器 73 6.2　資料值物件 75 6.3　枚舉對象 76 第7章　聚合與實體 79 7.1　用同一個結點描述聚合及聚合根 79 7.2　實體之間只有一種基本關係 82 7.3　關於實體的 ID 85 7.4　不變的實體 89 7.5　動態物件 90 7.6　 繼承與多態 92 7.6.1　使用關鍵字 inheritedFrom 94 7.6.2　超對象 95 7.7　引用 97 7.7.1　定義實體的引用 97 7.7.2　屬性的類型與參考類型 101 7.8　基本屬性與派生屬性 102 7.8.1　類型為實體集合的派生屬性 103 7.8.

2　類型為值物件的派生屬性 106 7.9　約束 107 7.9.1　在實體層面的約束 107 7.9.2　在屬性層面的約束 109 7.10　提供擴展點 110 第8章　超越資料模型 112 8.1　實體的方法 112 8.1.1　聚合根的方法 115 8.1.2　非聚合根實體的方法 116 8.1.3　屬性的命令 117 8.1.4　命令 ID 與請求者 ID 119 8.2　記錄業務邏輯 119 8.2.1　關於 accountingQuantityTypes 120 8.2.2　關於 derivationLogic 120 8.2.3　關於 filter 121 8.2.4　使用關鍵字

referenceFilter 121 8.2.5　業務邏輯代碼中的變數 122 8.2.6　說說區塊鏈 123 8.3　領域服務 123 8.4　在方法定義中使用關鍵字 inheritedFrom 125 8.5　方法的安全性 126 第9章　模式 128 9.1　賬務模式 128 9.2　狀態機模式 132 9.3　樹結構模式 137 9.3.1　簡單的樹 137 9.3.2　使用關鍵字structureType 138 9.3.3　使用關鍵字structureTypeFilter 139   【第三部分　實踐】 第10章　處理限界上下文與值物件 142 10.1　專案檔案 143 10.

2　處理值物件 144 10.2.1　一個需要處理的資料值物件示例 145 10.2.2　使用 Hibernate 存儲資料值物件 146 10.2.3　處理值物件的集合 149 10.2.4　在 URL 中使用資料值物件 151 10.2.5　處理領域基礎類型 153 第11章　處理聚合與實體 161 11.1　生成聚合的代碼 162 11.1.1　介面 163 11.1.2　代碼中的命名問題 178 11.1.3　介面的實現 179 11.1.4　事件存儲與持久化 207 11.1.5　使用 Validation 框架 218 11.1.6　保證靜態方法與模型同步更新 220 11.1.7

　不使用事件溯源 222 11.2　Override 聚合物件的方法 223 11.3　處理繼承 225 11.3.1　TPCH 226 11.3.2　TPCC 227 11.3.3　TPS 228 11.4　處理模式 229 11.4.1　處理賬務模式 229 11.4.2　處理狀態機模式 234 第12章　處理領域服務 238 12.1　處理資料的一致性 239 12.1.1　使用資料庫事務實現一致性 240 12.1.2　使用 Saga 實現最終一致性 241 12.2　發佈與處理領域事件 243 12.2.1　編寫 DDDML 文檔 243 12.2.2　生成的事件發佈代碼 245 1

2.2.3　編寫生產端聚合的業務邏輯 253 12.2.4　實現消費端領域事件的處理 254 12.3　支援基於編制的 Saga 255 12.3.1　編寫 DDDML 文檔 255 12.3.2　生成的 Saga 命令處理代碼 261 12.3.3　需要我們編寫的 Saga 代碼 268 12.3.4　需要我們實現的實體方法 273 第13章　RESTful API 276 13.1　RESTful API 的最佳實踐 276 13.1.1　沒有必要絞盡腦汁地尋找名詞 277 13.1.2　盡可能使用 HTTP作為封包 277 13.1.3　異常處理 279 13.2　聚合的 RESTful

API 280 13.2.1　GET 280 13.2.2　PUT 291 13.2.3　PATCH 293 13.2.4　DELETE 295 13.2.5　POST 295 13.2.6　事件溯源 API 296 13.2.7　樹的查詢介面 297 13.3　服務的 RESTful API 297 13.4　身份與訪問管理 299 13.4.1　獲取 OAuth 2.0 Bearer Token 299 13.4.2　在資原始伺服器上處理授權 301 13.5　生成 Client SDK 302 13.5.1　創建聚合實例 303 13.5.2　更新聚合實例 304 13.5.3　使用

Retrofit2 306 第14章　直達 UI 308 14.1　兩條路線的鬥爭 309 14.1.1　前端“知道”領域模型 309 14.1.2　前端“只知道”RESTful API 312 14.2　生成 Admin UI 312 14.2.1　使用 referenceFilter 313 14.2.2　展示派生的實體集合屬性 315 14.2.3　使用屬性層面的約束 316 14.2.4　使用 UI 層中繼資料 317 14.2.5　構建更即時的應用 318   【第四部分　建模漫談與 DDD 隨想】 第15章　找回敏捷的軟體設計 322 15.1　重構不是萬能靈藥 323 15.2　

數據建模示例：訂單的裝運與支付 324 15.2.1　訂單與訂單行項 325 15.2.2　訂單與訂單裝運組 327 15.2.3　訂單與裝運單 328 15.2.4　訂單的專案發貨 329 15.2.5　訂單的支付 330 15.3　中台是一個輪回 332 15.4　產生實體需求與行為驅動測試 334 15.4.1　 什麼是產生實體需求 334 15.4.2　BDD 工具 335 15.4.3　BDD 工具應與 DDD 相得益彰 336 15.4.4　不要在接受度測試中使用固件資料 336 15.4.5　製造“製造資料”的工具 337 15.5　要領域模型驅動，不要 UI 驅動 345 15

.6　不要用“我”的視角設計核心模型 346 15.6.1　讓 User 消失 347 15.6.2　認識一下 Party 348 15.7　我們想要的敏捷設計 350 第16章　說說 SaaS 351 16.1　何為 SaaS 351 16.2　多租戶技術 352 16.3　構建成功的 SaaS 有何難 353 16.3.1　多租戶系統的構建成本 353 16.3.2　難以滿足的定制化需求 353 16.3.3　負重前行的傳統軟體公司 355 16.4　SaaS 需要 DDD 355 第17章　更好的“錘子” 356 17.1　我們製作的一個 DDDML GUI 工具 357 17.1.1　

給領域建模提供起點 357 17.1.2　創建新的限界上下文 358 17.1.3　從 OFBiz 中“借鑒”資料模型 359 17.1.4　構建專案並運行應用 361 17.1.5　使用 HTTP PUT 方法創建實體 362 17.1.6　給聚合增加方法 363 17.1.7　生成限界上下文的Demo Admin UI 368 17.1.8　讓不同層級的開發人員各盡其能 369 17.2　以統一語言建模 370 附錄　DDDML 示例與縮寫表 373  

car縮寫進入發燒排行的影片

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決car縮寫的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。

全方位英語大師：英文文法原來如此【暢銷增訂版】

為了解決car縮寫的問題，作者蘇秦,李唯甄 這樣論述：

　　2019年全方位英語大師－蘇秦老師與其超強團隊的 　　《英文經典文法大全：英文文法原來如此》 　　一出版即大獲好評，深受數千名讀者推崇。 　　2021年暢銷增訂版－《全方位英語大師－英文文法原來如此》， 　　與時俱進，122條易混淆文法 X  129題精華評量測驗， 　　呈現英文的嶄新視角，引領窺見文法的義理脈絡， 　　看見學習的明確路徑，將帶領更多讀者們紮實地真正學會文法、 　　精進文法實力，取得更理想成績。 　　暢銷改版增訂： 　　˙延伸學習單元：例：「不定詞的時態與語態學習脈絡」、 　　「動詞組成成分及結構」、「不規則動詞三態記憶」等等， 　　讓文法學習更精闢完整。 　　˙測

驗試題與精準解析： 　　不僅可以評量所學成果，溫故知新； 　　同時，亦能藉由精準解析，更加精進文法程度。 　　用最有邏輯、最易理解的方法，引領讀者思考、瞭解文法原理， 　　方能快速破解複雜句構，寫出正確無誤的句子， 　　全方位英語大師－蘇秦，以八個核心主題，揭示八大文法原則， 　　再輔以3W學習理念：以原則取代規則、理解取代記憶， 　　文法學習路必能四通八達。 　　想要成功學好文法，一定要站在語言特性制高點， 　　掌握訊息傳遞溝通原則，學習才能觸類旁通，融會貫通！ 本書特色 　　▎ 獨創八大核心文法原則，脈絡一目了然，學習更有系統、更完整 　　全書參考句法學、語言學、英語教材教法等精心彙

整出語意完整、主從標示、形意搭配、鄰近原則、指涉明確、結構保留、經濟原則、語用原則等八大文法原則，讓你一次學好文法句式，文法觀念也更完整全面。 　　▎3 W文法學習三層次，step by step，學習有邏輯有效率 　　What：了解文法原理； 　　Why：探討複雜句型； 　　How：寫出正確句子， 　　並以大量例句貫穿與說明文法理論，確實提升文法程度，寫作也能更有條理，更有深度。 　　▎122 篇條列式問題＋一針見血解析，精準點出易混淆文法觀念 　　八大核心主題下涵蓋 122條必學文法內容，輔以【原來如此】精準扼要解析以 　　及大量例句做文法說明，更好理解、易吸收。 　　另外，每一問題特

別以簡短問句做開頭，目錄做索引，查找方便，任何文法疑問， 　　隨查隨釐清，學習更有脈絡可循。 　　▎129道全新文法測驗題及精準解析，成果評量，學習更精進 　　將文法原則融會貫通後，利用全新撰寫的文法測驗試題來確認學習成果，除能藉此複習所學，同時更能藉由測驗加深學習印象，再利用解析延伸學更多，精進解題技巧。

基於FPGA單晶片及像素趨勢車道線檢測法實現車道線感測系統之研究

為了解決car縮寫的問題，作者廖國欽 這樣論述：

車輛自動駕駛系統目前主要是由自動跟車 (Adaptive Cruise Control, ACC) 以及車道偏離警示 (Lane Departure Warning System, LDWS) 兩大系統所組成。然而，自動跟車系統在實現過程中，由於必須藉由前方車輛實現車輛跟隨功能，因此若無前方車輛時則無法實現此功能。反觀車道偏離警示系統是依據車道線軌跡來幫助車輛保持於車道內，因此具備較高實用性。在此，本研究特別針對車道感測進行研究。由於傳統的車道線感測必須仰賴高效率的電腦才能有效地完成運算，為了克服傳統車道線辨識的缺點，本研究專注於如何將車道線辨識演算法簡化，並實現在單晶片上，達到低功耗之目的

。本研究以單一數位相機及單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 實線以精簡之硬體電路達到即時於白天及黃昏情況下進行車道線辨識。透過像素趨勢車道檢測法 (Pixel Trend Lane Detection, PTLD) 擷取特徵，並將所得之車道位置利用線性回歸 (Linear Regression, LR) 決定車道線的軌跡，再透過左右車道回歸線取得車道的中心線，藉此引導車輛穩定行駛於車道中。另外，本研究還搭配語音辨識擴充模組 (DFR0177 Voice Recognition) 來辨識由Google Map路線規劃所傳出的語音指

令。根據辨識的結果，輸出行車指令給FPGA，以此決定車輛轉彎或直線行車路線模式。根據本研究之實驗結果，在使用每秒90張畫面播放速度以及640×480影像解析度情況下，只需11 ms即可擷取車道線特徵。而由左右車道線線性回歸決定出的中心線與實際影像中的中心線，誤差僅在5個像素以內。故本研究不管在運算速度以及準確度上均符合實際運用需求，未來可以有效幫助車輛穩定行駛於車道，達成自動駕駛之目的。