架构师和领域模型哪个重要？

一、架构师和领域模型哪个重要？

架构师和领域模型在软件开发中都具有重要的作用，但它们的职责和关注点不同。架构师是负责设计系统的整体结构和框架，确定系统的关键组件和模块，以满足系统的功能需求和非功能需求，如性能、可扩展性、可靠性等。架构师关注于系统的整体架构，包括技术选择、系统层次结构、模块之间的关系等。他们需要考虑到系统的长期发展和演化，以确保系统具有良好的可维护性和可扩展性。领域模型是描述软件系统的业务领域的概念模型，它是业务需求和系统设计之间的桥梁。领域模型帮助开发团队理解业务需求，定义出系统中的实体、关系和行为，并将其映射到软件系统的设计和实现中。领域模型关注于业务逻辑，定义了系统中的核心业务概念和业务规则。两者的重要性是互补的。架构师需要了解领域模型，以确保系统的架构能够支持和反映业务需求。同时，领域模型需要与系统架构相一致，以确保软件系统可以有效地表达和支持业务逻辑。因此，架构师和领域模型的合作是至关重要的，他们共同努力，可以帮助开发团队构建出符合业务需求且具有良好结构的软件系统。

二、地产企业的组织架构和管控模型？

代理公司的架构要看服务范围。

是单纯的销售代理，还是包括规划、平面设计、战略决策和后期销售执行的全程策划。现就全程策划公司的架构列明如下：总经理（最高级别）下设财务部、综合管理部、事业部、技术研发部职责：财务部：总部财务、

三、如何制作 原生架构

先去弄个钩子，然后制造成，这个钩子可以钓鱼用，当然一定要木头，森林的树枝做成

四、大模型和人工智能的区别？

区别主要体现在以下几个方面：

1.范围和规模：大模型指的是规模较大的深度学习模型，通常具有数亿甚至千亿级的参数。这些模型可以处理更复杂的问题，如自然语言处理、计算机视觉等。而人工智能（AI）是一个更广泛的概念，它包括了各种理论和方法，如机器学习、深度学习、知识表示与推理等。

2.能力和应用：大模型是人工智能技术的一种实现方式，它们在特定任务上表现出很强的能力，如在图像识别、语音识别、文本生成等领域。而人工智能则涵盖了更广泛的能力，包括感知、推理、学习、创造等，应用领域也非常广泛，如智能家居、自动驾驶、医疗诊断等。

3.技术和方法：大模型是通过大量数据和计算资源训练出来的，它们通常使用深度学习技术，如神经网络、卷积神经网络等。而人工智能包括了多种技术和方法，如机器学习、规则匹配、遗传算法、模糊逻辑等。

4.发展历程：大模型是随着深度学习技术的发展而崛起的，近几年来取得了显著的进展。人工智能则经历了较长的发展历程，从上世纪五六十年代的符号主义智能到现在的数据驱动智能，经历了多次兴衰。

5.局限性：大模型在处理特定任务时非常强大，但它们也存在一些局限性，如需要大量的计算资源和数据、模型解释性较差等。相比之下，人工智能技术更加灵活，可以根据不同问题和场景选择合适的方法。

总之，大模型是人工智能技术的一种实现方式，它们在特定任务上具有很强的能力，但人工智能涵盖了更广泛的能力和应用领域。人工智能发展历程较长，包含了多种技术和方法，而大模型则是近年来随着深度学习技术的发展而崛起的。在实际应用中，可以根据具体问题和场景选择合适的大模型或人工智能方法。

五、人工智能和传统模型的区别？

传统科学的特点：人类自己总结解决问题的方法，然后让自动化的设备去执行。

人工智能的特点：让机器自己学习探索，寻找解决问题的方法，然后自己去解决问题。人类的工作升级为，

1、设计算法模型：想学习抓耗子的本领就按照幼猫的大脑结构设计算法模型，想学习看家的本领就按照幼犬的大脑设计算法模型。

2、设计训练问题库：采用题海战术，广泛测试算法模型，让算法教练员根据答案的正确与否，提供算法模型的参数调整建议。

3、设计算法教练员：为算法模型设计一个指导老师，根据算法的考试成绩，决定如何调整算法模型的参数。这个算法教练员在机器学习领域称为损失函数。

综上所述，传统科学技术是人工自己寻找解题方法让机器执行，现代人工智能技术是人工寻找学习方法让机器学会自主学习，从而形成更强的能力。例如深蓝的下棋本领是基于传统技术的，AlphaGo的下棋本领是基于现代人工智能技术的。

六、人工智能大模型小模型区别？

人工智能模型按照其参数规模大小可以分为大模型和小模型。通常来说，相对于小模型来说，大模型在计算资源和训练时间方面需要更多的投入，但可能具有更好的模型效果。

具体来说，大模型和小模型的区别可以从以下几个方面进行比较：

1. 模型参数量

大模型通常具有更多的参数量，对计算资源更加追求，需要高性能的计算机、GPU或者TPU支持。例如，像GPT-3这样的大型自然语言处理模型，其参数量可以达到数十亿甚至数百亿级别；而小模型在参数量上相对较小，适合在资源比较有限的情况下使用。

2. 训练时间

由于大模型具有更多的参数量，因此需要更长的时间对其进行训练，训练时间可能需要数天到几周不等。相比之下，小模型训练时间会较短。

3. 模型效果

大模型通常具有更好的模型效果，可以在很多复杂任务上取得更好的表现，尤其是在面对大数据、复杂应用场景时表现出更优秀的性能；而小模型在效果表现上相对较弱，但可以在一些简单的任务上取得不错的结果。

4. 应用场景

大模型通常应用于需要处理大数据集和复杂任务的场景，例如自然语言处理、计算机视觉等；而小型模型则更适合在计算资源有限的情况下应用，例如移动端和嵌入式设备等场景。

需要注意的是，大模型和小模型的选择应根据具体的应用需求进行权衡和取舍。在实际应用中，应根据业务场景和算法需求，合理选用合适的模型，以达到最优的模型效果。

七、人工智能 模型特性？

人工智能新特征：

一、通过计算和数据，为人类提供服务

从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。

二、对外界环境进行感知，与人交互互补

人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。

三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代

人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。

八、人工智能模型作用？

AI 已经进入许多我们未曾想象的领域，但它仍需应用到更流行的应用中，如自动驾驶汽车。然而，还有很多的挑战存在于数学层面：目前已有能够做出准确决策的算法，也有能够处理这些算法的处理器，但何时能够部署到应用上仍未可知。不管是医疗还是自动驾驶汽车还是其他的新领域，AI 仍需要持续不断地发展。

九、DNA模型制作？

1、 将代表磷酸、碱基、脱氧核糖的小纸片用订书钉连接起来，形成四种不同的脱氧核苷酸小模型，要求不得少于50个。

2、 将不同的脱氧核苷酸小模型用订书钉连接起来，形成DNA单链模型。

3、 将两条单链模型，按照碱基互补配对的原则，用订书钉连接起来，A与T用两个订书钉代表两个氢键，G与C用三个订书钉代表三个氢键。形成DNA双链模型。

4、 将双链DNA绕成螺旋状，用铁丝将其固定在小本板上。

注意事项：

1、 A与T，G与C，数量相等，A、T稍长些，G、C稍短些，A、T与G、C衔接处的形状要吻合

2、 脱氧核苷酸小模型的制作，磷酸分子连接在脱氧核糖的5号碳原子上， 碱基连接在脱氧核糖的1号碳原子上。

3、 两个不同的脱氧核苷酸小模型连接时，磷酸二酯键的形成是在磷酸分子与另一个脱氧核苷酸的碱基连接在脱氧核糖的3号碳原子上。还要注意脱氧核苷酸排序的随机性。

4、 将两条DNA单链反向连接，在两条链不同端分别有一个剩余的磷酸分子。

十、隧道模型制作？

把山体剖切开用升降的方式把隧道展现出来及把山体合成一个整体。这样既能使模型的完整性，又能看到隧道在山体中的结构，隧道还可做透明的。