# ir.rule 中的domain查询语句 # 当你的字段是many2one.many2many.one2many的时候domain都会强制加上过滤域 # tree显示的时候也会过滤 # m.model:模块名 # gu.uid:res_users.id # r.perm_read:读,还有r.perm_write.r.perm_delete.r.perm_create SELECT * FROM ir_rule r JOIN ir_model m ON (r.model_id=m.id) W
区分DDD中的Domain, Subdomain, Bounded Context, Problem/Solution Space 译自: Domain, Subdomain, Bounded Context, Problem/Solution Space in DDD: Clearly Defined 领域驱动设设计是一种设计系统的方式,强调在领域专家和系统建造者之间创建一个通用的语言.著名的DDD原则包括:使用通用语言和确定隐性和显性. DDD中的有些概念并没有明确的定义,且高度隐晦.每个人
domain实际上是一个隔离容器,将一个或者多个eventEmiter放入容器中,这样由该event发出的事件,如果出现异常就会最终被该domain捕获. demo代码可参见: var EventEmitter = require("events").EventEmitter; var domain = require("domain"); var emitter1 = new EventEmitter(); // 创建域 var domain1 = domain.
今晚听了李文博士的报告"Domain Generalization and Adaptation using Low-Rank Examplar Classifiers",讲的很精彩.自己第一次听说domain generalization和domain adaptation,故此简单记录一下.很多机器学习的任务都假设样本是独立同分布的(i.i.d),但是真实世界的数据往往不一样都满足.训练样本和测试样本之间分布可能存在偏差.这是因为数据集本身可能是存在biased,比如:比较经典的几