UMBRELLA

一个基于PyTorch实现的AlexNet神经网络

AlexNet类包含了原始AlexNet架构中的卷积层部分（features）以及全部连接层部分（classifier）。在forward函数中，先通过卷积层和最大池化层提取特征，然后将特征展平并通过全连接层进行分类。在实际应用中，还需要加载预训练权重，定义损失函数、优化器、并编写训练和验证循环等代码来完成整个深度学习流程。

卷积神经网络（CNN）用于图像识别

需要根据实际情况填充假设的参数（如图片的通道数、大小、类别数等），并且在真实应用中还需要进行模型训练，验证以及保存加载登步骤。同时，在使用前需要导入必要的库，并准备相应的训练和测试数据集。

AI Agent和LLM，有什么不同？

AI Agent和LLM(Large Language Model，大型语言模型)是人工智能领域的两个不同概念。

AI Agent是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并执行任务的计算机程序或系统。它通常包括以下几个关键特性：

• 环境感知：从环境中获取信息。
• 决策制定：基于感知的信息进行规划和决策。
• 行动执行：根据决策采取行动。
• 学习与适应：有能力从经验中学习和适应环境变化。
• 目标导向：旨在追求特定的目标或优化特定性能指标。
• 自主性：在一定程度上能够在无人干预的情况下独立运行。

AI Agent的应用范围广泛，包括但不限于游戏、机器人、自动驾驶、虚拟助手、智能家居等。

基于模型系统工程(MBSE) 的未来

• 作为数字化转型的一部分。
• 从SoS到组件级的完整生命周期。
• 自动化的工作流程和数字线程的配置基于敏捷的系统开发方法。
• 建模模式和重用。

实现的目标：

• 管理复杂性和风险。
• 更快地对变化作出反应。
• 重用和设计演进。
• 推理和分析系统。
• 利益相关者共享认知。
• 自动化的文档 & 报告。

符号约定

需求陈述的关键词

本规范中的词语SHALL、SHALL NOT、SHOULD、SHOULD NOT、MAY、NEED NOT、CAN和CANNOT应根据 ISO 附录 H 进行解释。

示例图注释

本规范中的一些图表示例包含解释性注释，不应将其与成为正式 UML 图形符号的一部分。在这些情况下，解释性文本源自 UML 图边界之外，并且有一个箭头指向由注释解释的图表的特征。 该规格的色彩再现显示了这些注释为红色。

公共结构

概括

本节规定了 UML 中所有结构建模的基本建模概念。 许多元类这里定义的类是抽象的，为后续子句中定义的专门的、具体的类提供基础。 然而，为了提供如何在 UML 中应用这些基本概念的示例，有必要使用这些具体的建模构造，即使它们在后面的条款中指定。 提供了适当的前向参考：必要的。

系统建模语言（SysML）

什么是系统建模语言？

SysML 是一种用于系统工程应用程序的通用架构建模语言。

• SysML 支持各种系统和系统之间的规范、分析、设计、验证和确认。这些系统可能包括硬件、软件、信息、流程、人员和设施。
• SysML 是 UML 2.x 的方言，并被定义为 UML 2 Profile。（UML 配置文件是一种 UML 方言，它通过三种机制自定义语言：构造型、标记值和约束。）
• SysML 是基于模型的系统工程 (MBSE)的一项支持技术。

SysML图分类：

当你上传一个文件到S3服务器会发生什么？ 让我们来看一下S3对象存储系统是如何工作的？

什么事eBPF?

eBPF 是一项革命性技术，起源于 Linux 内核，可以在特权上下文（例如操作系统内核）中运行沙盒程序。它用于安全有效地扩展内核的功能，而无需更改内核源代码或加载内核模块。从历史上看，由于内核具有监督和控制整个系统的特权能力，操作系统一直是实现可观察性、安全性和网络功能的理想场所。同时，操作系统内核由于其核心地位，对稳定性和安全性要求较高，演化难度较大。因此，与操作系统外部实现的功能相比，操作系统级别的创新率传统上较低。

eBPF 从根本上改变了这个公式。它允许沙盒程序在操作系统内运行，这意味着应用程序开发人员可以运行 eBPF 程序以在运行时向操作系统添加附加功能。然后，操作系统可以保证安全性和执行效率，就像借助即时 (JIT) 编译器和验证引擎进行本机编译一样。这引发了一波基于 eBPF 的项目，涵盖广泛的用例，包括下一代网络、可观察性和安全功能。
如今，eBPF 被广泛用于驱动各种场景：在现代数据中心和云原生环境中提供高性能网络和负载平衡，以低开销提取细粒度的安全和可观察性数据，帮助应用程序开发人员跟踪应用程序，提供性能故障排查、预防应用程序和容器运行时安全实施等方面的问题。

业务建模(business modeling)

业务建模首先是定义问题的方法，其次才是解决问题的方法。而我们通过定义问题，甚至可以把解决方案的复杂度降低几个数量级。

服务化演进中的问题

自从数年前微服务的概念被提出，到现在基本成了技术架构的标配。微服务的场景下衍生出了对分布式能力的大量需求：各服务之间需要相互协作和通信，以及共享状态等等，因此就有了各种中间件来为业务服务提供这种分布式能力。