为了完善业务逻辑,开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况,并为这些边界情况设计合适的规则。 当买家单击将商品添加到购物车时,应用程序会向购物车数据库表中添加一个条目,将该用户ID与商品ID关联起来。 虽然一次编写出完美应用程序的可能性微乎其微,但在大多数情况下,开发人员可以从上述的业务逻辑出发,编写出符合业务逻辑的应用程序,并不断测试直到满足用户的需求。 根据业务逻辑设计自动化系统,驱动正常运行的产品和系统,是一个人类认知上的非凡壮举。
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1. 引言 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation今日,人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员从零编写的。 比如,现在开发人员要编写一个程序来管理网上商城。 经过思考,开发人员可能提出如下一个解决方案: 首先,用户通过Web浏览器(或移动应用程序)与应用程序进行交互; 紧接着,应用程序与数据库引擎进行交互,以保存交易历史记录并跟踪每个用户的动态; 其中,这个应用程序的核心——“业务逻辑”,详细说明了应用程序在各种情况下进行的操作。 <span>为了完善业务逻辑,开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况,并为这些边界情况设计合适的规则。 当买家单击将商品添加到购物车时,应用程序会向购物车数据库表中添加一个条目,将该用户ID与商品ID关联起来。 虽然一次编写出完美应用程序的可能性微乎其微,但在大多数情况下,开发人员可以从上述的业务逻辑出发,编写出符合业务逻辑的应用程序,并不断测试直到满足用户的需求。 根据业务逻辑设计自动化系统,驱动正常运行的产品和系统,是一个人类认知上的非凡壮举。 幸运的是,对日益壮大的机器学习科学家群体来说,实现很多任务的自动化并不再屈从于人类所能考虑到的逻辑。 想象一下,假如开发人员要试图解决以下问题之一: 编写一个应用程序,接受地理信息、卫星图像和一些历史天气信息,并预测明天的天气; 编写一个应用程序,接受自然文本表示的问题,并正确回答该问题; 编写一个应用程序,接受一张图像,识别出该图像所包含的人,并在每个人周围绘制轮廓 Summary
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