接入了 RAG（检索增强生成） 与 AI 大模型（LLM） ，基于 DDD & EventSourcing 的现代响应式 CQRS 架构微服务开发的 MES 系统，主要面向单产线场景设计，提供工艺路线配置、产品与工单管理、生产进度跟踪、返修管理等核心功能。未来计划支持多产线、跨产线返修等更复杂场景。
@dxycc
一名专注于领域驱动设计（DDD）的实践者，致力于通过清晰的业务建模与架构设计解决复杂系统问题。实践中结合战术与战略设计，以代码还原业务语言，提升系统的可维护性与演进能力。同时探索 Agent 与 RAG（检索增强生成） 在系统中的应用，推动系统从“功能驱动”向“智能驱动”演进。通过项目实践与内容输出，记录成长，也为复杂系统设计留下可复用的经验与思考。
接入了 RAG（检索增强生成） 与 AI 大模型（LLM） ，基于 DDD & EventSourcing 的现代响应式 CQRS 架构微服务开发的 MES 系统，主要面向单产线场景设计，提供工艺路线配置、产品与工单管理、生产进度跟踪、返修管理等核心功能。未来计划支持多产线、跨产线返修等更复杂场景。
深度学习入门与进阶实战合集，涵盖梯度下降、反向传播、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer模型。通过手写代码与示例，助力理解核心算法与前沿架构，适合学习与研究深度学习的理想资源库。
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由于本人公司工作中存在美国，日本等用户，在实现国际化的18n时十分的繁琐和麻烦，包括但不限于key的取名，维护两份翻译等等等，本仓库用于训练一个轻量级的翻译Ai，代替I18n这种
关于对于停车场以及黑名单的DDD建模以及实现
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