本文审视XML、Web服务及SOA间的关系，并解释厂商和标准组织如何从那些持续浮现的Web服务规范中形成奇妙的竞争与协同竞技场。然后我们从应用架构简短历史的叙述着手来对过去的二十年作一个总结。3.SOA的根源(SOA与过去架构的比较)我们现在实际地跳回时间轴看一看过去架构与SOA的差别。这是一项有趣的研究，我们能够看出SOA许多当代特征的起源。3.1.什么是架构?自打有计算机处理的自动化解决方案方案起，技术架构就已存在。然而，在较老的环境中，解决方案直接建构于抽象的任务上，并规定其架构很少被执行。随着多层应用的崛起，应用交付的变异开始剧增。IT部门开始认识到需要定义标准化的基线应用，作为其他应

应用处理因为大部分客户-服务器应用逻辑驻留于客户端，客户端工作站负责了大量的处理。80/20比率常被作为一个经验法则，按此法则数据库服务器承担了20%的工作量。尽管如此，数据还是常常成为这些环境中的性能瓶颈。有大用户量的两层客户-服务器解决方案，通常需要每一客户建立其自身的数据库连接。通信可预期是异步的，而且这些连接是永久的(意味着它们需要通过用户登录并保持活动直至其退出应用)。专有数据库连接是昂贵的，并且资源需求经常压垮数据库服务器，给所有用户以可观的反应时间。另外，假定客户被分配以主要的处理职责，他们常要求重要的资源。客户端执行完全是有状态的，并要消耗大量的固定PC内存。用户工作站因此经常

融入神经网络的路径覆盖测试数据进化生成

基于节点概率的路径覆盖测试数据进化生成

结构人口中持续合作的进化动力学

基于旋转邻居学习的自动配置进化算法

实时Twitter流中的自适应进化过滤

一种基于信息分离的高维多目标进化算法

使用差分进化快速检测人类

对大多数从事机器学习工作的人来说，设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构，然后我们需要对参数不断地进行调整和优化，直到找到一个好的组合层、激活函数、正则化器和优化参数。在一些知名的神经网络架构，如VGG、Inception、ResNets、DenseNets等的指导下，我们需要对网络的变量进行重复的操作，直到网络达到我们期望的速度与准确度。随着网络处理能力的不断提高，将网络优化处理程序自动化变得越来越可行。在像RandomForests和SVMs这样的浅模型中，我们已经能够使超参数优化的操作自动化进行了。一些常用的工具包，比如sk-learn，向我们提供了搜索超