无规矩不成方圆，同样的设计模式也有其内定的一些规则，这些规则使得我们更加方面的使用设计模式的各种模式。以下简介六个原则
1、单一职责原则
定义：就一个类而言，应该仅有一个引起它变化的原因。
解释：如果一个类承担的职责过多，则就等于把这些职责耦合在一起，一个职责的变化可能会削弱或者抑制这个类完成其他职责的能力。这种耦合会导致脆弱的设计，当发生变化时，设计会遭受到意想不到的破坏。举个例子如下：
T负责两个不同的职责：职责P1，职责P2。当由于职责P1需求发生改变而需要修改类T时，有可能会导致原本运行正常的职责P2功能发生故障。也就是说职责P1和P2被耦合在了一起。
一个成熟的大型网站（如淘宝、京东等）的系统架构并不是开始设计就具备完整的高性能、高可用、安全等特性，它总是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随业务扩展而完善出来的，并不是一蹴而就；不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿的用户实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，他们都有各自的业务特性，系统架构也有所不同。尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下，找出其中共用的技术，这些技术和手段可以广泛运行在大型网站系统的架构中，下面就通过介绍大型网站系统的演化过程，来认识这些技术和手段。
系统的可扩展性是推动NoSQL运动发展的的主要理由，包含了分布式系统协调，故障转移，资源管理和许多其他特性。这么讲使得NoSQL听起来像是一个大筐，什么都能塞进去。尽管NoSQL运动并没有给分布式数据处理带来根本性的技术变革，但是依然引发了铺天盖地的关于各种协议和算法的研究以及实践。正是通过这些尝试逐渐总结出了一些行之有效的数据库构建方法。在这篇文章里，我将针对NoSQL数据库的分布式特点进行一些系统化的描述。
接下来我们将研究一些分布式策略，比如故障检测中的复制，这些策略用黑体字标出，被分为三段：
前言：
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信这方面的人才需求也会越来越大。
纵观IT行业的招聘岗位，机器学习之类的岗位还是挺少的，国内大点的公司里百度，阿里，腾讯，网易，搜狐，华为（华为的岗位基本都是随机分配，机器学习等岗位基本面向的是博士）等会有相关职位，另外一些国内的中小型企业和外企也会招一小部分。当然了，其中大部分还是百度北京要人最多，上百人。阿里的算法岗位很大一部分也是搞机器学习相关的。另外本人有幸签约了网易杭州研究院的深度学习算法岗位，打算从事机器学习领域至少5年。非常感谢小易收留了我！
下面是本人在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些常规分类器）大概流程和主要思想，希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。实际上在面试过程中，懂这些算法的基本思想和大概流程是远远不够的，那些面试官往往问的都是一些公司内部业务中的课题，往往要求你不仅要懂得这些算法的理论过程，而且要非常熟悉怎样使用它，什么场合用它，算法的优缺点，以及调参经验等等。说白了，就是既要会点理论，也要会点应用，既要有点深度，也要有点广度，否则运气不好的话很容易就被刷掉，因为每个面试官爱好不同。
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。
机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。