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  • 代理模型工具

    2015-01-28 15:02:18
    工具箱包含了大量的代理模型,包括Kriging及其相关的变形,RBF及其相关的变形,多项式代理模型等,还包括了试验设计、采样技术、大量的测试函数等的MATLAB代码。本工具箱适用于基于代理模型优化算法研究的研究生及...
  • 工具是tekla 的插件宏开发的,集模型编辑,修改,工作点对换,型材批量导入,图纸自动标注,自动调图等各强大功能,自己整理及汉化的,不多说了,好工具真心分享~~~
  • 最流行的五大数据模型工具

    万次阅读 2019-05-09 17:02:02
    为了避免认为错误并且加快进度,我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成DDL,并且能够生成报告来描述这个模型,同时分享给其他伙伴。本文列出的工具都是从Data to Value公司咨询顾问处.....

     当今的商业决策对基于天的数据依赖越来越强烈。然而,正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。这个过程叫做数据建模。为了避免认为错误并且加快进度,我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成DDL,并且能够生成报告来描述这个模型,同时分享给其他伙伴。本文列出的工具都是从Data to Value公司咨询顾问处精挑细选的数据建模工具。

      PowerDesigner

     

      PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。功能包括:完整的集成模型,和面向包含IT为中心的、非IT为中心的差异化建模诉求。支持非常强大的元数据信息库和各种不同格式的输出。PowerDesigner拥有一个优雅且人性化的界面,非常易懂的帮助文档,快速帮助用户解决专业问题。

     PowerDesigner

     

      ER/Studio

     

      ER/Studio 是一个支持多平台环境的直观数据建模工具,并且本地集成了用于处理大数据平台,例如-MongoDB和Hadoop Hive。它能够进行正向和逆向工程,并且拥有“比较合并”功能,能够输出例如XML、PNG、JPEG等格式文档。内建自动执行任务功能支持当前流行数据库平台。ER/Studio功能非常强大,拥有直观的界面和很好的用户支持特别易于马上开始工作。

      ER/Studio

      Sparx Enterprise Architect

     

      Enterprise Architect是一个拥有丰富功能的数据建模工具。自诩是高性价比的明智之选。Enterprise Architect帮助企业用户快速建立强大的可维护的系统,而且很容易在共享项目中扩展到大型的协作团队中去。 Enterprise Architect 同样有动态运行模拟模型的能力,用以验证模型和更加正确和深入的理解原来商业系统运作的方式。

      Sparx Enterprise Architect

    Sparx Enterprise Architect

      CA ERwin

     

      ERwin 也是业界领先的数据建模解决方案,能够为用户提供一个简单而优雅的界面同时处理复杂的数据环境问题。Erwin的解决方案提提供敏捷模型,同时元数据可以放在普通的数据库中进行处理,这样就能够保证数据的一致性和安全性。Erwin支持高度自定义的数据类型、APIs,允许自动执行宏语言等等。Erwin还建有一个很活跃的用户讨论社区,使得用户之间可以分享知识和各种经验。

     CA ERwin

      IBM – InfoSphere Data Architect

     

      InfoSphere 是一个很创新的、运行在开源平台-Eclipse上的数据建模工具。Infopshere主要聚焦于一下三个主要的特性:高效、简洁、高度集成。InfoSphere能够帮助商业用户建立逻辑、物理模型图,并且之后能非常方便的在各种不同的应用和系统中进行使用。InfoSphere是一个端到端的解决方案,可以快速高效地用在建立、部署、更新数据模型。同时为非常简易的集成了IBM的其他相关产品。

    IBM - InfoSphere Data Architect

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  • 最流行的六大数据模型工具

    千次阅读 2016-01-19 09:02:01
    为了避免认为错误并且加快进度,我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成DDL,并且能够生成报告来描述这个模型,同时分享给其他伙伴。本文列出的工具都是从Data to Value公司咨询顾问处精...

    当今的商业决策对基于天的数据依赖越来越强烈。然而,正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。这个过程叫做数据建模。为了避免认为错误并且加快进度,我们需要使用专业的软件来帮助我们建立数据逻辑模型和物理模型、生成DDL,并且能够生成报告来描述这个模型,同时分享给其他伙伴。本文列出的工具都是从Data to Value公司咨询顾问处精挑细选的数据建模工具。

    PowerDesigner

    PowerDesigner是目前数据建模业界的领头羊。功能包括:完整的集成模型,和面向包含IT为中心的、非IT为中心的差异化建模诉求。支持非常强大的元数据信息库和各种不同格式的输出。PowerDesigner拥有一个优雅且人性化的界面,非常易懂的帮助文档,快速帮助用户解决专业问题。

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    ER/Studio

    ER/Studio 是一个支持多平台环境的直观数据建模工具,并且本地集成了用于处理大数据平台,例如-MongoDB和Hadoop Hive。它能够进行正向和逆向工程,并且拥有“比较合并”功能,能够输出例如XML、PNG、JPEG等格式文档。内建自动执行任务功能支持当前流行数据库平台。ER/Studio功能非常强大,拥有直观的界面和很好的用户支持特别易于马上开始工作。

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    Sparx Enterprise Architect

    Enterprise Architect是一个拥有丰富功能的数据建模工具。自诩是高性价比的明智之选。Enterprise Architect帮助企业用户快速建立强大的可维护的系统,而且很容易在共享项目中扩展到大型的协作团队中去。 Enterprise Architect 同样有动态运行模拟模型的能力,用以验证模型和更加正确和深入的理解原来商业系统运作的方式。

    图片描述

    Sparx Enterprise Architect

    Enterprise Architect是一个拥有丰富功能的数据建模工具。自诩是高性价比的明智之选。Enterprise Architect帮助企业用户快速建立强大的可维护的系统,而且很容易在共享项目中扩展到大型的协作团队中去。 Enterprise Architect 同样有动态运行模拟模型的能力,用以验证模型和更加正确和深入的理解原来商业系统运作的方式。

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    CA ERwin

    ERwin 也是业界领先的数据建模解决方案,能够为用户提供一个简单而优雅的界面同时处理复杂的数据环境问题。Erwin的解决方案提提供敏捷模型,同时元数据可以放在普通的数据库中进行处理,这样就能够保证数据的一致性和安全性。Erwin支持高度自定义的数据类型、APIs,允许自动执行宏语言等等。Erwin还建有一个很活跃的用户讨论社区,使得用户之间可以分享知识和各种经验。

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    IBM - InfoSphere Data Architect

    InfoSphere 是一个很创新的、运行在开源平台-Eclipse上的数据建模工具。Infopshere主要聚焦于一下三个主要的特性:高效、简洁、高度集成。InfoSphere能够帮助商业用户建立逻辑、物理模型图,并且之后能非常方便的在各种不同的应用和系统中进行使用。InfoSphere是一个端到端的解决方案,可以快速高效地用在建立、部署、更新数据模型。同时为非常简易的集成了IBM的其他相关产品。

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    原文地址:Top 6 Data Modeling Tools(译者/袁璞 审校/朱正贵 责编/仲浩)

    译者介绍:袁璞,圣特尔•E店宝大数据架构师,关注高性能或可用等架构、大数据技术、机器学习。

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  • ARCGIS做好的模型工具,已经设置为相对路径,拷贝后工具显示叉叉,其原因为,模型中调用的工具,是自己新建的一个目录下的工具,不是系统中的工具,导致调用时,工具别名无法识别,因此报错。解决方法是直接用系统中...

    ARCGIS做好的模型工具,已经设置为相对路径,拷贝后工具显示叉叉,其原因为,模型中调用的工具,是自己新建的一个目录下的工具,不是系统中的工具,导致调用时,工具别名无法识别,因此报错。解决方法是直接用系统中默认的工具箱即可。

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  • SRILM语言模型工具

    千次阅读 2014-02-19 17:51:33
    最近学习了一下SRILM的源...笔记的主要内容使用starUML及其逆向工程工具绘制,主要针对SRILM的训练(ngram-count),内含5个jpg文件: 类图--与ngram-count相关的主要类的静态图;ngram-count--从语料训练出模型的主要

    转自http://blog.csdn.net/yqzhao/article/details/7932056

    最近学习了一下SRILM的源代码,分享一下学习笔记(最新完整版本),希望能够对大家了解SRI语言模型训练工具有些许帮助。限于本人水平,不足之处,望大家多多指教。

    笔记的主要内容使用starUML及其逆向工程工具绘制,主要针对SRILM的训练(ngram-count),内含5个jpg文件:

    1. 类图--与ngram-count相关的主要类的静态图;
    2. ngram-count--从语料训练出模型的主要流程;
    3. lmstats.countfile--ngram-count的子流程,用于构建词汇表和统计ngram的频度
    4. ngram.estimate--ngram-count的子流程,在词汇表和ngram频度的基础上计算ngram条件概率以及backoff权值的过程
    5. ngram.read--与训练无关,分析读取ARPA格式的语言模型的过程

    SRILM训练ngram的过程简单说来,可归结为以下几个步骤:

    1. 先建立Vocab(词汇表)类型与LMStats(用于ngram统计)类型的两个实例(即vocab和intStats,intStats中存有vocab的一个引用);
    2. 调用intStats的countFile函数完成(对输入语料文件中)ngram的统计,这其中也包括词汇表的构建(以及词汇索引映射的构建);
    3. 建立Discount*的一个数组(长度为order参数的值,即要训练的模型的ngram的最大阶数),按选定的平滑方式计算各阶的折扣率,并保存其中;
    4. 建立Ngram类型(语言模型类)的实例(即lm),调用其estimate函数(以折扣率数组和ngram统计类的对象为参数),计算各阶ngram的概率及bow,完成语言模型的训练;
    5. 按训练命令参数选项,输出训练好的语言模型、ngram的频度统计结果、词汇表、词汇索引表等到相应的指定文件中。

    笔记中对这个流程做了较详细的说明,下面补充两点内容(主要数据结构的内存布局和ngram条件概率计算式中的参量说明),可以作为笔记内容的基线,便于从总体上把握ngram-count的逻辑。

    一、SRILM中所用到的主要数据结构的内存布局

    Trie:trie树,以hash表实现,做ngram统计和计算ngram的概率值以及backoff weight都以此为基础

     

    Vocab:词汇表,内含一个以词形为键获取索引值的hash表,以及一个通过索引值(即下标)获得词形的Array

     

    LMStats:负责ngram频度统计,主要成员counts是一棵trie树,从树根到某个结点的路径给出了一个以正常顺序(从左向右)的ngram的各个元的索引

     

    BOnode:Ngram 的主要基础数据结构,用于存储n-1阶gram的backoff权值(存于bow域),以及以此n-1阶gram为历史的所有n阶gram的概率值(存于 probs域);probs域为一hash表,以n阶gram的第n个元素(在词汇表vocab中)的索引值为键,以此n阶gram的频度的log值(以 10为底)为值

     

    Ngram:继承LM,其主要成员contexts为一棵trie树,从根到某个结点的路径是一个n-1阶gram的逆序(从右向左),其bow域存放该n-1-gram在正序情况下的backoff权值,其probs域则为以(正序下)该n-1-gram为历史的(所有)n-gram的概率值(的对数)


    二、参数说明

    ngram的概率值计算公式为(参见http://ssli.ee.washington.edu/people/duh/papers/flm-manual.pdf):

    SRILM训练语言模型的目的就是统计给定语料中的ngram,根据上式算出其相应的(条件)概率值。

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空空如也

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