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  • 数据模型分为第一和第二。 第一:概念模型—ER模型、面对对象模型 第二: ①逻辑模型 根据数据结构的不同分为:层次模型、网状模型、关系模型。 层次模型(一对多): 优点:数据结构采用树结构,简单清晰,...

    这个我们讲过两次了,现在就直接说吧。
    数据模型分为第一类和第二类。
    第一类:概念模型—ER模型、面对对象模型
    第二类:
    逻辑模型
    根据数据结构的不同分为:层次模型、网状模型、关系模型。
    层次模型(一对多):
    优点:数据结构采用树结构,简单清晰,并且数据库查询效率高
    缺点:现实世界中很多联系是非层次的,不是一对多的关系,不适用层次模型。并且如果一个节点具有双亲,层次模型就很笨拙。
    **特征:**只能按层次路径查询,并且没有一个子女记录可以脱离双亲记录而存在。
    网状模型:
    特征:(1)允许有一个以上的节点无双亲。
    (2)至少有一个节点可以有多于一个的双亲。
    层次模型中子结点与双亲结点的联系是唯一的,而在网状模型中这种联系可以不唯一
    优点:可表示实体间的多种复杂联系,有良好的性能,存取效率较高
    缺点:结构较为复杂,DDL/DML也比较复杂,用户不容易使用。应用环境越大,机构就越复杂,也不方便使用 。数据独立性差
    关系模型:
    优点:结构简单。关系规范化。概念简单,操作简单。

    物理模型

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  • 复杂问题(大型系统)的对象模型通常由哪几个层次组成 复杂问题(大型系统)的对象模型通常由哪5个层次组成 1.主题层 2.与对象层 3.结构层 4.属性层 5.服务层

    复杂问题(大型系统)的对象模型通常由哪几个层次组成
    复杂问题(大型系统)的对象模型通常由哪5个层次组成
    1.主题层
    2.类与对象层
    3.结构层
    4.属性层
    5.服务层

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  • 大数据技术平台主要分为哪几类

    千次阅读 2020-04-02 14:04:47
    大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等,各种... 有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题,并且为了最终用户的使用方便,它们大都被进一步的封装,...

      大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等,各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程,但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言,由于其具有独特完整的大数据特点,除了共性技术外,采集技术、结构化处理技术、隐私保护也非常突出。

     

      有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题,并且为了最终用户的使用方便,它们大都被进一步的封装,形成了比较简单易用的操作平台。目前大数据技术平台有很多,归纳起来可以按照以下方式进行分类:

     

      (1)从大数据处理的过程来分:包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台,它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用等功能。

     

      (2)从大数据处理的数据类型来划分:可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

     

      (3)从大数据处理的方式来划分:可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理,而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求,综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

     

      (4)从平台对数据的部署方式看:可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行,后者则是通过磁盘文件的方式。

     

      此外,技术平台还有分布式、集中式之分,云环境和非云环境之分等。阿里云大数据平台构建在阿里云云计算基础设施之上,为用户提供了大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务,用户可以容易地实现BI商业智能、人工智能服务,具备一站式数据应用能力。

     

      不同的大数据技术平台提供了对这些处理过程的支持,有的平台可能会支持多个过程,但是侧重点也不同,支持的深度也有所不同,因此有必要熟悉各种平台的功能,并做出比较分析,以便在实际应用中选择适合于自己需求的技术平台。

     

      选择一个合适的大数据技术平台是非常重要的,它能够使得大数据应用开发更加容易、让开发人员更集中精力在业务层面的数据分析与处理上。一些共性的基础问题,例如数据如何存储、如何检索、数据统计等,就可以由平台来完成。选择合适的大数据技术平台应当考虑以下因素:

     

      (1)平台的功能与性能:由于不同平台侧重的功能不同,平台的性能也就有很多需要考察的方面。比如对于存储平台来说,数据的存储效率、读写效率、并发访问能力、对结构化与非结构化数据存储的支持,所提供的数据访问接口等方面就是比较重要的。对于大数据挖掘平台来说,所支持的挖掘算法、算法的封装程度、数据挖掘结果的展示能力、挖掘算法的时间和空间复杂度等,是比较重要的指标。

     

      (2)平台的集成度:好的平台应该具有较高的集成度,为用户提供良好的操作界面,具有完善的帮助和使用手册、系统易于配置、移植性好。同时随着目前软件开源的趋势,开源平台有助于其版本的快速升级,尽快发现其中的bug,此外,开源的架构也比较容易进行扩展,植入更多的新算法,这对于最终用户而言也是比较重要的。

     

      (3)是否符合技术发展趋势:大数据技术是当前发展和研究的热点,其最终将走向逐步成熟,可以预见在这个过程中,并非所有的技术平台都能生存下来。只有符合技术发展趋势的技术平台才会被用户、被技术开发人员所接受。因此,一些不支持分布式、集群计算的平台大概只能针对较小的数据量,侧重于对挖掘算法的验证。而与云计算、物联网、人工智能联系密切的技术平台将成为主流,是技术发展趋势。

     

      技术迭代更新速度加快,当我们花很多时间去掌握熟悉某种技术平台后,可能新的更好的技术平台出现了,导致我们受累奔波于各种技术平台,因此,最好的策略就是全面系统地掌握大数据技术的原理和实现方案,这样学习新的技术平台就很容易上手。

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  • 预测问题: 以后会怎么样,后天后年会发生什么,再来个产品会怎么样,预测未来或其它无标签数据 拟合 曲线拟合数据 灰色预测 灰色数据预测 时间序列预测 跟时间相关 ARIMA模型等 神经网络预测 万精油 预测...

    评价类问题: 即什么什么怎么样,哪一个更好,哪一个最好
    层次分析法 往往作为筛选指标的一部分 一定程度的降维
    带权值的topsis法 非人工定义的权重
    模糊综合评价法 模糊(帅,好,怎么样)
    灰色关联分析 灰色数据
    数据包络法
    组合评价法

    预测类问题: 以后会怎么样,后几天后几年会发生什么,再来几个产品会怎么样,预测未来或其它无标签数据
    拟合 曲线拟合数据
    灰色预测 灰色数据预测
    时间序列预测 跟时间相关 ARIMA模型等
    神经网络预测 万精油 预测就是可用
    支持向量机法SVM等各类机器学习算法
    组合预测法

    优化问题: 哪一个更好
    非线性规划 非0-1
    整数规划 整数
    模拟退火 一定概率接受不是当下最优解,就是不像贪婪算法那样永远只要当下最优解,可以避免局部最值,达到全局最值
    遗传算法 优胜劣汰,得到最好

    其它问题
    微分方程组模型 今年的新冠肺炎数据模型
    图论与网络优化问题 各种图有关的问题,多用于最短路径问题
    概率模型
    组合优化经典问题
    SVD对图形图像处理的方法
    PCA等一些降维,煮成饭分析
    聚类问题 一般就是看来就像几类几类的

    暂时总结到这些,之后不断更新

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  • 神经网络是一种通用机器学习模型,是一套特定的算法集,在机器学习领域掀起了一场变革,本身就是普通函数的逼近,可以应用到任何机器学习输入到输出的复杂映射问题。一般来说,神经网络架构可分为3: 1、前馈神经...
  • 大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等,... 有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题,并且为了最终用户的使用方便,它们大都被进一步的封装,形成...
  • 评价类模型

    千次阅读 2020-08-12 16:53:44
    我们为了达到这个目标有哪几种可选的方案? 评价的准则或者指标是什么?以及各个指标权重的确定。 层次分析法 1.确定评价指标 根据已有发表的同主题论文,专家的看法。 搜索网站:谷歌>百度>微信>知乎 2....
  • 每个大中包含个小,请问使用模型会比较好呢?试过svm,因为使用的是libsvm,多分类时要有k*(k-1)/2个模型,感觉代价太大,只做了20大的分类</p><p>该提问来源于...
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  • 工程层次包由 配置 、模型 、控制器...模型层:放pojo的 控制器层(@Controller):负责处DispatcherServlet分发的请求 视图层:就是放一些模板 dao层(@Repository):增加数据访问对象层 转载于:https://www.cn...
  • 数据分析有极广泛的应用范围,这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步: ...2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析...
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  • 盒子模型的组成部分

    千次阅读 2020-02-23 19:11:05
    在H5技术中,CSS框模型又称为盒子模型(Box Model),它就像我们日常生活中的常见事物——盒子,是...那盒模型具体是由哪几部分组成的? 来看看我们的盒子图 根据这张图我们可以由外而内看到margin、border、pad...
  • 网络server模型

    2014-04-18 17:45:36
    服务器的网络模型分类主要依据以下点 (1)是否阻塞方式处理请求,是否多路复用,使用种多路复用函数 (2)是否多线程,多线程间如何组织 (3)是否多进程,多进程的切入点一般都是accept函数前 二、分类。...
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  • AI科技评论按:前天,Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Chinese, English, Japanese and Korean?」。这篇文章做了一个包含473种模型的...
  • 在C++中,有4个与类型转换相关的关键字? n多书里面推荐要养成使用转型关键字的习惯,年过去了,感觉还是不习惯,C风格的转型操作实在太强大太方便了。 1、const_cast 号称唯一具有常量性移除的转型操作符,这个...
  • 用深度学习模型提取特征

    千次阅读 2020-04-17 20:20:12
    用途 有时候需要从图片(或文本)中提取出数值型特征,供各种模型使用。深度学习模型不仅可以用于分类... 深度学习模型很抽象——十层的卷积、池化、信息被分散在网络参数之中。提取自然语言的特征时,常常提取...
  • 我在前篇文章中提到了错误率和精度的问题(具体不记得是一篇了......)。  显然,错误率和精度这种模型泛化能力的评价标准只能针对于二分类学习器,或者是多分类学习器;不同的模型有不同的泛化能力的评价标准...
  • 实际设计时面临的问题、考虑的因素比这里列出的多得多。罗马不是一天建成的,所以需要日积月累的。 ...集成电路的典型模型如下: ...1、 D1在大多数CMOS集成电路中起着防静电...但是在ABT,LVT,LVC和AHC/AHCT集成
  • 浅谈JVM模型理解

    2020-04-19 01:42:55
    哪几种加载器? 双亲委派机制? 沙箱安全机制? 程序计数器、寄存器: 记录了方法之间的调用和执行情况; 用来存储指向下一条指令的地址,即即将要执行的代码; 他也是当前线程所执行的字节码的行号指示器 方法区 :...
  • 通过前面篇文章的学习,我们已经了解了机器学习中的多种分类和回归模型。那现在有一个问题就是,一个模型最好呢?以分类任务为例,当我们拿到一个需要进行分类的任务时,如果是你你会选择模型进行建模呢?一...
  • OneFlow架构大致分为哪几层? 是模型库,模型库支持CNN等各种经典模型应用,还有Python的API层,基本上其它框架主要也是Python。最底层就是跟硬件打交道的,还有XLA、TVM这些编译器。 天猫转让 中间两层是OneFlow和...

空空如也

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