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  • caffe 模型 层次结构图

    2017-12-19 20:48:31
    在这里 ,我们确信你已经成功安装了caffe, 并且可以import caffe 了。 用到了 Python 的接口。 也就是 caffe下面的 python文件夹。draw_net.py 这个文件就是啦。 ... xx.png 为输出图片 . ...import caf...

    在这里  ,我们确信你已经成功安装了caffe, 并且可以import caffe 了。

    用到了  Python  的接口。 也就是 caffe下面的 python文件夹。draw_net.py  这个文件就是啦。

    python ./python/draw_net.py   xx_train.prototxt   xx.png

    xx.png  为输出图片 .

    1.
    import   caffe 出错!!
    TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'

    原因:
    protobuf   版本不一致。。

    链接:
    点击 版本不一致

    正常情况下,import caffe 不会出错的啦!!

    2.
    dot” not found in path

    安装:sudo apt-get install graphviz

    然后安装pydot:sudo pip install pydot

    链接:
    点击打开链接 not found path

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  • Javascript中文档对象模型(DOM)的层次结构图,是开发人员清楚的知道DOM的层次机构。

    Javascript中文档对象模型(DOM)的层次结构图,是开发人员清楚的知道DOM的层次机构。大小: 98.53 K 尺寸: 500 x 328 浏览: 222 次 点击打开新窗口浏览全图

     

     

     

     

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  • matlab开发-层次结构图像分割。该matlab代码实现了一个基于边缘的几何活动轮廓模型,无需重新初始化。
  • 层次贝叶斯模型

    2020-10-22 16:41:48
    层次贝叶斯模型是具有结构层次的统计模型,它可以用来为复杂的统计问题建立层次模型从而避免参数过多导致的过拟合问题。 通过贝叶斯方法来估计后验分布的参数。 2 推断过程: 我们对层次贝叶斯推断的策略与一般...

    1 概念:

    层次贝叶斯模型是具有结构化层次的统计模型,它可以用来为复杂的统计问题建立层次模型从而避免参数过多导致的过拟合问题。

    通过贝叶斯方法来估计后验分布的参数。

    2 推断过程:

    我们对层次贝叶斯推断的策略与一般的多参数问题一样,但由于在实际中层次模型的参数很多,所以比较困难,在实际中我们很难画出联合后联合概率分布的图形。但是可以使用近似的基于仿真的方法.运用层次贝叶斯模型主要需要计算所有参赛在已知观察量下的条件后验概率,其推导过程主要包含三个步骤:

    1) 写出联合后验密度,p(θ, φ|y),其非正规化的形式是超先验分布p(φ),总体分布 p(θ|φ) 和似然函数p(y|θ) 的乘积。

    2), 在给定超参数φ 的情况下,确定θ 的条件后验密度,固定观测值y的情况下,它是φ 的函数,p(θ|φ, y)。

    3) 使用贝叶斯分析范例估计φ。 也就是要获取边缘后验分布,p(φ|y)。

    应用: 很多统计模型都有多个参数,这些参数也可以通过某种方式变成具有结构的问题,意味着这些参数的联合概率模型应当反应出它们之间的依赖关系。举个例子:在研究心脏病治疗效果的时候,医院j的存活率为θj,那么 估计θj 应当是相互联系的。我们可以看到使用先验分布把θj 当作一个总体分布的样本是很自然的事情,这样的应用有一个很关键的点是观测数据yij,其中观测的结果是在某些参数下的条件模型,这些参数称为超参数。 这样的层次模型可以帮助我们理解多参数问题,并且在寻找计算策略时提供重要帮助。

      实际上,简单的非层次模型可能并不适合层次数据,在很少参数的情况下,它们并不能准确适配大规模数据集,然而过多的参数则可能导致过拟合的问题. 相反层次模型有足够的参数来拟合数据,同时使用总体分布将参数的依赖结构话,从而避免过拟合问题。

    3 贝叶斯和层次贝叶斯的比较

    https://blog.csdn.net/lee813/article/details/53446560

     

     

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  • 层次数据模型     定义:层次数据模型是用树状<...其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的...
    层次数据模型

        定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来组织数据的数据模型。

        满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型
        1. 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根结点
        2. 根以外的其它结点有且只有一个双亲结点

    其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
      在这里插入图片描述
      层次模型的特点:
        结点的双亲是唯一的
        只能直接处理一对多的实体联系
        每个记录类型可以定义一个排序字段,也称为码字段
        任何记录值只有按其路径查看时,才能显出它的全部意义
        没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在
      实例:
        在这里插入图片描述
        在这里插入图片描述
        
        层次模型的完整性约束条件
        无相应的双亲结点值就不能插入子女结点值
        如果删除双亲结点值,则相应的子女结点值也被同时删除
        更新操作时,应更新所有相应记录,以保证数据的一致性

        优点
        层次模型的数据结构比较简单清晰
        查询效率高,性能优于关系模型,不低于网状模型
        层次数据模型提供了良好的完整性支持
        缺点
        结点之间的多对多联系表示不自然
        对插入和删除操作的限制多,应用程序的编写比较复杂
        查询子女结点必须通过双亲结点
        层次命令趋于程序化

    层次数据库系统的典型代表是IBM公司的IMS(Information Management System)数据库管理系统


    网状数据模型

        定义:用有向图表示实体和实体之间的联系的数据结构模型称为网状数据模型。
        满足下面两个条件的基本层次联系的集合称为网状数据模型:
        1. 允许一个以上的结点无双亲;
        2. 一个结点可以有多于一个的双亲。
    在这里插入图片描述
      其实,网状数据模型可以看做是放松层次数据模型的约束性的一种扩展。网状数据模型中所有的节点允许脱离父节点而存在,也就是说说在整个模型中允许存在两个或多个没有根节点的节点,同时也允许一个节点存在一个或者多个的父节点,成为一种网状的有向图。因此节点之间的对应关系不再是1:n,而是一种m:n的关系,从而克服了层次状数据模型的缺点。
      特征:
         1. 可以存在两个或者多个节点没有父节点;
         2. 允许单个节点存在多于一个父节点;
      网状数据模型中的,每个节点表示一个实体,节点之间的有向线段表示实体之间的联系。网状数据模型中需要为每个联系指定对应的名称。
      实例:  
    在这里插入图片描述

        优点:
        网状数据模型可以很方便的表示现实世界中的很多复杂的关系;
        修改网状数据模型时,没有层次状数据模型的那么多的严格限制,可以删除一个节点的父节点而依旧保留该节点;也允许插入一个没有任何父节点的节点,这样的插入在层次状数据模型中是不被允许的,除非是首先插入的是根节点;
        实体之间的关系在底层中可以借由指针指针实现,因此在这种数据库中的执行操作的效率较高;

        缺点:
         网状数据模型的结构复杂,使用不易,随着应用环境的扩大,数据结构越来越复杂,数据的插入、删除牵动的相关数据太多,不利于数据库的维护和重建。
         网状数据模型数据之间的彼此关联比较大,该模型其实一种导航式的数据模型结构,不仅要说明要对数据做些什么,还说明操作的记录的路径;
        DDL、DML语言复杂,用户不容易使用
        记录之间联系是通过存取路径实现的,用户必须了解系统结构的细节

        网状模型与层次模型的区别
        网状模型允许多个结点没有双亲结点
        网状模型允许结点有多个双亲结点
        网状模型允许两个结点之间有多种联系(复合联系)
        网状模型可以更直接地描述现实世界
        层次模型实际上是网状模型的一个特例

    典型代表是DBTG系统,亦称CODASYL系统,是20世纪70年代由DBTG提出的一个系统方案。实际系统:Cullinet Software公司的 IDMS、Univac公司的 DMS1100、Honeywell公司的IDS/2、HP公司的IMAGE。


    三、关系型数据模型
      关系型数据模型对应的数据库自然就是关系型数据库了,这是目前应用最多的数据库。
      定义:使用表格表示实体和实体之间关系的数据模型称之为关系数据模型。
      关系型数据库是目前最流行的数据库,同时也是被普遍使用的数据库,如MySQL就是一种流行的数据库。支持关系数据模型的数据库管理系统称为关系型数据库管理系统。
      特征:
         1. 关系数据模型中,无论是是实体、还是实体之间的联系都是被映射成统一的关系—一张二维表,在关系模型中,操作的对象和结果都是一张二维表,它由行和列组成;
         2. 关系型数据库可用于表示实体之间的多对多的关系,只是此时要借助第三个关系—表,来实现多对多的关系;
         3. 关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分割的实体,不允许表中表的存在;
      实例:

    在这里插入图片描述

        优点:
         结构简单,关系数据模型是一些表格的框架,实体的属性是表格中列的条目,实体之间的关系也是通过表格的公共属性表示,结构简单明了;
        关系数据模型中的存取路径对用户而言是完全隐蔽的,是程序和数据具有高度的独立性,其数据语言的非过程化程度较高;
        操作方便,在关系数据模型中操作的基本对象是集合而不是某一个元祖;
         有坚实的数学理论做基础,包括逻辑计算、数学计算等;

        缺点:
        查询效率低,关系数据模型提供了较高的数据独立性和非过程化的查询功能(查询的时候只需指明数据存在的表和需要的数据所在的列,不用指明具体的查找路径),因此加大了系统的负担;
        由于查询效率较低,因此需要数据库管理系统对查询进行优化,加大了DBMS的负担;

        相关概念:
        关系(Relation):一个关系对应通常说的一张表
        元组(Tuple):表中的一行即为一个元组
        属性(Attribute):表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名
        主码(Key):也称码键。表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组
        域(Domain):是一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
        分量:元组中的一个属性值。
        关系模式:对关系的描述,关系名(属性1,属性2,…,属性n),如:学生(学号,姓名,年龄,性别,系名,年级)

        关系必须是规范化的,满足一定的规范条件
        最基本的规范条件:关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项, 不允许表中还有表

        术语对比
    在这里插入图片描述

        关系的完整性约束条件
        实体完整性
        实体完整性是指实体的主属性不能取空值。实体完整性规则规定实体的所有主属性都不能为空。实体完整性针对基本关系而言的,一个基本关系对应着现实世界中的一个主题,例如上例中的学生表对应着学生这个实体。现实世界中的实体是可以区分的,他们具有某种唯一性标志,这种标志在关系模型中称之为主码,主码的属性也就是主属性不能为空。
        参照完整性
        在关系数据库中主要是值得外键参照的完整性。若A关系中的某个或者某些属性参照B或其他几个关系中的属性,那么在关系A中该属性要么为空,要么必须出现B或者其他的关系的对应属性中。
        用户定义的完整性
        用户定义完整性是针对某一个具体关系的约束条件。它反映的某一个具体应用所对应的数据必须满足一定的约束条件。例如,某些属性必须取唯一值,某些值的范围为0-100等。

    计算机厂商新推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型



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层次结构模型图