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  • 传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化...
  • 使用具有稀疏集合显着区域的语义层次模型进行图像分类
  • (标准的业务分层)  1View层:(显示层)  通过请求,从后台获取数据,渲染到界面(加载界面)layui render方法... Model层(模型层):model+dao组成MVC的M层  将数据库中的数据映射成Java中的对象    

    (标准的业务分层)
       1View层:(显示层)
      通过请求,从后台获取数据,渲染到界面(加载界面)layui render方法(封装创建一行)
         请求:form(get,post两种方式)/ajax(两种手段)
         form表单:一旦请求发出,立即跳转新的资源(不管后台是否成功)
         ajax:局部刷新技术,界面不会跳转 两种的选择依据:要否要实现界面跳转
         
             拿到后台返回的数据,进行解析,布局界面
              
         2.contrller:(控制层):负责解耦(显示层(View)与数据层(Model)的耦合度降低)
                 应用角度:
                 接收前端传递过来的参数(接收请求)


                 拿到Service的结果,将数据(json,xml)或者静态文件(html,css,js,多媒体)响应给前端
         3.    Service:(业务层):
                 1控制层将接收到的数据传递给Service,在service中做业务判断,符合业务逻辑,将参数交给dao层


                 2不符合业务逻辑判断,将数据包装成某种格式 将结果交给controller
                 3符合业务逻辑,拿到dao的结果,包装成某种格式,交给controller
         4. dao层(持久层):
                 数据持久化:IO/数据库
                 请求:根据service传递过来的参数,写sql语句,操作数据库中的数据


                 响应:将结果通过返回值的形式交给service
         5. Model层(模型层):model+dao组成MVC的M层
                            将数据库中的数据映射成Java中的对象
               

     

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  • 挖掘隐藏在指标隶属度中的分类信息,利用区分权滤波算法将一维空间上无法实现的非线性序关系转换转化为高维空间上隶属度向量间的非线性转换,通过计算底层方案对目标的影响度,实现底层指标排序,建立基于非线性序转换的...
  • 网络设备osi参考模型分类层次: 一,中继器(repeater)位于第一层 物理层  工作在比特级上,不查看其他信息 二,集线器(hub)位于第一层 物理层 对网络信号进行再生和重定时,特性与...

    网络设备osi参考模型分类层次:

    一,中继器(repeater)位于第一层 物理层 

    工作在比特级上,不查看其他信息

    二,集线器(hub)位于第一层 物理层

    对网络信号进行再生和重定时,特性与中继器相似 所以集线器也称作多端口中继器(multiport repeater)

    作用

    1,放大信号

    2,在整个网络传播信号

    3,无需过滤

    4,无需路径判定和交换

    5,用作网络汇聚点

    三,网络接口卡位于第二层(数据链路层) 每块nic都带有介质访问控制(mac)地址的唯一编码

    四,网桥位于第二层(数据链路层)用来创建两个或多个lan分段,其中没一个分段都是独立的冲突域

    五,交换机工作与第二层或第三层

    六,路由器位于第三层

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  • 13.数据分类模型

    2018-11-16 16:48:40
    一、数据分类模型 数据库的类型是根据数据模型来划分的,而任何一个DBMS也是根据数据模型有针对性地设计出来的,这就意味着必须把数据库组织成符合DBMS规定的数据模型。目前成熟地应用在数据库系统中的数据模型有:...

     一、数据分类模型

    数据库的类型是根据数据模型来划分的,而任何一个DBMS也是根据数据模型有针对性地设计出来的,这就意味着必须把数据库组织成符合DBMS规定的数据模型。目前成熟地应用在数据库系统中的数据模型有:层次模型、网状模型和关系模型。它们之间的根本区别在于数据之间联系的表示方式不同(即记录型之间的联系方式不同)。层次模型以“树结构”表示数据之间的联系。网状模型是以“图结构”来表示数据之间的联系。关系模型是用“二维表”(或称为关系)来表示数据之间的联系的。

    1.层次模型(Hierchical)

    层次模型是数据库系统最早使用的一种模型,它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端,层次最高,子结点在下,逐层排列。层次模型的特征是:

        有且仅有一个结点没有父结点,它就是根结点;

        其他结点有且仅有一个父结点。图所示为一个系教务管理层次数据模型,图(a)所示的是实体之间的联系,图(b)所示的是实体型之间的联系。

    Image:数据模型.jpg

    最有影响的层次模型的DBS是20世纪60年代末,IBM公司推出的IMS层次模型数据库系统。

    2.网状模型(Network)

    网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型,联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系,也可以表示数据间的交叉关系,即数据间的横向关系与纵向关系,它是层次模型的扩展。网状模型可以方便地表示各种类型的联系,但结构复杂,实现的算法难以规范化。其特征是:

        允许结点有多于一个父结点;

        可以有一个以上的结点没有父结点。

    下图所示为一个系教务管理网状数据模型。

    Image:系教务管理层次数据模型.jpg

    3.关系模型(Relation)

    关系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系,它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中,操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。支持关系模型的数据库管理系统称为关系数据库管理系统,Access就是一种关系数据库管理系统。图所示为一个简单的关系模型,其中图(a)所示为关系模式,图(b)所示为这两个关系模型的关系,关系名称分别为教师关系和课程关系,每个关系均含3个元组,其主码均为“教师编号”。

    Image:图关系模型.jpg

        描述的一致性,不仅用关系描述实体本身,而且也用关系描述实体之间的联系;

        可直接表示多对多的联系;

        关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分的数据项,不许表中有表;

        关系模型是建立在数学概念基础上的,有较强的理论依据。

    在关系模型中基本数据结构就是二维表,不用像层次或网状那样的链接指针。记录之间的联系是通过不同关系中同名属性来体现的。例如,要查找“刘晋”老师所上的课程,可以先在教师关系中根据姓名找到教师编号“1984030”,然后在课程关系中找到“1984030”任课教师编号对应的课程名即可。通过上述查询过程,同名属性教师编号起到了连接两个关系的纽带作用。由此可见,关系模型中的各个关系模式不应当是孤立的,也不是随意拼凑的一堆二维表,它必须满足相应的要求。

    关系是一个二维表,即元组的集合。关系框架是一个关系的属性名表。形式化表示为:

    R(A_1,A_2,\cdot,A_n)

    其中,R为关系名,Ai(i=1,2,…,n)为关系的属性名。

    关系之间通过公共属性实现联系。例如,图所示为两个关系,通过“教师编号”公共属性实现两个关系之间的联系。

    关系数据库是指对应于一个关系模型的所有关系的集合。例如,在一个教务管理关系数据库中,包含教师关系、课程关系、学生关系、任课关系、成绩关系等。

     二、数据分类定义

    1. 元数据(metadata,Reference DataMaster DataEnterprise structure Data,Transaction Activity Data)
    2. 引用数据(),
    3. 主数据(),
    4. 企业结构数据()
    5. 交易活动数据()
    6. 交易审计数据(Transaction Audit Data)

    元数据:数据的数据,平时我们设计表时,大部分属性字段就是元数据。比如,性别,国籍,出生省份等。这个是最接近自然意义的的数据。

    引用数据:元数据的可能取值范围,我们设计表时所说的数据字典往往就是引用数据。比如,性别只能是男和女,男和女就是引用数据。国家的引用数据就是世界上这100多个国家和地区;

    主数据:在我们数据库设计中最重要的一些实体,是由元数据和引用数据实例的集合。DMReview 专栏作家 Jane Griffin 将主数据定义为“...用于为核心业务实体创建和维护全企业‘记录系统’,以记录业务交易并评定这些实体的业绩所需的信息。”平时我们常碰到的客户信息,产品信息都属于主数据。对于主数据的介绍,我们会在后面详细展开说明。

    企业结构化数据:企业业务中所需的数据实体 ,可能是多个主数据的集合。不同行业的结构化数据会有很大不同。

    交易活动数据:主数据之间活动产生的数据。比如客户购买产品的交易记录就是交易活动数据,工厂生产产品,生产记录也是交易活动数据。

    交易审计数据:我们对数据的所有活动都通过交易审计数据进行记录。比如我们对客户信息修改的操作,对交易的增加和删除操作,这些活动在很多关键系统(比如银行)都需要记录,以合符相应法规的要求(如 Basel II、萨班斯—奥克斯利法案)。

     

    数据处理技术QQ群:467404632       原文地址https://www.cnblogs.com/hadoopdev/p/4809931.html

          
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  • 模型分类

    2019-07-15 22:46:09
    层次建模法 属主建模法 几何模型 点云数据的网格重建 网格简化 几何压缩 细分(Subdivision)平滑(Smoothing) 网格重建(Remeshing) 参数化(Parameterization) 分割(Segmentation**)** ...
    • 几何建模

      几何建模就是形体的描述和表达,是建立在几何信息和拓扑信息基础的建模。

      主要处理零件的几何信息拓扑信息

      • 层次建模法
      • 属主建模法
    • 几何模型
      • 点云数据的网格重建
      • 网格简化
      • 几何压缩
      • 细分(Subdivision)平滑(Smoothing)
      • 网格重建(Remeshing)
      • 参数化(Parameterization)
      • 分割(Segmentation**)**
      • 变形(Deforming) 编辑(Editing) 识别
      • 微分几何(Differential Geometry)
    • 图论、网络流

      图论模型是指用图论概括建立的模型。图论是研究由线连接的点集的理论,而地图的许多要素能用两边关系描述的体系都可以用图论建立模型

      • 最短路径

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      • 遍历性问题

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        • 定义2:任何代入微分方程后使其成为恒等式的函数,都叫做该方程的解.
        • 应用:
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          • 化学反应过程稳定性的研究
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    千次阅读 2015-10-19 17:31:02
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空空如也

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