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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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  • 数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据...2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型操作方式。 3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的...

    数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。

      1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。

    2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。

    3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。

    数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

    1、概念数据模型(Conceptual Data Model):简称 概念模型 ,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系 等,与具体的数据管理系统(Database Management System,简称DBMS)无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。

    概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。

    概念数据模型的内容包括重要的 实体及实体之间的关系 。在概念数据模型中 不包括实体的属性 ,也 不用定义实体的主键 。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。

    概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。

    在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。
    以下是概念模型图显示方式 


    2、逻辑数据模型(Logical Data Model):简称数据模型,这是用户从数据库所看到的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型(Network Data Model)、 层次数据模型 (Hierarchical Data Model)等等。 此模型既要面向用户,又要面向系统 ,主要用于 数据库管理系统 (DBMS)的实现。

    逻辑数据模型 反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。 逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。

    逻辑数据模型的 内容包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键,需要进行范式化处理。

    逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据,但并不考虑数据在物理上如何来实现。

    逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向,还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多,那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
    逻辑模型图显示 
     
    3、物理数据模型(Physical Data Model):简称 物理模型 ,是面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS 有关,而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实 现工作又系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
    物理结构图显示
      
    在概念数据模型中最常用的是 E-R模型 、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是 层次模型 、 网状模型 、 关系模型 。    

    物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。

    物理数据模型的内容包括确定所有的表和列,定义外键用于确定表之间的关系,基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑,可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

    物理数据模型的目标是指定如何用数据库模式来实现逻辑数据模型,以及真正的保存数据。

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  • 概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

    万次阅读 多人点赞 2018-04-30 10:11:33
    最近在系统的学习数据库存储方面的知识加上在公司经常听同事们说起CDM,结合前段时间对MySQL的使用的心得将概念数据模型(Concept Data Model,CDM)、逻辑数据模型(Logical Data Model,LDM)、物理数据模型...

      最近在系统的学习数据库存储方面的知识加上在公司经常听同事们说起CDM,结合前段时间对MySQL的使用的心得将概念数据模型(Concept Data Model,CDM)、逻辑数据模型(Logical Data Model,LDM)、物理数据模型(Physical Data Model,PDM)做个简单的介绍。本文将介绍这三种模型的基本概念以及他们之间的不同。

      在讨论三种数据模型之前,我们首先学习一下所谓的数据模型。数据模型由三部分组成:数据结构、数据操作和数据约束。

    1. 数据结构:数据结构主要描述数据的类型、内容、性质、以及数据之间的联系,是整个数据模型的基础,而针对数据的操作和数据之间的约束都是建立在数据结构的基础上的;
    2. 数据操作:主要定义了在相应的数据结构上的操作类型和操作方式(数据库中的增删改查等);
    3. 数据约束:数据约束主要用来描述数据库中数据结构之间的语法、词义联系以及彼此之间的相互约束和制约关系(如MySQL中使用外键保证数据之间的数据完整性);

      1.概念数据模型(CDM)

      概念数据模型是现实世界到信息世界的第一层抽象,主要是在高水平和面向业务的角度对信息的一种描述,通常作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁。作为现实世界的概念化结构,这种数据模型使得数据库的设计人员在最初的数据库设计阶段将精力集中在数据之间的联系上,而不用同时关注数据的底层细节(如所用的计算机系统的特性以及数据库管理系统---DBMS的特性)。

      概念数据模型主要的贡献在于分析数据之间的联系,它是用户对数据存储的一种高度抽象,反应的是用户的一种业务层面的综合信息需求。

      在这个阶段一般会形成整个数据模型或者是软件系统中的实体的概念以及实体之间的联系,为构建逻辑数据模型奠定基础。下图中描述了现实世界和信息世界以及最终转换成计算机世界信息的转换流程。

      

    图 1    数据的抽象以及转换流程图

      设计概念数据模型的主要工具是E-R图,扩展的E-R图。

      2.逻辑数据模型(LDM)

      逻辑数据模型是对概念数据模型进一步具体化,在概念数据模型定义实体的基础上定义了各个实体的属性,是用户数据库的角度能够看到的数据的模型,是所使用的数据库管理系统(Database Management System,DBMS)所支持的数据类型(网状数据模型、层次数据模型、关系数据模型)。这种数据模型架起了用户系统之间的桥梁,既要面向用户,同时也考虑到了所用的DBMS所支持的特性。

      逻辑数据模型反映了系统分析设计人员针对数据在特定的存储系统(如MySQL)的观点,是对概念数据模型的进一步细化和划分。逻辑数据模型是根据业务之间的规则产生的,是关于业务对象、业务对象数据以及业务对象彼此之间关系的蓝图。

      逻辑数据模型的内容包括所有的实体、实体的属性、实体之间的关系以及每个实体的主键、实体的外键(用于维护数据完整性)。其主要目标是尽可能详细的描述数据,但是并不涉及这些数据的具体物理实现。逻辑数据模型不仅会最终影响数据库的设计方向,并最终会影响到数据库的性能(如主键设计、外键等都会最终影响数据库的查询性能)。

      逻辑数据模型是开发物理数据库的完整文档,逻辑数据模型主要采用的是层次模型、网状模型、关系模型,其中最常用的是关系模型,对应的数据库称之为关系型数据库,如MySQL。

      3.物理数据模型(PDM)

      物理数据模型,又称为物理模型,是概念数据模型和逻辑数据模型在计算机中的具体表示。该模型描述了数据在物理存储介质上的具体组织结构,不但与具体的数据库管理系统相关,同时还与具体的操作系统以及硬件有关,但是很多工作都是由DBMS自动完成的,用户所要做的工作其实就是添加自己的索引等结构即可。

      物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,综合考虑各种存储条件的限制,进行数据库的设计,从而真正实现数据在数据库中的存放。其主要的工作是根据逻辑数据模型中的实体、属性、联系转换成对应的物理模型中的元素,包括定义所有的表和列,定义外键以维持表之间的联系等,具体例子如下:

    图2 逻辑数据模型到对应的数据库之间的转换示例

       小结:

      本篇文章只是针对刚接触的几种数据模型做一个简单的解释,接下来会详细介绍逻辑数据模型中几种数据模型、实体之间的联系、以及概念数据模型到逻辑数据模型之间的转化等内容。

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  • 并行计算中的BSP模型

    千次阅读 2016-04-21 14:41:06
    所谓计算模型实际上就是硬件软件之间的一种桥梁,我们可以借助它来设计分析算法,在其上髙级语言能被有效地编译且能够用硬件来实现。在串行计算时,冯•诺依曼机就是一个理想的串行计算模型。BSP(Bulk ...

    计算模型

    所谓计算模型实际上就是硬件和软件之间的一种桥梁,我们可以借助它来设计分析算法,在其上髙级语言能被有效地编译且能够用硬件来实现。在串行计算时,冯•诺依曼机就是一个理想的串行计算模型,在此模型上硬件设计者可设计多种多样的冯•诺依曼机而无须考虑那些将要被执行的软件;另一方面,软件工程师也能够编写各种可在此模型上有效执行的程序而无须考虑所使用的硬件。

    不幸的是,在并行计算时,尚未有一个类似于冯•诺依曼机的真正通用的并行计算模型。现在流行的计算模型要么过于简单、抽象(如PRAM);要么过于专用(如互连网络模型和VLSI计算模型)。因而急需发展一种更为实用、能够较真实反映现代并行机性能的并行计算模型。我们在之前的文章中已经讨论过PRAM模型。读者可以参考我的博客文章《PRAM模型与Amdahl定律》

    简而言之,PRAM模型,即并行随机存取机器,也称之为共享存储的SIMD模型,是一种抽象的并行计算模型。在这种模型中,假定存在着一个容量无限大的共享存储器;同时存在有限(或无限)个功能相同的处理器,且其均具有简单的算术运算和逻辑判断功能;在任何时刻各处理器均可通过共享存储单元相互交换数据。根据处理器对共享存储单元是否可以同时读、同时写的限制, PRAM模型又可分为:EREW、CREW、CRCW等几种类型。

    下面本文将介绍另外一种并行计算模型——BSP模型


    BSP模型

    BSP(Bulk Synchronous Parallel)模型,字面的含义是 “大”同步模型,它最早由Leslie和Valiant 在 1990 年提出。作为计算机语言和体系结构之间的桥梁,BSP使用下面三个参数(或属性)来描述的分布存储的多处理器模型:

    1. 处理器/储器模块: A BSP abstract machine consists of a collection of p abstract processors, each with local memory, connected by an interconnection network.
    2. 执行以时间间隔L为周期的所谓路障同步器:the time to do a barrier synchronization.
    3. 施行处理器/储器模块对之间点到点传递消息的选路器: the rate at which continuous randomly addressed data can be delivered

    所以BSP模型将并行机的特性抽象为三个定量参数pgL,分别对应于处理器数、选路器吞吐率(亦称带宽因子)、全局同步之间的时间间隔。

    BSP模型中的计算行为:在BSP模型中,计算过程是由一系列用全局同步分开的周期为L的超级步(supersteps)所组成的。A (abstract) program consists of p processes or threads distributed over n processors and is divided into supersteps。在各superstep中,每个处理器均执行局部计算,并通过选路器接收和发送消息;然后做一全局检查,以确定该超级步是否已由所有的处理器完成:若是,则前进到下一超级步,否则下一个 L 周期被分配给未曾完成的超级步。
    每个superstep都包含:

    • a computation where each processor (executing the threads assigned to it) uses only locally held values;
    • a global message transmission from each processor to any subset of the others;
    • a barrier synchronization.

    在superstep结束时,the transmitted messages become available as
    local data for the next superstep。下图是BSP里一个superstep中的计算模式示意图:



    BSP模型的性质和特点:BSP模型是个分布存储的MIMD计算模型,其特点是:

    • 它将处理器和选路器分开,强调了计算任务和通信任务的分开,而选路器仅施行点到点的消息传递,不提供组合、复制或广播等功能,这样做既掩盖了具体的互连网络拓扑,又简化了通信协议; With the program divided into supersteps it is easier to provide performance guarantees than with unregulated message-passing systems. Because communication all happens together at the end of the computation phase of the superstep, it is possible to perform automatic optimisation of the communications pattern. This is particularly important on machines where the start-up cost of a communication is high: if during a superstep processor i sends two messages to processor j , then it will often be quicker to bundle the messages together and send the bundle from
      i to j than it would be to send each message separately. Similarly, the communication pattern can be reshuffled to avoid network congestion, and intelligent routing techniques can be used to detect and avoid hot spots。
    • 釆用路障方式的以硬件实现的全局步是在可控的粗粒度级,从而提供了执行紧耦合同步式并行算法的有效方式,而编程开发人员并无过分的负担,BSP model eliminates the need for programmers to manage memory, assign communication and perform low-level synchronization. Threads of the program are assigned (typically in a randomized way) by the machine to the processors.;
    • 在分析BSP模型的性能时,假定局部操作可在一个时间步内完成,而在每一个superstep中,一个处理器至多发送或接收 h 条消息(称为h-relation)。 假定 s 是传输建立时间,所以传送 h 条消息的时间为 gh+s,如果 gh2s ,则 L 至 少应 gh 。很清楚,硬件可将L设置尽量小(例如使用流水线或宽的通信带宽使 g尽量小),而软件可以设置L之上限(因为L愈大,并行粒度愈大)。在实际使用中,g可定义为每秒处理器所能完成的局部计算数目与每秒选路器所能传输的数据量之比。如果能合适地平衡计算和通信,则BSP模型在可编程性方面具有主要的优点,它可直接在BSP模型上执行算法(不是自动地编译它们),此优点将随着g 的增加而更加明显;

      • 为PRAM模型所设计的算法,均可釆用在每个BSP处理器上模拟一些PRAM处理器的方法实现之。This leads to optimal efficiency (i.e., within a constant factor performance of the PRAM model) provided the programmer writes programs with sufficient parallel slackness。理论分析证明,这种模拟在常数因子范围内是最佳的,只要并行宽松度(Parallel Slackness),即每个BSP处理器所能模拟的PRAM处理器的数目足够大(When programs written for p threads are run on n processors and p >> n (e.g. p = n log n) then there is some parallel slackness)。在并发情况下,多个处理器同时访问分布式的存储器会引起一些问题,但使用散列方法可使程序均匀地访问分布式存储器。在 PRAM-EREW情况下,如果所选用的散列函数足够有效,则 L 至少是对数的,于是模拟可达最佳,这是因为我们欲在拥有p个物理处理器的BSP模型上,模拟 vplogp 个虚拟处理器,可将 v/plogp 个虚拟处理器分配给每个物理处理器。在 一个supersetp内, v 次存取请求可均匀摊开,每个处理器大约 v/p 次,因此机器执行本次超级步的最佳时间为 O(v/p) ,且概率是高的。同祥,在 v 个处理器的 PRAM-CRCW模型中,能够在 p 个处理器(如果 v=p1+ϵ,ϵ>0 )和 Llogp 的BSP模型上用 O(v/p) 的时间也可达到最佳模拟。
      • BSP成本分析(Computational analysis):Consider a BSP program consisting of S supersteps. Then, the execution time for superstep i is

        Tsuper=maxprocesseswi+maxghi+L

        其中, wi 是进程 i processi)的局部计算函数, hi 是进程 i 发送或接收的最大数据包,g是带宽的倒数(时间步/数据包), L 是路障同步时间(注意我们不考虑I/O的传送时间)。所以,在BSP计算中,如果使用S个超级步,则总运行时间为:
        TBSP=i=0S1wi+gi=0S1hi+SL

        Call wi and W the work depths of the superstep and the program, respectively。其中,
        W=i=0S1wi


        参考文献

        【1】陈国良,并行计算——结构 • 算法 • 编程,高等教育出版社,2003
        【2】陈国良,并行算法的设计与分析(第3版),高等教育出版社,2009

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空空如也

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如何设置数据和模型中的计算