(1)数据库设计的优劣: 糟糕的数据库设计: ①数据冗余冗余.存储空间浪费. ②数据更新和插入异常. ③程序性能差. 良好的数据库设计 ①节省数据的存储空间. ②能够保证数据的完整新. ③方便进行数据应用系统的开发. (2)软件项目开发周期中的数据库设计: 一个完整的项目 开发需要经过: 1.需求分析:分析客户的业务和数据处理需求. 2.概要设计:设计数据库的E-R模型图,确认需求信息的正确和完整. 详细设计:应用三大范式审核数据库结构,将E-R模型图转换为数据库模型图. 代码编写:物理实现数据…

1. 在Sql server数据库中创建数据库的模型图 -- Database Diagrams 2. 控制面板--管理工具--ODBC数据源链接--创建一个Sql server的数据源链接 3. 打开Visio工具,打开数据库模型--Database--Reverse Engineer[反向工程] 选择要导入到Visio中的表: 4. 将DB的表结构导入到Visio中,界面可能需要略微调整一下 可以在Visio中查看字段的详细信息 将Visio保存成一个文件. 5.打开Word,插入对象 将V…

前言: 这次练习完成的是图模型的近似推理,参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models . 上次实验PGM练习四:图模型的精确推理 中介绍的是图模型的精确推理,但在大多数graph上,其精确推理是NP-hard的,所以有必要采用计算上可行的近似推理.本实验中的近似推理分为2个部分,LBP(loop belief propagation算法)和MCMC采样.实验code可参考:实验code可参考网友的:code. 算法流程: LBP(loop be…

JanusGraph:图数据库系统简介 图(graph)是<数据结构>课中第一次接触到的一个概念,它是一种用来描述现实世界中个体和个体之间网络关系的数据结构. 为了在计算机中存储图,<数据结构>中初步介绍了图的逻辑结构和存储结构.本文对图的定义.图的作用.图的逻辑结构.图的存储结构进行了回顾,继而引出了图数据库.主流的图数据库产品,最后重点介绍了JanusGraph图数据库的基本知识. 本文提纲: 1.图的简介 2.图数据库的概念 3.JanusGraph的简介 1.图的简介 ==…

本文转自UML 的九种模型图,仅供学习交流! 一.作为一种建模语言,UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分. UML语义:描述基于UML的精确元模型定义. UML表示法:定义UML符号的表示法,为开发者或开发工具使用这些图形符号和文本语法为系统建模提供了标准.这些图形符号和文字所表达的是应用级的模型,在语义上它是UML元模型的实例. 二.标准建模语言UML可以由下列5类图来定义. 用例图:从用户角度描述系统功能,并指出各功能的操作者. 静态图:包括类图和对象图.类图描述系统中类的静态结…

本文主要是对Neo4j属性图模型简单的介绍. Neo4j是什么? Neo4j是一款是由java语言实现的图数据库,图形数据库将数据以图的数据结构进行存储和管理,并且能够以高度可问的方式优雅地表示任何种类的数据,而Neo4j是基于属性图模型(Property Graph Model)的数据库. 属性图模型定义 在属性图中存在如下元素: 1. 实体(Entity)     a) 节点(Node)     b) 关系(Relationship)   2. 边/路径(Path)   3. 记号(Toke…

UML动态模型图描述了系统动态行为的各个方面,包括用例图.序列图.协作图.活动图和状态图.下面就每种图做一个简单介绍: 用例图 用例图描述系统外部的执行者与系统提供的用例之间的某种联系.所谓用例是指对系统提供的功能的一种描述.执行者是使用用例的人或外部系统,二者之间的联系描述了“谁使用哪个用例”.用例图着重于从系统外部执行者的角度来描述系统需要提供哪些功能,并指明该执行者是谁.在用例图中,椭圆表示用例,小人表示执行者.下图所示为一个普通用户进入某系统的用例图,该图描述了当普通用户进入系统时,“普…

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概…

LSA(Latent semantic analysis,隐性语义分析).pLSA(Probabilistic latent semantic analysis,概率隐性语义分析)和 LDA(Latent Dirichlet allocation,隐狄利克雷分配)这三种模型都可以归类到话题模型(Topic model,或称为主题模型)中.相对于比较简单的向量空间模型,主题模型通过引入主题这个概念,更进一步地对文本进行语义层面上的理解. LSA 模型就是对词-文档共现矩阵进行SVD,从而得到词和文…

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P…