一.关系数据库 目前关系数据库是数据库应用的主流,许多数据库管理系统的数据模型都是基于关系数据模型开发的. 1)关系数据库:在一个给定的应用领域中,所有实体及实体之间联系的集合构成一个关系数据库. 2)关系数据库的型与值:关系数据库的型称为关系数据库模式,是对关系数据库的描述,若干域的定义,在这些域上定义的若干关系模式:关系数据库的值是这些关系模式在某一时刻对应的关系的集合,通常简称为关系数据库. 3)目前,主流的关系数据库主要分为以下几类: 商用数据库,例如:Oracle,SQL Server

CVPR2020:基于层次折叠的跳跃式注意网络点云完成 Point Cloud Completion by Skip-Attention Network With Hierarchical Folding 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wen_Point_Cloud_Completion_by_Skip-Attention_Network_With_Hierarchical_Folding_CVPR_20

细粒度识别一般需要模型识别非常精细的子类别,它基本上就是同时使用图像全局信息和局部信息的分类任务.在本论文中,研究者们提出了一种新型层次语义框架,其自顶向下地由全局图像关注局部特征或更具判别性的区域. 人类在识别物体类别时,往往不仅仅根据其外观信息,还依赖于在日常生活以及专业学习过程中获取的先验知识.如何有效利用这些先验知识引导和约束网络学习是目前一个重要的研究难点.针对于精细化物体识别,其类别可以按照不同程度进行概念抽象,并形成了层次化的分类结构.这种结构是层级间丰富语义知识的集中体现,如层级

Hive是一个基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析.在本质上,Hive与Pig一样,都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序,简化数据处理过程.不过相比Pig来说,Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言,因此对于开发人员来说更容易上手,使用频率也更高. 一.Hive基础知识 1.基本概念  Hive是一个建立在Hadoop

数据模型是开发软件的最重要的部分,因为它们对应用程序有着深远的影响:不仅是软件的编写方式,而且也影响我们如何解决的问题的方式.第二篇读书笔记,我们聊一聊数据模型的设计. 1.数据模型的分层 作为一个开发者来说,在一个复杂的应用程序中,是存在很多分层模型的,但基本思想还是一样的:每一层都提供了一个干净的数据模型,从而隐藏了底层的复杂性.通过这样的抽象来允许不同的人群有效地协同工作. 每个数据模型都包含了如何使用它的假设.有些用法很容易,有些不支持:有些操作很快,有些执行不好:有些数据转换很自然,有

数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建. 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进.监视时间.成本.质量以及控制. 数据仓库和数据库的区别: 1. 逻辑层面/概念层面:数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的,都是通过某个数据库软件,基于某种数据模型来组织.管理数据.但是,数据库通常更关注业务交易处理(OLTP),而数据仓库更关注数据分析层面(OLAP),由此产生的数据库模型上也会有很大的差异.数据库通常

基于孪生卷积网络(Siamese CNN)和短时约束度量联合学习的tracklet association方法 Siamese CNN Temporally Constrained Metrics Tracklet Association MTT MOT 读 'B. Wang, L. Wang, et.al. Joint Learning of Siamese CNNs and Temporally Constrained Metrics for Tracklet Association[j],

根据各行业特性,人们提出了多种聚类算法,简单分为:基于层次.划分.密度.图论.网格和模型的几大类. 其中,基于密度的聚类算法以DBSCAN最具有代表性.  场景 一 假设有如下图的一组数据, 生成数据的R代码如下 x1 <- seq(,pi,length.) y1 <- sin(x1) + ) x2 <- ,pi,length.) y2 <- cos(x2) + ) data <- data.frame(c(x1,x2),c(y1,y2)) names(data) <-

1.项目背景 在做交通路线分析的时候,客户需要找出车辆的行车规律,我们将车辆每天的行车路线当做一个数据样本,总共有365天或是更多,从这些数据中通过聚类来获得行车路线规律统计分析. 我首先想到是K-means算法,不过它的算法思想是任选K个中心点,然后不停的迭代,在迭代的过程中需要不停的更新中心点.在我们着这个项目中,此方案不能解决,因为我们是通过编辑距离来计算两条路线的相似度.可以参考(1.交通聚类:编辑距离 (Levenshtein距离)Java实现) 这篇文章了解一下编辑距离.当我们第一步

今天来试着模仿下dubbo实现一个简要的http服务的注册,虽说是模仿不过是很廉价的那种,只是模仿了一点点点...... 先放上demo目录结构: 开头还是把ZooKeeper的一些简要介绍搬过来看看,这样让大家也能多了解点儿: ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等.Zookeeper是hadoop的一个子项目,其发展历程无需赘述.在分布式应用中,由于工程师不能很好地使用锁机制,以及

摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要

树形结构的数据库表Schema设计 程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门.栏目结构.商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完 成持久化.然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,因此是不能直接将Tree存入DBMS,设计合适的Schema及其对 应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键. 理想中树形结构应该具备如下特征:数据存储冗余度小.直观性强:检索遍历过程简单高效:节点增删改查CRUD操作高效.无意

This topic provides step-by-step instructions on how to use the XPO Data Model Designer in XAF applications. We will create a simple business model consisting of two objects - Employee and Task. These objects will be linked with a one-to-many relatio

3 动态查询用户权限 3.1 需求分析 截至目前在测试授权时使用的权限数据是静态数据,正常情况的流程是: 1.管理员给用户分配权限,权限数据写到数据库中. 2.认证服务在进行用户认证时从数据库读取用户的权限数据(动态数据) 本节实现动态权限数据. 之前权限是这里硬编码 写死的权限 3.2.1 数据模型结构 打开xc_user数据库,找到下边的表: xc_user:用户表,存储了系统用户信息,用户类型包括:学生.老师.管理员等 xc_role:角色表,存储了系统的角色信息,学生.老师.教学管理员.

第一章 数据库基础 1.1 数据管理概述 1.1.1 什么是数据管理 与我们人类相比,计算机的最大优势就是能够高速.精准地运行,其运行的过程就是执行程序代码和操作指令.处理数据的过程.可以说,数据处理是计算机最基本的功能,而数据 管理则是数据处理的重要组成部分.在进一步讲解之前,我们需要先明确一下几个相关的一些基本概念. 信息(Information )是反映现实世界中客观事物状态.发展变化及其规律的信号与消息.这里的所谓“客观事物”可以是具体的(如人.兽.鸟),也可以是抽象的(事件.现象或行为

1:书籍下载方式: SQL Server2016从入门到实战 PDF 下载  链接:https://pan.baidu.com/s/1sWZjdud4RosPyg8sUBaqsQ 密码:8z7w 学习视频:https://pan.baidu.comjsjlclBYKtq (密码: pjeb ) 本书详细讲解了SQL Server 2016数据库的基本概念.安装和卸载.创建数据库.操作数据表和视图.T-SQL语言.数据查询.数据操作.存储过程.触发器.索引.游标.SQL函数.事务.性能优化等内容,

MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

2 NoSQL潮流      在这一章中,将一起讨论NoSQL潮流的动机和主要驱动力.以及NoSQL主张的批评和反馈.本章将通过不同的尝试得出结论来分类和描写叙述NoSQL数据库.当中一个分类法将在随后的章节中被提出. 2.1 动机和主要驱动力      NoSQL这个词汇首先用在1998年对关系数据库排除SQL使用的论文([ Str10 ]).这个词在2009年再次被选出来.并用于非关系数据库拥护者(如Last.fm的开发人员Jon Oskarsson,他组织了三藩的NoSQL见面会)的会议(

一.数据库分类 通常是按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库.层次数据库和关系数据库三种. 1.网状数据库 顾名思义,网状数据库采用的是以记录类型为结点的网状数据模型,是一种导航式(Navigation)的数据库——用户在操作数据库时不但要指明要访问的对象(数据),还要规定其存取路径. 网状数据库模型对于层次和非层次结构的信息都能比较自然的模拟,在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍.在数据库发展史上,网状数据库占有重要地位. 2.层次型数据库 紧随网络型数据库之后出

数据库概念 数据库: 按照数据结构来组织.存储.管理数据的仓库` 诞生 计算机的发明是为了做科学计算的,而科学计算需要大量的输入和输出. 早期,可以使用打孔卡片的孔.灯泡的亮灭表示数据输入,输出. 后来,数据可以存储在磁带上,顺序的读取.写入磁带. 1956年IBM发明了磁盘驱动器这个革命性产品,支持随机访问. 随着信息化时代的到来,有了硬件存储技术的发展,有大量的数据需要存储和管理,数据库管理. 分类 # 按照数据模型分类: # 网状数据库 # 层次数据库 # 关系型数据库 层次数据库 以树型