一.PDM概述 PDM(物理数据模型),通俗地理解,就是在PowerDesigner中以图形化的方式展示和设计数据库. PDM中涉及到的基本概念包括: 表: 列: 视图: 主键: 候选键: 外键: 存储过程: 触发器: 索引: 完整性检查约束: 以上这些都是数据库的概念,不适合在PowerDesigner里面表述. 二.创建PDM 创建PDM有4中方法: 使用设计环境直接创建PDM: 从现有数据库或通过SQL脚本逆向工程创建PDM: 从CDM采用内部模型生成方法建立PDM: 从OOM中的类图采用

Name是名称(字段描述),Code是字段名称,Comment是注释名称,ER图中显示的是Name.一般设计时,Name跟comment都设计成描述, 而设计时候常把comment写成中文,name保留跟code一致,保存完毕后,可以把comment替换到name上.当然也可以用name替换comment.具体方法如下: 12版: 1.在ER图模式下,去增加commit属性的显示2.Tools下增加一个vbs的脚本,可以将name内容替换为注释内容 15版:英文版:Tools->Display

PowerDesigner逆向操作(从mysql5.0生成数据库的物理模型) 环境:powderdesigner12.5:mysql5.0步骤:1. 为指定的数据库配置mysql的ODBC数据源先下载一个mysql的odbc的connector,可以到mysql官方网站下载(我使用的是mysql-connector-odbc-5.1.8-win32.msi.http://yuyuyuyuy.download.csdn.net/这里也有免费的)mysql的ODBC数据源,并安装.如果不行就下载更高

转载自:http://blog.csdn.net/jarvischu/article/details/6425534 目录 1.      C++/C#中对象内存模型..................................................................................................... 1 1.1.       栈内存与堆内存.............................................

## NO:01 在投资行业一直有一个说法,靠交易盈利是所有赚钱方式中最难的一种,以至于有人戏谑称交易为投资领域的搬砖工作. 为了提升交易效率.挖掘潜在投资机会,量化交易伴随着信息技术的发展大行其道,在**算法实现**.**信号分发**.**智能下单**.**智能风控**.**损益分析**等方面为交易者提供了巨大的便利. 量化交易的类别众多,但不管哪个形式的量化交易产品,其灵魂就是交易模型.在通俗的条件下,模型可以理解为定义了交易条件的一系列规则,模型的好坏决定了量化交易能否实现最终的盈利. 量

一.前言 在学习了ChannelHandler和ChannelPipeline的有关细节后,接着学习Netty的EventLoop和线程模型. 二.EventLoop和线程模型 2.1. 线程模型 线程池可通过缓存和复用已有线程来提高系统性能,基本的缓冲池模式可描述如下: · 从池中空闲链表中选取线程,然后将其分配赋予给已提交的任务. · 当线程完成工作时,该线程又返回至空闲链表,可再进行复用. 该模式如下图所示. 池化和复用线程是针对每个任务都需要创建和销毁线程的改进,但还是需要进行上下文切换

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模

http://bbs.csdn.net/topics/390961335 用ViewModel,把内容和评论构造到一个类中 这个简单,定义一个模型,包含两个属性,各自为那两个模型的类型,用这个模型.比如class MyModel{    public TopicModel Topic { get; set; }    public CommentModel Comment { get; set; }} ViewBag.A = 对象1;ViewBag.B = 对象2;return View();

Analysis Service 2012 Architecture – One Product, Two Models 在之前SQL Server 2008 R2 版本中的分析服务实际上只有一个版本 – 就是我们所熟悉的多维数据模型 Multidimensional Model. 但是在 SQL Server 2012 版本中, 除了这个多维数据模型外还多了另外一种模型 – 表格模型 Tabular Model. 多维数据模型和表格模型本质上是完全不同的两个产品, 所以在安装分析服务的时候就需

1.redis数据类型 a.字符串,使用场景:常规key-value缓存应用 set name lixiang get name append name 123 # 字符串追加 mset key value [key value ...] # 设置多个键值对 mset name1 zhangsan name2 lisi mget name1 name2 # 获取多个键的值 strlen name1 # 返回字符串长度 (integer) 8 set age 24 incr age # 每次加1

详细参考 http://railscasts.com/episodes/73-complex-forms-part-1中part-1.2.3部分 借助field_for可以生成表单来处理两个或更多模型对象的数据 先看一个官方的例子,一个表单中有person和permission两个模型,其中每个person包含一个permission <%= form_for(@person) do |person_form| %> First name: <%= person_form.text_fi

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:

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一.URL简介 URL也就是Uniform Resource Locator,中文叫统一资源定位符.Dubbo中无论是服务消费方,或者服务提供方,或者注册中心.都是通过URL进行定位资源的.所以今天来聊聊Dubbo中的统一URL资源模型是怎么样的. 二.Dubbo中的URL 标准的URL格式如下: protocol://username:password@host:port/path?key=value&key=value 在Dubbo中URL也是主要由上面的参数组成. public URL(S

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[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用

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