一.UML的结构 UML有3种基本的构造块,分别是事物(元素).关系和图.事物是UML中重要的组成部分.关系把事物紧密联系在一起.图是很多有相互相关的事物的组. 二.UML的事物 UML中的事物也称为建模元素,包括结构事物.动作事物.分组事物和注释事物.这些事物是UML模型中最基本的面向对象的构造块. 1.结构事物:结构事物在模型中属于最静态的部分,代表概念上等或物理上的元素. 总共有7种结构事物: 首先是类,类是描述具有相同属性.方法.关系和语义的对象的集合. 第2种是接口(interface

在本系列文章第三篇Odoo 12 开发之创建第一个 Odoo 应用中,我们概览了创建 Odoo 应用所需的所有组件.本文及接下来的一篇我们将深入到组成应用的每一层:模型层.视图层和业务逻辑层. 本文中我们将深入学习模型层,以及学习如何使用模型来设计应用所需的数据结构.我们会探索模型和字段的各项作用,包括定义模型关系.添加计算字段.创建数据约束. 本文的主要内容有: 学习项目 – 优化图书馆应用 创建模型 创建字段 模型间的关系 计算字段 模型约束 了解 Odoo的 base 模型 开发准备 本文

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关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度

在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard

一.基本信息 标题:基于UML网络教学管理平台模型的搭建 时间:2013 出版源:网络安全技术与应用 领域分类:UML:网络教学管理平台:模型 二.研究背景 问题定义:网络教学管理平台模型的搭建 难点:模型的分析与设计, 相关工作:分析阶段,设计阶段,用例模型的构成,静态模型和动态模型的交互联系. 三.创新方法 1.静态模型主要借助类图描述 2.用时序图的形式体现动态模型的交互性 四.实验 实验:网络教学管理平台模型的搭建 要探究的问题:确定创建用例图的参与者,相关模型的构建,系统的分析与设计.

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列

                                                        云计算及云安全的主流体系架构与模型 1. 云计算主流安全参考模型 1.1 云计算安全参考模型 参考文档<云计算关键领域安全指南V3.0(云安全联盟编写_英文版)>:CSA在其发布的<云计算关键领域安全指南>中提出了基于3种基本云服务的层次性及其依赖关系的云计算安全参考模型 备注:3种服务模式:●云软件即服务(SaaS)●云平台即服务(PaaS)●云基础设施即服务(IaaS

UI体系的本质是结构化存在: UI系统的问题需要使用结构化的思维来处理.

上一节,我们主要说了Mes系统是什么,以及它的特点和难点,本节,再来讨论一下一个合格的MES系统的模型结构和基本功能. 现代工厂的快速发展,对MES系统提出了更高的要求,其必须满足范围广泛的任务要求,提供高效的数据处理和足够的集成度.因此MES系统可以通过跨部门的数据存储和一个共同的系统框架来实现.一方面集成所有应用,另一方面不依赖每个产品的适用性.一个初步完善的MES系统最少应该具备以下的基本功能: 一.生产过程管理 1丶订单管理:利用在线的实时性检查,采集订单相关信息,利用丰富的图表功能进行

最近在学习一些检测方面的网络,使用的是pytorch.模型结构可视化是学习网络的有用的部分,pytorch没有原生支持这个功能,需要找一些其他方式,下面总结几种方法(推荐用4). 1. torch .pt -> netron netron是一个专门可视化模型的工具,支持很多格式,很自然的就是用它直接显示torch保存的模型.但是实际上... 显示成了上图,基本上没什么用. 2. 网上说的比较多的几种方式 a. tensorboardx 画出来的比较丑 b. tensorwatch 支持的torc

OSI模型,即开放式通信系统互联参考模型(Open System Interconnection,OSI/RM,Open Systems Interconnection Reference Model),是国际标准化组织(ISO)提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架,简称OSI. OSI/RM协议是由ISO(国际标准化组织)制定的,它有三个基本的功能:提供给开发者一个必须的.通用的概念以便开发完善.可以用来解释连接不同系统的框架. OSI将计算机网络体系结构(archite

2014-08-05 Created By BaoXinjian

1 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn from torchvision import models from utils import initialize_weights from utils.misc import Conv2dDeformable from .config import res101_path //金字塔模块,将从前面卷积结构提取的特征分别进行不同的池化操作,得到不同感受野以及

python3安装目录 pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper pip install virtualenvwrapper-win mkvirtualenv --python=C:\Python27\python.exe py27env exit mkvirtualenv --python=C:\Python36\python.exe py36env workon #查看刚刚创建的环境,mkvirtualenv -h查看帮助 pi

PostgreSQL体系架构 PostgreSQL的内存结构

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.索引简介 1.基本概念 首先要明确索引是什么:索引是一种数据结构,数据结构是计算机存储.组织数据的方式,是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,例如:链表,堆栈,队列,二叉树等等. 其次要清楚索引的作用:索引可以使存储引擎快速找到数据记录,这是最基本的作用,索引是对查询速度最关键的影响,良好的索引设计可以使查询的效率有质的飞越. 索引的使用:如果查询语句使用所有,MySQL会在索引的数据结构上查询,如果查询到,就返回包含该

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 EAV模型是一种数据模型 ,用于描述实体的数量预计会很大,但事实上,实体中要使用的属性数量并不多. Magento 2这么设计是为了灵活性,在不影响主干的基础上,任意新增删除属性. EAV模型(E ->实体,A -> 属性,V -> 值)简单理解就是分表,不需要把所有字段都放在主表里,而是按类型存放在不同的副表上. 对于字段少的项目来说 EAV其实没啥用 效率不高. 按照常规做法,比如一个产品的所有相关属性都会存放在产品表里,增删改查的都是这一个表. EAV模式 就是把这些属性按照类型

1.计算机网络体系结构 计算机网络体系结构指的是计算机网络层次模型和各层协议的集合.计算机网络按照高度结构化设计方法采用功能分层原理来实现. 2.OSI模型 网络协议是计算机网络必不可少的,一个完整的计算机网络需要有一套复杂的协议集合,组织复杂的计算机网络协议的最好方式就是层次模型. OSI 模型是一种概念模型,由国际标准化组织(ISO)提出,是一种试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架.建立七层模型的主要目的是为解决异种网络互连时所遇到的兼容性问题.各层之间具有很强的独立性,互连网络