简介MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。...数据关系建模MongoDB中的数据关系建模方法包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。嵌入式数据模型在嵌入式数据模型中，一个文档可以包含另一个文档。这种关系称为嵌入式关系。...嵌入式关系是MongoDB中最常用的关系类型之一。...这种引用式关系的优点是可以方便地管理多个文档，并且可以使用简单的查询来检索相关的数据。缺点是，在引用式关系中，如果需要检索引用文档中的某些字段，需要执行额外的查询来检索引用文档。...使用MongoDB数据关系建模的最佳实践以下是在使用MongoDB数据关系建模时的一些最佳实践：使用嵌入式数据模型时，考虑嵌套层数的问题。通常情况下，不建议超过嵌套3层，否则可能会影响查询性能。
分别对两者的utility建模，得到： s.t.Ua=xa+α0∗(ya+yb)Ub=xb+β0∗(ya+yb)α0∈(0,1)β0∈(0,1)α0+β0≥1xa+ya=1xb+yb=1 \begin...Ua,UbU_a,U_b分别是A和B的utility（效用）值，通俗的理解是，该值越大表示A或B越开心。...该值的大小取决于4个自变量，分别是xa,xbx_a,x_b（表示对自己的关心值），ya,yby_a,y_b（表示对另一半的关心值）。...限制条件xa+ya=1xb+yb=1x_a + y_a =1x_b + y_b = 1表示人的精力是有限的，需要在自己和对方之间进行合理的分配。 特殊情况分析 婚姻关系也可以理解成一种博弈关系。...结论 以海灵格的一句话做结吧：良好持久的关系是一方付出了一些，另一方回报的时候稍稍多一些，然后这一方再稍稍多一些，这样是使关系能健康维持下去的保障。 希望天下有情人终成眷属！
由于数字孪生与仿真的密切关系，使得仿真技术也受到空前的关注，如今，建模仿真技术的应用已经渗透到工业、农业、国防、经济、环境，甚至政治、社会、体育、文化娱乐等众多领域，在系统论证、试验、设计、分析、维护、...在制造领域，建模仿真是未来制造业最重要的核心技术之一。建模仿真技术已被用于产品制造的整个生命周期，涉及：设计、生产、测试、维护、报废等。...《建模，仿真，信息技术与处理路线图》。...从模式和模型角度，数字孪生技术属于一种在线数字仿真技术，同时，数字孪生也可以适用于“对象、特性、时钟、架构、粒度、用途”这些分类下的所有情况，譬如可以是为训练目的打造的分布式、超实时的体系级数字孪生。...因此，借鉴建模仿真领域的现有技术体系可以更全面地了解数字孪生的应用范围。 来自《从建模仿真看数字孪生》
今天为大家介绍的是来自Xiang Wang团队的一篇论文。分子关系学习（MRL），旨在理解分子对之间的相互作用，对推进生化研究发挥着关键作用。...为了应对这些挑战，作者提出了一种基于LLM的多模态框架，用于分子交互建模，遵循思维链（CoT）理论，称为MolTC，该框架有效地整合了成对两分子的图信息。...为了实现统一的训练范式，MolTC创新性地开发了一种动态参数共享策略，用于跨数据集信息交换。 分子关系学习（MRL）旨在理解分子对之间的相互作用，由于其广泛的应用范围已经获得了广泛的关注。...具体来说，指导骨干LLM最初提出目标数值的范围，然后逐步细化为一个精确值。以一个为SSI任务精心设计的提示为例： 这一步骤式细化过程促进了对数值密集挑战的更准确和可靠解决。...例如，它在drugback数据集上的准确率提高了显著的1.05%，这一成就归功于LLMs的推理能力与GNNs在图建模方面的熟练性之间的协同作用。
⭐️ 数据类型与布尔值的关系每一种数据类型，自身的值都有表示True与False。
该可选显示宽度规定用于显示宽度小于指定的列宽度的值时从左侧填满宽度。显示宽度并不限制可以在列内保存的值的范围，也不限制超过列的指定宽度的值的显示。 ...的取值范围为-128~127，占用1个字节（-2的7次方到2的7次方-1） short的取值范围为-32768~32767，占用2个字节（-2的15次方到2的15次方-1） int的取值范围为（-2147483648...根据int类型允许存储的字节数是4个字节, 我们就能换算出int UNSIGNED(无符号)类型的能存储的最小值为0, 最大值为4294967295(即4B=32b, 最大值即为32个1组成); 浮点型...浮点型的数据是不能完全精确的，所以有的时候在计算的时候可能会在小数点最后几位出现浮动，这是正常的。...boolean型（布尔型） 这个类型只有两个值，true和false（真和非真） 逻辑上boolean型只占1bit，但是虚拟机底层对boolean值进行操作实际使用的是int型，操作boolean数组则使用
软件开发方法、软件架构和系统建模都是软件开发过程中的重要概念。...常见的软件开发方法有瀑布模型、迭代模型、敏捷开发等。 软件架构： 软件架构是一个系统的高层次结构，描述了系统的各个组件、组件之间的关系以及它们如何协同工作。它涉及系统的分层、模块化、通信协议等。...软件架构的主要目的是为了提高系统的可维护性、可扩展性、可重用性和稳定性。常见的软件架构有三层架构、微服务架构、事件驱动架构等。 系统建模： 系统建模是一种抽象表示，用于描述软件系统的结构、行为和交互。...三者之间的关系： 软件开发方法为软件开发过程提供了指导原则，其中设计阶段涉及到软件架构和系统建模。 软件架构是系统建模的一部分，它为系统建模提供了高层次的组织结构。...系统建模则具体描述了系统的各个组件以及它们之间的关系和交互。 软件架构和系统建模都是实现软件开发方法中设计阶段的关键工具。在这个过程中，它们协同作用，以确保满足项目需求和质量标准。
阿华 2018-11-28 21:59 咨询下各位，商品的规格是不是应该建模为值对象？这样对他们的增删不会影响到其他地方。...潘加宇： 强行划分实体和值对象意义不大。 分析设计的建模，是要如实反映领域内涵，这样系统才可以随着领域规律的变化而变化，此时变化的成本最小。所有的出发点必须是领域事实如何，而不是卖弄技巧。...这不能不使人怀疑地心说的正确性了。到了16世纪，哥白尼在持日心地动观的古希腊先辈和同时代学者的基础上，终于创立了"日心说"。 */ 对象就是对象，它的属性值都是会变化的。...这个快照是有时间属性的，所以不会变化。注意：不会变化是因为领域知识决定，而不是说"我设定它为值对象，所以它不能变"。...如果要更充分地记录历史，可以针对"商品的某个属性发生变化"这个领域事实建模，也就是说，为对象建立不同的版本，或者记录对象所有的属性值变化。 可以看《软件方法》第8章。
Integer和int的关系 类型 Java的两种类型 基本类型，存放的是数据的本身 引用类型，存放的是被引用对象的地址 比较方式 基本类型之间的比较是通过比较值 引用类型之间的比较是比较地址 默认值的区别...Java为每个原始类型提供了封装类，Integer是java为int提供的封装类。...int的默认值为0，而Integer的默认值为null，即Integer可以区分出未赋值和值为0的区别，int则无法表达出未赋值的情况。
《Oracle唯一索引和NULL空值之间的关系》提到了当存在唯一索引的时候，不能插入两条(1, 'a', null)，但是有朋友说，MySQL允许，实测一下， root@mysqldb: [test]...| NULL | | a | a | NULL | +------+------+------+ 2 rows in set (0.00 sec) MySQL官方文档明确写了支持null的这种使用方式...， https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/create-index.html#create-index-unique 因此，当出现异构数据库同步的要求，例如要从...归根结底，还是数据库设计层面考虑的不同，这就需要在应用层设法抹平，达到一致的要求。
对于图中不同类型的关系，R-GCN的做法如下： 其中： \mathcal{N}_i^r ：节点 v_i 的关系为 r 的邻居节点集合。...W_r^{(l)} ：线性转换函数，观察下标 r 我们可以知道，每种类型的关系都有属于自己的线性转换函数，它们负责将对应关系边上的邻居节点的特征进行转换。...R-GCN中单个节点更新的计算图如下所示： 其中红色节点表示待更新节点，深蓝色节点表示待更新节点的邻居节点，它们根据关系被分为不同的组，同时每组内的节点又根据边的方向分为对内关系节点和对外关系节点。...具体来讲就是： 可以发现，每个线性转换函数都是通过一组低维矩阵 Q_{br} 的和来定义，即： 基函数分解可以看作是不同关系类型之间的有效权值共享形式，而块对角分解可以看作是对每种关系类型的权值矩阵的稀疏性约束...交叉熵损失函数定义为： 其中 \mathcal{Y} 是有标签的节点的索引集合， h_{ik}^{(L)} 表示节点 i 的输出中的第 k 项， t_{ik} 表示对应的标签真实值。
所有数据类型与布尔值的关系 字符串, 数字, 列表, 元组, 字典, 空类型 与 布尔值 的关系总结 明确两点 每一种数据类型,自身的值都有表示True与False not对于一切结果取反 非0 非空都为
问题场景 有两个RDD的数据集A和B（暂且分别称为新、老RDD）以及一组关于这两个RDD数据的映射关系，如下图所示： 以及A和B的各元素映射关系的RDD，如下图所示： 上述映射关系，代表元素...以第一列所组成的元素作为关键字，第二列作为值的集合。现要求映射对，使得在该映射关系下，B的值集合可以覆盖A的值几何的元素。如上结果应该为：（b, d）。...因为A中以b为键的集合为B中以d为键的值集合的子集。 受到单机编程的思维定势，使用HashMap实现，虽然可以运行，但是太慢啦啦，所以改用另一种思路，可以充分利用分布式的优点。...key，进行分组，统计每一个key所对应的值集合 val groupData = data.map(item => { val key = item._1 val value = item...属性可以完全覆盖旧的url属性， 即 oldAttrSet与newAttrSet的差集为空 if(subtractSet.isEmpty) (item._1, item._2._1._
小勤：在前面《表间关系一线牵，何须大量公式拼数据》的文章里提到，如果产品表的产品名称重复的话，是不能建立表间关系的，这具体是什么情况？...大海：在数据处理的时候，我们经常需要对2张相关的表格建立表间关系，比如订单表和订单明细表，订单明细表里的产品和产品表……那么2张表之间总是要能够找到明确的逻辑关系，才能建立表间关系，比如订单表里的订单编号和订单明细表里的订单编号是对应的...小勤：那一般2个表之间都有哪些类型的关系呢？好像很复杂的样子啊。 大海：其实2个表之间的关系类型也很简单，莫非就4种。 小勤：4种？ 大海：嗯。我们接下来通过数据的方式来看各种关系具体是什么样子的。...第三种关系是一对一关系，就是2个表中都有一列，他们之间的关系完全是一一对应，都没有多的重复的内容。比如下面2个产品表： 4. 最后，也是最简单的，但可能是最麻烦的，就是两个表间的关系是没有关系。...，不过这方面的内容比较复杂一些，在后续的数据建模中咱们再一起看。
文章目录 1 因果推断与线性回归的关系 1.1 DML的启发 1.2 特殊的离散回归 = 因果？...2 因果推断中的ITE 与SHAP值理论的思考 1 因果推断与线性回归的关系 第一个问题也是从知乎的这个问题开始： 因果推断（causal inference）是回归（regression）问题的一种特例吗...当然，这里感觉有个特例， 中 如果不考虑任何协变量的影响，只有 那么此时，因果关系的ATE，应该就是等于 离散回归的系数 2 因果推断中的ITE 与SHAP值理论的思考 本问题是由 多篇顶会看个体因果推断...ITE代表的是无偏个体效应 再来看一下SHAP值中，可以“量化”不同特征，对个体的影响值，那么这个值，可以认为是RM的ITE吗？...给一个当下 “不负责任” 的结论： 值有偏，正负方向无偏： SHAP值量化出来的sITE 是有偏的，具体的值不具有参考意义； 但方向（正负号）代表整体趋势，还是可以借用的。
他们的研究以及同期的一些其它工作表明这些模型也能广泛地用于视觉基本元素之间关系的建模，包括物体与物体间、物体与像素间、以及像素与像素间的关系，特别是在建模像素与像素间关系上，既能与卷积操作形成互补，甚至有望能取代卷积操作...目前的机器学习范式基本是统一的，一般遵循收集数据、进行标注、定义网络结构、以及利用方向传播算法训练网络权值的过程，但是不同任务里用到的基本模型却是多样的。...将关系网络应用于基本视觉建模 考虑到关系网络在图结构数据和NLP序列数据建模上取得了巨大成功，很自然的一个问题是这一建模方法是否也适用于视觉里的建模。...图2：将关系网络应用于基本视觉建模 物体与物体关系建模，第一个完全端到端的物体检测器 物体是很多视觉感知任务的核心，在深度学习时代，单个物体的感知有了很好的进展，但如何去建模物体与物体间的关系却一直没有很好的工具...像素与像素关系建模，替代卷积的局部关系网络及全局上下文网络 像素与像素关系的建模可以用来实现最基本的图像局部特征提取，也可以用来提取图像的全局信息，从而作为基本图像特征提取网络（例如卷积神经网络）的补充
大海：在传统数据透视表里的确是要那么干的，但到了Power Pivot里，当然就不用辣妈麻烦啦。直接拉根线连起来就把表的关系建好了，在数据分析的时候就可以直接用他们的关系了，数据根本不需要接进来。...点击【关系视图】进入创建表间关系的界面，可以看到3个表的内容分别显示在3个不同的框框里，用鼠标按住这些框框的顶部名称区域就可以按需要拖放到不同位置。...Step-03：建立表间关系 这个几个简单的数据表的关系是，订单表里的每个订单对应订单明细表里多个订单（产品）项目，订单明细里的产品可以从产品表里获取更详细的相关信息。...结果如下： 按同样的方法建立订单明细表和产品表之间的关系（注意，因为订单明细表里没有产品ID，所有这里用的是产品和产品名称建立关系，严格来说，表间关系的构建应该用ID，而不是用名称，因为有可能存在重名的情况...大海：对的，通过Power Piovt这种建立表间关系的方法，不仅操作上简单，而且数据的统计速度也更快。 小勤：嗯，知道了，以后数据分析就靠它了。
以下是一些公开的数据，可以反映数据、数据和数据间关系的一些实际情况： 推特：用户量为 5 亿，用户之间存在关注、点赞关系 亚马逊：用户量 1.2 亿，用户和产品间存在购买关系 AT&T（美国三大运营商之一...（类似从之前需要走几百米的距离而现在需要走从北京到深圳的距离） 03 使用图结构建模 上述关系型数据库建模失败的主要原因在于数据间缺乏内在的关联性，针对这类问题，更好的建模方式是使用图结构。...打个比方，我们可以把经理、员工表示成不同的节点，并用一条边来代表他们之前存在的管理关系，或者把用户和商品看作节点，用购买关系建模等等。...而当我们需要新的节点和关系时，只需进行几次更新就好，而不用去改变表的结构或者去迁移数据。 根据节点和关联关系，之前的数据可以根据下图所示建模： ?...JanusGraph 主要目的是在原来框架的基础上支持图数据的建模同时优化图数据序列化、图数据建模、图数据执行相关的细节。
这些功能Excel上都有，原理一模一样，现在需要C#的实现代码； 各函数的线性拟合，相关系数、截距为0（即强制过原点）等等 ?...拟合代码引用：http://download.csdn.net/detail/flyrp/5250732 相关系数R²的公式引用：http://blog.csdn.net/huwei2003/article.../details/18553775（验证过） 1.一次线性、二次曲线、指数、对数、幂等函数拟合及相关系数R²的代码实现（指数函数拟合的相关系数R²和Excel有出入）； 2.一次线性的截距为0（即强制过原点...）的代码实现； 3.代码三次乃至多项以上的函数拟合有问题，不会改，望有大神补充修改一下； 4.有没有大神补充一下二次曲线、指数这2个函数拟合时截距为0（即强制过原点）的拟合代码或者数学公式。...F6}", x); } }*/ } #endregion #region 回带计算X值
在报告中，通常会给出今日的空气质量等级、PM2.5浓度、PM10浓度、二氧化硫浓度等等一系列指标。但为什么我们对PM2.5而不是其他指标的关注最甚？ 数字化世界，离不开算法和数据建模的支持。...我们的数据科学家团队又出场了，这次用建模的方式来验证，PM2.5这个锅到底背的值不值?...A：这个解释起来就复杂些了，分两个方面： ①数据的随机选取：从原始的数据集中有放回抽样构造子数据集，利用子数据集来构建子决策树；森林中的每一棵决策树都会针对新数据做一次“决策”，最后通过投票表决出最终的结果...②特征的随机选取：与数据集的随机选取类似，随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取最优的特征。...这样能够使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能；通过这一过程也能综合衡量不同变量的重要性。 随机森林中的一棵决策树长这个样子： ?
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