数据库绝对是软件系统不可分割的一部分。在数据库工程中充分利用ER关系图，可以保证在数据库创建、管理和维护中产生高质量的数据库设计。ER模型还提供了一种通信手段。
您将获得关于ER图和数据库设计的基本知识和技能。你会学到ERD是什么，为什么，ERD符号，如何画ERD，等等，以及一些ERD的例子。
实体 - 关系（ER）图（也称为ERD或ER模型）是Peter最初在1976年提出的经典且流行的概念数据模型。它是系统内不同实体的视觉表示以及它们如何相互关联。实体关系图广泛用于设计关系数据库。ER模式中的实体成为表，属性和转换的数据库模式。由于它们可用于可视化数据库表及其关系，因此它通常也用于数据库故障排除。
互联网本身就像是一张庞大的网络图，甚至搜索引擎所使用的知识也是以图的形式进行组织和呈现。
Theta-gamma耦合（TGC）是支持工作记忆（WM）的一种神经生理机制。TGC与N-back表现（一种WM任务）相关。与TGC相似，theta和alpha事件相关同步化（ERS）和去同步化（ERD）也和WM相关。很少有研究探讨WM表现和TGC、ERS或ERD之间的纵向关系。本研究旨在确定WM表现的变化是否与6到12周内TGC（主要目的），以及theta和alpha的ERS或ERD的变化有关。包括62名60岁及以上的被试，无精神疾病或缓解型重度抑郁障碍（MDD）且无认知障碍。在N-back任务（3-back）期间使用脑电（EEG）评估TGC、ERS和ERD。在控制组中，3-back表现的变化和TGC、alpha ERD和ERS、以及theta ERS的变化之间存在相关。相比之下，在缓解型MDD亚组中，3-back表现的变化只和TGC的变化之间存在显著相关性。我们的结果表明，WM表现和TGC之间的关系随着时间的推移是稳定的，而theta和alpha ERD和ERS的变化则不是这样。
1.这个错误很可能是因为你正在尝试读取一个 JSON 格式的响应，但是实际返回的却是 HTML 格式的响应。
摘要：θ-γ耦合（TGC）是支撑工作记忆的一种神经生理机制，与N-back任务（一种工作记忆任务）的表现相关。与TCG类似，θ和α能量的事件相关同步（ERS）与事件相关去同步（ERD）也和工作记忆有关。但目前为止，还鲜少有研究探讨工作记忆任务表现与TCG，ERS和ERD之间的关系。本研究旨在探讨在六到十二周时间范围内，不同临床症状的老年人工作记忆表现的变化是否与TCG，ERS或ERD的变化相关。两组共62名60岁以上的被试参与了研究，一组是无精神疾病控制组；一组是缓解期的重度抑郁症（MDD）老年人。在N-back任务（3-back条件）期间，用EEG评估被试的TGC，ERS以及ERD指标。结果显示，随着时间推移，在控制组中的TGC、α频段的ERD和ERS以及θ频段的ERS改变与3-back任务表现的改变相关；然而在MDD组中，3-back任务表现的变化只与TCG的改变相关。这表明，随着时间的推移，在不同临床状况人群下的工作记忆表现与TGC之间的关系是稳固的，但对于θ和α频段的ERS和ERD来说，它们与工作记忆之间的关系则没那么稳固。
这是2023年纽约NYC MongoDB大会的第二期，这期的主题是在企业级别从RDBMS 迁移到 NoSQL.
所有这些数据库设计术语都可能令人困惑。在这篇短文中，我将试着解释它们是什么以及它们之间的区别。
1. Pig vs. Hive 你在 Pig 里用不了 Hive UDFS。在 Pig 中你必须用 HCatalog 来访问 Hive 表。你在 Hive 里用不了Pig UDFS。在 Hive 中无
1、研究背景 增强运动想象的一种方法是动作观察，也就是观察与运动想象任务相关的身体部位的运动。先前的研究表明，镜像神经元通过模仿来进行动作的理解和学习，从而引起相应区域的激活。因此，当一个人观察到另一个实体反映想象的身体运动时，动作观察起到了诱导镜像神经元的刺激作用。 2D和3D运动的事件相关去同步化(ERD)模式有显著差异，3D可视化组的ERD增强。更丰富的可视化和对观察到的运动的更强的所有权可诱导更好的ERD发生。 近期，发表在《IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING》杂志上的一篇研究论文通过对握手动作的动作观察，探讨虚拟现实(VR)的丰富沉浸感是否会影响重复的运动想象训练。为了研究显示介质的不同是否会影响进行运动想象时的动作观察，研究者通过两种不同的显示器显示了相同的图形握手动作：沉浸式VR耳机和显示器。此外，该研究以图形情景为刺激，更加强调沉浸式VR中的错觉和具体化对运动想象训练中动作观察的影响。为了检查使用这两种不同介质时的大脑活动，研究者使用了EEG，并识别了感觉运动皮层诱发的神经信号的变化。为了测量不同运动想象任务中空间脑活动模式的可区分性，研究者应用了脑机接口中常用的机器学习技术来学习和区分不同类型的运动想象中的脑活动。
创建了一个知识图谱常见问题问答专区，大家有什么问题，可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题，汇总到这里。
分享一篇2019年发表于INTERNATIONAL JOURNAL OF NEURAL SYSTEMS（计算机科学大区1区TOP）的Integrating EEG and MEG Signals to Improve Motor Imagery Classification in Brain-Computer Interface
分析：既然知道form为null，说明，能够进入到action里面去，为什么为空呢？可能性最大的一个原因，就是：formbean没有和struts中的action配置文件关联起来。 ---- 1、检查，struts的配置文件struts-config.xml中的form-bean配置有没有错。 <form-bean name="loginForm" type="com.qbz.struts.form.LoginForm" /> ---- 2、检查，struts的配置文件struts-config.x
文章作者Andrew C. Oliver是一位专业的软件顾问，同时还是北卡罗来纳州达勒姆大数据咨询公司Open Software Integrators的总裁和创始人。长时间的使用Hadoop，他发现
听生信群里大神闲聊，说他师弟做了个TCGA可视化工具，并且有志于各种数据库的可视化，我就点开链接看了一下，不点就算了，一点开不得了， 本来我还举了个例子： 就像我手上的锤子手机，千万别用，用了就无法回头。 但是我怕你们有些人会不适应就率真地删除了。 基于TCGA数据库的网站有很多 但我最关心的功能只有三个（我是临床医生），差异表达，生存分析，相关性分析，这也是我筛选课题的一个方向 基因能够差异表达是前提，没有差异就不大可能用于诊断，也不适合当做治疗靶点 如果这个基因跟生存相关，那就锦上添花了，临床医生搞科研
2：WCF端：Service.cs代码修改[被注释的是原来的代码，未注释的是修改的代码]
1972年秋天，Vance Faber是科罗拉多大学的新教授。当两位有影响力的数学家PaulErdős和LászlóLovász来访时，Faber决定举办一场茶话会。尤其是Erdős，他是一位古怪而充满活力的研究人员，在国际上享有盛誉，Faber的同事渴望与他见面。
注意缺陷多动障碍(Attention-deficit hyperactivity disorder, ADHD)的核心症状是注意力不集中、冲动和多动。全世界约有2-7%的儿童受到ADHD的影响，部分会持续到成年期，成年人患病率为4 - 5%，且ADHD与不良的长期结果相关，如社会适应障碍、学业问题以及与其他精神疾病共病等。 研究发现ADHD儿童EEG普遍偏慢，其特征是低频节律波(如θ波4-7 Hz)功率增加和高频的节律波的功率(如β 14–25 Hz )。在健康发育过程中θ/β比值(TBR)逐渐下降，而ADHD患者的θ/β上升被认为反映了发育迟缓或皮质觉醒不足。然而，最近的研究对θ/β与觉醒的关系及其作为ADHD诊断的可靠依据提出了挑战。除了θ/β外，静息态α波(8-12 Hz)的功率也成为了成人ADHD患者研究的重要课题。研究发现，休息状态ADHD患者前部脑区α波更高且伴随警戒水平更低。而在健康被试中，α波振幅的升高与对刺激感知减弱、走神及注意力缺失有关，另外运动皮层α波振幅的增加与主动的运动抑制有关。然而近期一些研究发现，与健康对照组相比，ADHD成人的α波功率有所提高，而另一些研究则发现ADHD成人α波水平的降低或者没有显著差异。因此，研究中关于α波功率相互矛盾的结果被视为多种支持ADHD电生理表型可能性的证据。 面对这种矛盾的结果，使用神经反馈(neurofeedback,NFB)来控制特定脑区的振荡成了解决这一问题的一个较好的选择。神经反馈导致的可塑性已经在运动和纹状体回路中得到了证实，这与ADHD的病理机制有关。研究表明，神经反馈也许能用于改善ADHD患者的注意力不集中和冲动症状，对成年人的长期影响至少为6个月，且效应接近于哌醋甲酯（又名利他林，是一种治疗ADHD的常用一线药物）。特别是，在注意过程中被调节的α波节律波（8-12Hz）被认为是ADHD潜在的生物标记。在各类研究中，成人ADHD异常的脑电振荡活动模式被反复提及。近期，来自瑞士日内瓦大学的研究团队使用脑电神经反馈的方法让成年ADHD被试自我调节α波的节律，以探索α波振荡对注意力表现和大脑可塑性的调节作用。他们研究团队在NeuroImage Clinical上发表了题为《Linking alpha oscillations, attention and inhibitory control in adult ADHD with EEG neurofeedback》的研究论文(Deiber et al., 2020)。本文对该研究进行详细解读。
前两天的 R 语言版：R 语言分析《釜山行》人物关系 让很多人都很惊叹，今天小编发糖，给大家送上 Python 版。 本文使用 jieba 库对 《釜山行》中的人物关系进行提取，然后使用 Gephi 软件进行关系可视化处理，得到可视化的人物关系。 1. 使用 jieba 库对《釜山行》的剧本进行关系实体。这里的实体指的是人物。 names = {} # 姓名字典relationships = {} # 关系字典#limenames 记录的是每一行出现的名字， 也就是说，只有
需求开发阶段的主要任务就是分析问题，研究问题所发生的现实世界（即问题域），寻找实现软件系统与现实世界有效互动的办法，并严格描述该互动办法。而软件需求开发是一个连接现实世界与计算机世界的活动，是软件工程的起始阶段，设计、实现等后续阶段的正确性都以它的正确性为前提。如果需求开发过程中有错误未能解决，则其后的所有阶段都会受到影响，因此与需求有关的错误修复代价较高，需求问题对软件成败的影响较大。而我们之所以认识不到需求开发阶段的重要性主要是因为学校时间项目的特殊性，具体来说学校的课程设计或实训：
DRAM:(dynamic)动态随机访问存储器。SRAM比DRAM贵很多，DRAM电容很小，所以每10ms~100ms需要周期性刷新充电。
Sybase PowerDesigner – 一个高端数据建模工具。你可以下载一个45天试用版。ERWin – 一个高端数据建模工具。可下载试用版。Rational Rose Enterprise – 一个高端UML工具，恰如其分的数据库建模支持。可下载试用版。Visio Professional – 一个价格低廉的绘图工具，可用来生成数据模型、UML图等。企业版还支持针对各种数据库的双向工程能力。你可以订购60天试用版的CD。Dezign – 一个价格极其低廉的ERD建模工具。你可以下载一个有限制的试用版本。ERD Tool List – 一个关于各种数据库和UML建模工具的链接和资源的清单。 附: PowerDesigner12.0下载地址： http://download.sybase.com/eval/PowerDesigner/powerdesigner12_eval.exe
栈长上班打开电脑，按往常一样打开 IntelliJ IDEA 正准备撸码，突然收到 IDEA 2020.2.1 的更新提醒：
累计净现金流量开始出现正值的年份数- 1＋ | 上年累计净现金流量 | /当年净现金流量 ②动态投资回收期：
30年后的世界不属于互联网公司。 2017(第十届)中国绿公司年会4月22日-4月24日在郑州举行，马云在会上发表演讲，他提到15年前曾做过两三百次演讲，提醒大家互联网、电子商务对各行各业的冲击。如今
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
AI 科技评论按：读论文，看别人的模型的时候仿佛一切都顺利成章，可是等到自己训练模型的时候，麻烦一个接一个…… AI 科技评论找到了一篇国外大神 Slav Ivanov 写的绝招文编译如下，给大家介绍37个好办法！ 你的神经网络已经跑了12个小时训练，看上去一切都很完美：梯度运转良好，损失也在降低。但是做预测的时候却一团糟：所有都是0，什么也监测不到。“我哪一步做错了呢？”你迷茫地问你的电脑，而电脑却笑而不语。 如果你的模型输出来的都是辣鸡——例如你想预测所有输出的平均值，或者模型的精度很低——该从哪儿开始
注释：这篇文章相当长，请耐心看完。 来自德国奥尔登堡大学心理学部的Catharina Zich等人在Neurobiology of Aging杂志上发表了一项基于EEG和fNIRS同步采集的研究，旨在探究年龄和神经反馈这两种因素对运动想象信号的影响。结果发现：在运动想象时，年轻人的ERD变化和HbR变化相对于老年人表现出更明显的单侧化；神经反馈可以增强运动想象期间的EEG和fNIRS信号。 摘要 众所周知，中风会造成较为严重的运动损伤。运动想象（MI）被认为是治疗中风的一种有效手段，尤其是将其与神经反馈（N
本书的前三章有关一些模型，它们描述了由组件和组件之间的连接组成的系统。例如，在生态食物网中，组件是物种，连接代表捕食者和猎物的关系。
一图胜千言。数据流图(DFD)是可视化系统中信息流的传统方法。一个整洁而清晰的DFD可以图形化地描述大量的系统需求。它可以是手动的，自动的，或者两者的结合。
结构递归神经网络: 时空领域图像中的深度学习 联合编译：陈圳、章敏、李尊 摘要 虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面，时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的，通过一系列设定好的步骤可以将任意时
图是我们与信息联系并处理其重要性的绝佳方法；它们有助于传达关系和抽取信息，并使我们能够可视化概念。
http://www.umlchina.com/book/softmeth2.pdf
数据库建模和设计是软件开发过程中必不可少的步骤，一个良好的建模工具可以帮助我们简单快速地完成数据库设计，提高工作的效率。因此，今天给大家推荐几款免费的 MySQL 数据库建模工具，首先给出它们的功能比较：
以下为演讲全文： 我觉得做CEO主要是两件事，一是看未来的机会，二是看未来的灾难。绝大部分的老板如果看不到未来的机会是没办法激励你的员工，另外一个职责是看到未来有什么灾难和麻烦。如果你能知道社会一定会出这样的麻烦，并且你提前做好准备，就会很成功。
在传统的MVC、MVP、MVVM、Web MVC这些UI模式中，模型是一个公共元素。虽然有很多文章讨论这些架构中的视图和控制器，但几乎无一涉及模型。在本文中，我们将讨论模型本身以及相应的.NET接口。 我想先定义一些术语，这些术语在其他文章中可能有更精确的定义，但对于我们来说这些已经足够了。 数据模型（Data Model） 据模型时包含数据（即属性和集合）和行为的对象或对象图。数据模型是本文的重点。 数据传输对象（Data Transfer Object,DTO） DTO是只包含属性和集合的对象或对象图。
作为一名 IT工程师 ，只要我们做过项目，想必大家都使用过 定时器 的。一般来说，项目中的订单模块 与 评论模块，都会涉及到定时任务执行。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过绘制数据流程图，您可以了解由参与系统流程的人员提供并交付给他们的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。本文以一个订餐系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
大约一年前，大家热聊的先是LLM，LLM的全称是Large language models，也就是大语言模型，那么它必然有2个特点，一个是自然语言，第二个是大。随后它带来了一个效果，就是能“生成”，可以像人一样发言，不过输出仅限于文本，看起来能够自我输出和自我思考，于是基于这个理念，AIGC这个概念应运而生。
大家好，最近我一直写东西，结果无意中我又有了新发现，这次主要是针对OpenCV中Mat对象的创建。常见的Mat对象创建方式主要包括几下几种：
找了几天工作，收获颇多。思考得最多的问题可能就是对未来的一个规划。无意中看到下面几条经验，发现和自己想的也差不多，就分享出来。我要求自己做到这些，同时也希望对您也有所帮助。英文的原文是：Things you need to remember to become a successful developer。 1、保持学习 一个非常重要的观点是：如果你停留在一个地方不前，并不代表你能一直呆在那里，而是代表你正在落后（不进则退）。往前进并不意味着你是就能进步 - 这至少你不会沦落到最后（付出就会有收
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：AI算法小喵 写在前面 之前我们曾分享过几篇 NER 的相关论文，大家应该还有点印象。这次小喵看到一篇比较系统的 NER 相关文章，特别适合小白。作者从什么是命名实体讲到为什么要做命名实体，然后讲到了 NER 数据处理、建模的经验，内容非常丰富，所以这次打算跟大家分享一下。 1. 什么是NER 1.1 什么是实体 根据百度百科定义，实体[1]是指客观存在、并可相互区别的事物。实体可以是具体的人、事、物，也可以是概念。 1.2 什么是命名实体 命名实体 就是以名称
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：AI有温度 大家好，我是泰哥。本篇文章从什么是命名实体讲到为什么要做命名实体，然后讲到了NER数据处理及建模经验，对于做NER的同学，不论你是新手还是老手都非常值得一看！ 1 什么是NER 1.1 什么是实体 根据百度百科定义，实体是指客观存在、并可相互区别的事物。实体可以是具体的人、事、物，也可以是概念。 1.2 什么是命名实体 命名实体就是以名称为标识的实体。简单来说，若我们听到一个名字，就能知道这个东西是哪一个具体的事物，那么这个事物就是命名实体。比如我有
既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法，那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。
游泳池里有专门为游泳者设计的泳道。游泳的人有自己的泳道，不用穿过另一条泳道。泳道的概念也存在于BPMN中。
首先，阿里云也有一款名为DataHub的产品，是一个流式处理平台，本文所述DataHub与其无关。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
