基本术语 关系：整个二维表 关系名：表格名称 元组：行数据（记录） 属性：列数据（字段/分量） 属性名：列名称（字段名） 主键：唯一确定元组的属性组（关键字） 域：属性的取值范围 关系模式：关系的描述...连接依赖：为提高规范化程度，都是通过把低一级的关系模式分解为若干个高一级的关系模式来实现的，在此过程中，应该保证分解后产生的关系模式与原来的模式等价。...二、关系模式的规范化 满足第一范式条件的关系模式（1NF）：关系模式 R的每一个属性都是原子域，元组的每一个分量都是不可分割的数据项。...满足第三范式条件的关系模式（3NF）：关系模式 R∈2NF ，每一个非主属性不传递依赖于码，消除非主属性对码的传递函数依赖（对非主属性的函数依赖）。...（限制关系模式的属性之间不允许有非平凡且非函数依赖的多值依赖） 满足第五范式条件的关系模式（5NF）：关系模式 R∈4NF，消除属于4NF的关系模式中存在的连接依赖。
人工智能的概念对于我们来说并不陌生，人工智能一直被大众媒体探索和利用。电影已经向我们展示了一个由具有AI功能的机器和机器人支配的世界，而这些电影往往最终描绘出一个支持AI的社会的消极影响。...尽管人们认为人工智能和机器学习是未来的发展方向，并将帮助人类更好地完成自己的任务，但另一批人认为AI比专业人士有更多的缺点，并将最终导致人类的垮台（就好像通常在好莱坞电影中描绘的那样）。...49.png 消极围绕AI 人工智能今天构成的最大威胁是在执行几项工作中取代人类，最终导致人们失业。自动化在一定程度上也造成了这种担忧。...一个国际监管机构是这个时代的必需品，这样任何一个国家都不会成为AI 领导者，并最终走上控制世界的道路。...50.png 终极伙伴关系 与此同时，世界各地的许多专业人士正在考虑人工智能和人类智能（AI + HI）之间的终极合作伙伴关系，AI这样的工具正在成为积极的合作伙伴，而不仅仅是被动地扩展自己的自我。
在安装CUDA时一定要注意其与英伟达显卡驱动以及Linux系统和GCC版本的对应关系，如果版本之间不匹配，是安装不成功的。一、CUDA与Driver的对应版本?...参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html二、cuda8.0与Linux系统以及GCC的对应关系?...https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-linux/index.html三、cuda9.0与Linux系统以及GCC的对应关系...https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/cuda-installation-guide-linux/index.html四、cuda10.0与Linux系统以及GCC的对应关系
E-R模型向关系模型的转换规则： 一、两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。...(2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。...b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。...二、三元联系的转换规则 (1)1:1:1可以在三个实体类型转换成的三个关系模式中任意一个关系模式的属性中加入另两个关系模式的键（作为外键）和联系类型的属性 (2)1:1:N在N端实体类型转换成的关系模式中加入两个...1端实体类型的键（作为外键）和联系类型的属性 (3)1:M:N将联系类型也转换成关系模式，其属性为M端和N端实体类型的键（作为外键）加上联系类型的属性，而键为M端和N端实体键的组合 (4)M:N:P将联系类型也转换成关系模式
左耳东 2022-2-11 15:57 我画了一个人员，部门，岗位之间关系的模型,完整的还没有画完，请大家指正： 业务场景是： 项目完成之后，项目主管需要按照员工的职级，参与项目的时长，担任的职责进行打分...UMLChina潘加宇 （1）删去冗余的关联，例如：员工和公司，公司和职位，岗位和职级 （2）部门和岗位 的关联 改为 部门和职位 的关联 （3）岗位的Name是什么内容？...员工的Name和职位的Name已经足够了。 （4）删掉Type，把它们和**类型关联。
[root@controller ~]# openstack role assignment list Role User Group Project Doma...
需求是从建立关系模型的数据表里面取出需要的字段，乱七八糟的不/ /要。一个机构对应多个授权码，授权码里面的信息很杂乱，但是我取出关联模型的时候想把他们过滤掉。...'], 'auth_code')); return view('organization/readOrganization', compact('list')); } 以上这篇Laravel 实现关系模型取出需要的字段就是小编分享给大家的全部内容了
在实体关系模型中，我们知道有三种关系：一对一、一对多、多对多。...这只是概念上的关系，但是在真实的关系数据库中，我们只有外键，并没有这三种关系，那么我们就来说一说在关系数据库管理系统中，怎么实现这三种关系。 一对多 这里先讲解一对多，因为这个关系最简单。...一对多的关系之所以说简单，是因为RDBMS的外键其实就是表示一对多关系。对于一对多关系，我们只需要在“多”的这个表中建立“一”的外键关联即可，而“一”这边的表不需要做任何修改。...，与课程表做外键关联 选课时间，DateTime类型 考试成绩，记录选修该课程后考试的最终成绩 这就是一个中间实体，已经完全脱离了普通的多对多关系中间表，而变成一个实体的形式的存在，所以按照前面博客中讲到的主键设计的原则...一对一的关系在数据库设计中，是使用的最少的关系，因为一般来说，如果两个实体是一对多关系，那么我们也可以把这两个实体合并成一个实体。但是在设计中，我们仍然会遇到两个完全不同的实体，之间存在一对一关系。
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。...近期，采用大型语言模型（LLMs）作为一种高效有效的MRL方法显得尤为有前途，这些模型以其庞大的知识库和高级的逻辑推理能力而闻名。...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。...2与其他模型相比，MolTC结果的变异性，如标准偏差所示，始终较小。平均而言，MolTC的标准偏差比基于GNN的模型低35.41%，比基于LLM的模型低46.86%。...4.总的来说，基于LLM的模型在定量任务中的表现不如传统的基于深度学习（DL）的模型，这归因于它们在跨数据集共享和转移学习到的分子相互作用见解方面的不足，以及缺乏CoT引导的推理。
如果对于关系及模型不太清楚的，这篇文章希望能够让你清清楚楚的了解。理解了关系及模型，那Power Pivot算真正的入门了，之后就是函数的运用了。 一、 关系的进一步理解 (一) 关系模型 ? ?...我们可以看下，同样的3张表，但是关系是却不一样，导致之后的操作也会不同。图1和图3是链式模型，图2是星型关系。图1的链式是从左1开始，而图3是从右1开始。...另外下面这种模型就相对容易出错，在书写度量值或者添加列的时候会比较难以理解，当然并不是不能有这类模型关系，但不建议，这类关系需要特别注意处理。 ?...图2关系 因为图2是星型模型，只有中间一个表示处于多端，其余2个表都是属于1端。所以如果要使用Related函数只能在中间表格 【班级副本】中使用。 ? C....那是因为所有在添加列或度量值必须要求返回的是一个值（标量），CountRows是计算表格的行数。 B. 图2关系 如果要引用有关系的表，则会涉及到行上下文的计算，如下图 ?
数据说明 demo数据采用python中faker进行构造，主要生成关系数据、目标客户数据。...#生成控股比例数据 #edge_num生成多少条demo关系记录 def demo_data_(edge_num): s = [] for i in range(edge_num):...数据处理 数据处理（使用了多线程multiprocessing）是一个经验与技术活，数据处理的好坏，影响着模型的结果，这里介绍以下几种方法： 去除自投资； 去除投资比例字段为空记录； 按照日期排序删除重复...模型说明 #获取（间接）控股比例矩阵 def sum_involution(ma, n_step): #衰减参数 C = 1 mab = ma result = ma...模型实例 七. 展望: 发现隐性关系，后续应用于集团划分，可采用louvain； 采用louvain时，如果有线下验证的集团标签，可以做监督学习，C 作为学习参数。
Google Research的TabNet于2019年发布，在预印稿中被宣称优于表格数据的现有方法。它是如何工作的，又如何可以尝试呢？ ? 表格数据可能构成当今大多数业务数据。...考虑诸如零售交易，点击流数据，工厂中的温度和压力传感器，银行使用的KYC (Know Your Customer) 信息或制药公司使用的模型生物的基因表达数据之类的事情。...“Net”部分告诉我们这是一种神经网络，“Attentive ”部分表示它正在使用一种注意力机制，旨在实现可解释性，并用于表格数据的机器学习。 它是如何工作的？...尽管它们与BERT等流行的NLP模型中使用的transformer 有些不同，但执行这种顺序关注的构件却称为transformer 块。...这些transformer 使用自注意力机制，试图模拟句子中不同单词之间的依赖关系。
①系（系编号，系名，电话，主管人的教工号） ②教师（教工号，姓名，性别，职称，系编号） ③课程（课程号，课程名，学分，系编号） (3)第三步：对于M:N联系“任教”，则生成一个新的关系模式...： ①任教（教工号，课程号，教材） (4)这样，转换成的四个关系模式如下： ①系（系编号，系名，电话，主管人的教工号） ②教师（教工号，姓名，性别，职称，系编号） ③课程...，性别，名次，上一名次编号） (2)职工之间存在上下级联系，即1:N联系 ①职工（工号，姓名，年龄，性别，经理工号） (3)工厂的零件之间存在着组合关系（M:N联系） ①零件（零件号，...零件名，规格） ②组成（零件号，子零件号，数量） 3.实例3：三元联系的ER图结构转换为关系模式 ①仓库（仓库号，仓库名，地址） ②商店（商店号，商店名） ...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
模型创建相关代码 def create_model(bert_config, is_training, input_ids, input_mask, segment_ids,...output_layer的形状是[4,128,768]（这里表是句子的表示），其中4是batchsize的大小，128是最大的句子长度，768是每一个字对应的维度大小。...我们预先定义了一个最大的关系数量为12，我们将 output_layer变形为[4,12,128,768]，这里的12是定义的最大的关系相数量。...将e1和e2进行拼接，得到最终的output_layer：[48,1536] 经过一个全连接层，即：[48,1536]和[6,1536]作矩阵乘法，得到[48,6] 最后就是计算一些相关的东西了，比如loss...这里需要注意的是，我们需要将没有关系的地方忽略掉，让它们不参与计算。
通常情况下，AIC计算公式为： k是模型参数个数， L是似然函数 从一组可供选择的模型中选择最佳模型时，通常选择AIC最小的模型。...「ASReml中的LRT描述：」 「LRT检验的前提」 两个模型的固定因子一致 两个模型随机因子属于nested关系（包含关系，分级巢式模型） LRT应用的一个前提条件是这些待比较的模型应该是分级的巢式模型...具体来讲，是说相对于简单模型，复杂模型仅仅是多了一个或者多个附加参数。增加模型参数必定会导致高似然值成绩。因此根据似然值的高低来判断模型的适合度是不准确的。...LRT提供了一个客观的标准来选择合适的模型。 LRT检验的公式: 其中L1为复杂模型最大似然值，L2为简单标准模型最大似然值LR近似的符合卡方分布。...为了检验两个模型似然值的差异是否显著，我们必须要考虑自由度。LRT 检验中，自由度等于在复杂模型中增加的模型参数的数目。这样根据卡方分布临界值表，我们就可以判断模型差异是否显著。
文章目录 一、前言 二、线性模型 三、非线性模型 一、前言 回归预测建模的核心是学习输入 X 到输出 y （其中 y 是连续值向量）的映射关系。...，得到最终的预测结果。...INCE 是一种用于表格数据的深度学习模型，采用图神经网络（GNNs），更具体地说，使用交互网络进行上下文嵌入。...编码器模型首先将每个表格数据集特征映射到潜在向量或嵌入中，然后解码器模型获取这些嵌入并用于解决有监督学习任务。...是一个旨在使深度学习与表格数据易于使用和可访问的库。
在关系的出发侧定义 ## relationship()函数的第一个参数为关系另一侧的模型名称(Article) articles = db.relationship('Article')...："表名.字段名" ## 模型类对应的表名由Flask-SQLAlchemy生成，默认为类名称的小写形式，多个单词通过下划线分隔 author_id = db.Column(db.Integer...，也可通过标量关系属性操作关系 多对一关系（多个市民都在同一个城市） # 外键总在多的一侧定义 ## 多对一关系中，外键和关系属性都在多的一侧定义 ## 这里的关系属性是标量关系属性（返回单一数据） class...关联表不存储数据，只用来存储关系两侧模型的外键对应关系 定义关系两侧的关系函数时，需要添加一个secondary参数，值设为关联表的名称 关联表由使用db.Table类定义，传入的第一个参数为关联表的名称...关系函数参数和常用的SQLAlchemy关系记录加载方式（lazy参数可选值） 使用关系函数定义的属性不是数据库字段，而是类似于特定的查询函数 当关系属性被调用时，关系函数会加载相应的记录 ?
请注意，这篇博客描述的是统一建模语言UML用于描述模型时的内部关系，常见的Java的类图只是其中一个具体的实现。...模型内部组件关系类型 泛化(generalization) 关联(association) 依赖(dependency) 实现(realization) 聚合(aggregation)
关联关系操作Django提供了一系列操作，用于在关联关系上进行查询和操作。...实例，然后通过它的address属性获取关联的Address实例。...，然后通过它的book_set属性获取关联的所有Book实例。...最后，我们保存这个新的Book实例，这样它就会与这个Author实例建立一对多的关联关系。...(course)在上面的代码中，我们首先获取一个Student实例和一个Course实例，然后调用Student实例的courses属性的remove方法，将这个Course实例从这个Student实例关联的多对多关系中移除
随着ORM的流行和大面积的使用，行业内出现各种各样的ORM框架，有自己开发的有大型的软件公司开发的，基本在使用上都遵循了以实体为中心的概念，也就是围绕关系数据库中的表为操作对象。...2：实体与界面的关系 大部分的系统都是需要将数据展现在界面上，然后在从界面上安全的搜集起来放到实体中进行增、删、改、查操作。...[王清培版权所有，转载请给出署名] 3:利用Model与UIControl之间的模型扩展基础框架 从上面所讲的问题，我们隐隐约约似乎明白点东西了。 我们先来看简单的封装。...(可以参见我的 “利用抽象、多态实现无反射的绿色环保ORM框架”一文)从ORM角度讲提高了性能，从大一点的角度讲可以借鉴领域驱动设计中的Module划分和大比例结构，将实体进行抽象后会变的很强大，如果能做到分层架构中合理的表现领域模型那就是绝对的厉害...虽然简单，但是作用很大，可以适当的细化将数据表格控件进行封装，我想那个效果更明显。 上面是我在做基础库时的一点小小的经验，希望大家用的着。[王清培版权所有，转载请给出署名]
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