【UML建模】（4） UML建模之时序图

时序图是按照时间顺序显示对象交互的图。它显示了参与交互的对象和所交互信息的先后顺序，用来表示用例图中的行为，用例图是一种交互图。

独家 | 一文读懂LinkedIn个性化推荐模型及建模原理

，并解释建模原理以及如何通过Photon-ML来实现，使其能够惠及数亿用户。 本质上它们都是统计模型，需要克服序列决策过程、高维数据的交互建模，开发可伸缩的统计方法等诸多困难。 在本文中，我们将重点关注个性化推荐模型，并解释建模原理以及如何通过Photon–ML来实现，使其惠及数亿用户。 Photon-ML的个性化模型构建 LinkedIn通过应用Photon-ML，显著提升了许多产品的用户参与度和业务指标。下面举例说明如何使用广义可加混合效应模型（GAME）进行个性化的工作推荐。 对于一个在过去申请很多职位的用户，我们能够准确地估计他/她的个人系数向量αm并提供个性化的预测。

【LDA数学八卦-4】文本建模

4. 文本建模 我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每一个文本存储为一篇文档，那每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列 d=(w1,w2,⋯,wn)。 包含M 篇文档的语料库 统计文本建模的目的就是追问这些观察到语料库中的的词序列是如何生成的。 所以在统计文本建模中，我们希望猜测出上帝是如何玩这个游戏的，具体一点，最核心的两个问题是 上帝都有什么样的骰子； 上帝是如何抛掷这些骰子的； 第一个问题就是表示模型中都有哪些参数，骰子的每一个面的概率都对应于模型中的参数

数字硬件建模SystemVerilog-组合逻辑建模（4）组合逻辑决策优先级

下面的代码片段演示了一个以if-else-if决策链建模的4-2优先级编码器，其中高阶位优先于低阶位。 同样的优先级编码器也可以通过使用case语句来建模。 这可以通过在case关键字之前添加一个unique的决策修饰符来实现，如下例所示: 示例7-4：具有unique并行编码逻辑的状态解码器 //`begin_keywords "1800-2012" / current_state[2]: get_going = '1; endcase end endmodule: case_with_unique0_decode //`end_keywords 图7-4显示了综合该示例的结果 图7-4：示例7-4的综合结果：使用unique 使用unique会指示综合编译器可以并行计算case项。与图7-3所示的优先级实现相比，这显著减少了该独热码解码器的门数和传播路径的数量。 示例7-3和7-4中所示的reverse case语句编码风格是综合编译器需要决策修饰符以实现最佳结果质量（QoR）的少数例外之一。

WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述

Learning 期刊：2020 Fourth World Conference on Smart Trends in Systems, Security and Sustainability (WorldS4) 在这种背景下，个性化联邦学习应运而生。所谓个性化，是指对全局共享模型进行改进，改进后的模型相比于全局模型和本地模型，可能更适合客户端。 本文的目的是调查最近关于在联邦学习环境中为客户建立个性化模型的研究，这些模型预期比全局共享模型或本地个体模型表现更好。 II. 个性化需求 联邦学习系统在个性化方面面临的三个挑战： 1. 使用客户端的私有数据来个性化全局模型。 为了使联邦学习个性化在实践中有用，以下三个目标必须同时解决，而不是独立解决： 1. 开发改进的个性化模型，使大多数客户受益。 2. 在个性化过程中，过度拟合是一个重要的挑战，特别是对于本地数据集较小的客户。鉴于此，Yu提出将全局共享模型作为教师，将个性化模型作为学生，这样就可以减轻个性化过程中过拟合的影响。

4. 创建模块实例，为模块解析准备

2. webpack构建的基石: tapable@1.1.3源码分析 3. webpack构建整体流程的组织：webpack -> Compiler -> Compilation 4. 创建模块实例，为模块解析准备 5. 路径解析：enhanced-resolve@4.5.0源码分析 6. 模块构建之loader执行：loader-runner@2.4.0源码分析 7. ---- 上一节说到normalModuleFactory.create来创建模块实例，下面从该方法开始分析创建模块实例需要哪些准备工作。 hooks.factory钩子的目的是创建模块实例 注意这两个订阅函数的执行结果是返回一个函数：factroy()、resolver() resolver(): 收集各种模块构建过程中需要的信息 该部分有大量代码解析 this.ruleSet匹配所有的非内联loader 解析非内联loader路径为本地路径 获取parser、generator：hooks.createParser、hooks.createGenerator 创建模块实例

信用风险建模 in Python 系列 4 - 混合模型概述

本文含 1491 字，8 图表截屏 建议阅读 10 分钟 0 引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第四篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化

Sitecore个性化 - 什么是历史个性化？

顾名思义，Sitecore中的历史个性化允许您根据访问者过去在您网站上的行为来设置个性化规则。 许多组织选择Sitecore  作为其高级个性化功能的网站平台 - 历史个性化只是一种方法。 查看我们关于Sitecore个性化的文章- 基础知识 历史个性化如何运作？ 想象一下，你是一家白色家电制造商或零售商。 您计划在过去六个月内通过特别优惠向所有购买新洗衣机的客户发送电子邮件。 这是历史个性化。 个性化需要发挥人们的情感，让他们对自己和品牌感觉良好。 为什么历史个性化很重要？ 通过为现有客户推出数字红地毯，为他们提供个性化的产品，服务和体验，您可以推动销售和交叉销售机会，并将他们变成生活的拥护者 - 从而推动新客户您。 如何在Sitecore中设置历史个性化？ 使用Sitecore访客概要分析 访问者分析是开始使用Sitecore强大的个性化功能的简单方法。 通过创建访问者个人资料，您可以根据他们的兴趣，当然还有他们的历史记录，为访问者提供内容。

《JavaScript 模式》读书笔记（5）— 对象创建模式4

可以使您能够一个接一个的调用对象的方法，而无需将前一个操作返回的值赋给变量，并且无需将您的调用分割成多行： myobj.method1("hello").method2().method3("world").method4( 对象创建模式的内容到这里就告一段落了，这一整章文章讲解了命名空间模式、声明依赖、私有模式、模块模式以及沙箱模式、对象常量、链模式等一系列有用的创建对象的方法。那么下一章，我们会学习下代码复用模式。

RavenDB建模--常见建模方案

在 RavenDB 中对如何在应用程序中进行数据建模没有任何要求，我们可以使用任何形式进行建模，RavenDB 只关心如何构建数据，这就是我们后续几篇文章要讲解的内容。 public Parent Mother { get; set; } public Registration Registration { get; set; } } 我们在建模时应遵循 RavenDB 建模的核心原则，要确定哪些信息可以放在一起，哪些信息是独立的，这就是我们上篇文章介绍的优秀的文档模型应具备独立、隔离和连贯性。 另一种情况是，如果需要对文档进行并发活动，由于文档是 RavenDB 中的并发单位，因此需要对文档进行建模，以便它们具有更改的单一原因。

元素建模：探索建模的要素

随着我们不断深入软件架构的设计里，我们也会不断也尝试着一系列不同的方法，诸如于我的同事 @少个分号 在那篇《建模方法元模型：如何设计一个建模方法》一文里，对于不同建模方式进行了简单的介绍，并进行了相关的拆解和分析 再回到面向对象这一点来看的话，建模就变成了一件非常有意思的事。 建模“建模”：从概念到模型 回到我们所开发的软件系统里，其系统的核心组成部分是由一个个的概念所组成。 建模的方式：基于“事实”的软件建模 PS：对于事实，从语言的角度，可能使用纪实、叙实会比较合适。 基于凭证的建模：履约建模 履约建模是一个比较新的建模方法，它基于凭证的方式来设计系统。其核心要素是：作为业务凭证，只存在创建，不存在修改和删除。 建模建模 从某种意义上来说，寻找这些“事实”的过程，便是系统状态的表征过程。

Simulink建模与仿真（4）-Simulink使用基础（MATLAB的基本绘图功能）

4、简单的图形控制命令 (1) clc：清除命令窗口。 (2) grid on：自动在各个坐标轴上加上虚线型的网格。 (4) hold off：释放当前图形窗口，绘制的下一幅图形将作为当前图形，即覆盖原来图形。这是MATLAB的缺省状态。 (5) hold：在hold on与hold off之间进行切换。

UMLChina建模竞赛题大全-题目全文+分卷自测（1-4）

A) 工作流类型 B) 工件类型 C) 工件形式 D) 表示法 4 [ 单选题 ]以下说法正确的是: A) 在业务建模阶段，我们研究的焦点放在组织上。 A) -1,0,4 B) 4,0,3 C) -1,2,4 D) -1,1,0 9 [ 单选题 ]关于“界面原型”，以下说法正确的是： A) 界面原型不是需求，但可以在需求阶段使用，目的是验证用户需求的正确性 A) 3个 B) 4个 C) 5个 D) 6个 4 [ 单选题 ]关于判断节点，以下图形中正确的个数为： ? ? ? ? UMLChina建模竞赛题自测（4） 1 [ 单选题 ]关于系统用例和类，以下说法正确的是： A) 系统某个用例的实现中，使用的类的数量可以为0。 4 [ 单选题 ]用例规约中，针对一个交互回合中的步骤，以下说法正确的是： A) 请求、验证、改变、回应四类步骤中，可以任意只留两类。

数学建模番外篇4：优秀论文插图整理&分析（2020年）

前面两篇整理过部分美赛优秀论文插图，本篇开始将按照年份进行整理，顺序基本按照从A题到F题的顺序。

数据建模-维度建模-维度设计

作为维度建模的核心，我们在企业级的数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，我们有且只允许有一个维度定义。 第二步：确定主维度表。 二、第二部分 在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。 具体体现在如下几个方面： （1）命名规范的统一：表名、字段名等统一；  （2）字段类型的统一：相同和相似字段的字段类型的统一； （3）公共字段及枚举值的统一：公共字段及枚举值的类型、命名方式等统一； （4） 表4：变化前商品表和订单表 商品 Key 商品 ID 商品标题 所属新类目 所属旧类目 其它属性 1000 item1 title1 类目 1 类目 1 ... 02 快照维表 维度的基本概念中介绍了自然键和代理键的定义，在Kimball的维度建模中，必须使用代理键作为每个维度表的主键，用于处理缓慢变化维度。

vim个性化配置

地址： https://github.com/spf13/spf13-vim Requires Git 1.7+ and Vim 7.3+     curl https://j.mp/spf13-vim3 -L > spf13-vim.sh && sh spf13-vim.sh 即可一键安装

个性化的分页

没有办法，想个性化功能，只有自已动手来做了，呵呵。 我们一步步的来，首先是导入需要的命名空间。下面的例子，其实也是我从国外找来的，再加上点个人的东东，再汉化，呵呵。 Namespace="System.Data.SQL" %> 我们先看看，我们的web控件是哪些，再看看代码是怎么写的，这样比较好：） <body>

个性化的分页实例 int)MyDataGrid.CurrentPageIndex+1); lblPageCount.Text = "总页数是： " + MyDataGrid.PageCount; } 到此为止，我们的个性化页面已经完成了

vim 个性化设置

NormalNormal模式 normal G 跳到最后一行 其他个性化设置 " edit my vimrc let mapleader = "-" " 设置快捷键前缀为 - nnoremap <leader "tab width set softtabstop=4 "backspace set shiftwidth=4 "indent width set expandtab "expand 设置自动缩进 4 个空格, 当然要设自动缩进先. " :set sts=4 即设置 softtabstop 为 4. 输入 tab 后就跳了 4 格. " :set tabstop=4 实际的 tab 即为 4 个空格, 而不是缺省的 8 个. " :set expandtab 在输入 tab 后, vim 用恰当的空格来填充这个 \<\d\{4}\> " 列，替换所有在第三列中的str1 " :%s:\(\(\w\+\s\+\)\{2}\)str1:\1str2: " 交换第一列和最后一列 (共4列) " :

个性化推荐技术

在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？ 这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。 1. 4. 因为在电商产品中，在非个性化的商品展示过程中，往往爆款商品拥有更多的流量，这样其实不能很好的照顾到高质量长尾用户和高质量长尾商品。 基于模型（这个比较抽象）：利用数学建模的手段，评估你的购买意图，将模型计算出来的得分最高的推荐给你 基于内容：在茫茫商品中，总有一些商品他们的属性、描述很像；当你看了某些商品后，推荐系统会将内容上最相似的那些上商品推荐给你

Putty个性化配置

ApplicationCursorKeys"=dword:00000000 "ApplicationKeypad"=dword:00000000 "NetHackKeypad"=dword:00000000 "AltF4" :00000000 "Colour0"="0,255,0" "Colour1"="255,255,255" "Colour2"="0,0,0" "Colour3"="85,85,85" "Colour4"