【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。

维度建模和指标体系构建

01 数仓建模综述 数据建模是数据开发工作中的核心与基石，好的模型体系好处很多： 降低成本：优秀的模型设计能够提升数据复用性，减少计算/存储资源浪费 提升开发效率：优秀的模型设计能够降低数据使用门槛，减少工作量 一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤： 业务调研：调研需要建模的业务形态，划分基本的业务线/数据域 层次设计：定义数仓层级，保证各层级之间职责明确，划分清晰 规范设计：定义数仓中表/字段的命名规范 在阿里的数据体系中的每个指标都可以通过如下的规则描述。 ? ，构建总线矩阵 根据数据需求整理指标体系，规范指标定义和命名 ? 因此在数仓建模的时候应该考虑将两者维护在同一个数据仓库之下，减少重复开发。

TD人才发展体系化构建模型分享

到了年底很多的HR同学开始要做第二年的培训计划，，今天和大家分享一个TD人才发展的体系化模型构建的分享，希望能帮助到大家完善自己公司内部的培训体系，构建起体系化的人才发展。 首先我们把整个TD的体系 用了一个图来做呈现 在这个图里包含了公司内部各个部门，各个岗位，各个阶段的人才发展的计划，通过学习发展项目，学习地图等串联起了整个公司的人才发展，我们一一和大家解读下这个 4、各个部门的常规课程 各个部门的人才发展计划，首先需要对部门的岗位进行分级，这个可以在胜任力模型里先构建，根据不同职级的岗位设计不同的学习课程，所以在部门的人才发展上就会引入学习地图这个项目，通过学习地图构建起完善的人才发展体系 同时以胜任力模型，ERP管理系统和E-LEARNING学习平台，TTT内训师体系的辅助来完成整个TD的人才发展。 TD人才发展是一个综合的模块，并不单单是培训这个板块，其实会和薪酬，绩效等都有关联，作为TD专家一定要了解人力资源的各个模块，以人才发展为目的进行体系的构建。

个人思维体系元模型-完整建模文档输出

大家好，我是人月聊IT 今天继续分析个人思维体系的元模型建模提示词和最终构建的元模型文档。这套方法经过多次迭代和调整后，相对已经比较成熟。 如果你本身也有大量的个人原创自媒体文章，或者说有个人的本地笔记本，大家都可以参考该思路对于你某一个核心主题的文章进行逆向建模输出。 优先记录高频、强调的关系 4. 保持客观,不过度解读 请开始分析。 阶段四：原则与方法论提炼 提示词 4-1 基于已构建的概念和关系体系,现在提炼底层原则和方法模式。 **知识体系导航**：快速定位某个主题下我的核心观点 3. **观点一致性检查**：确保新内容与已有体系一致 4. ->|支撑| C 统计摘要 一级核心概念：4个（思维双主线+学习实践+知识经验） 二级概念：12个 三级具体方法：25个 核心原则：15条 方法模式：10个 关键路径：4条 核心循环：3个 1️⃣ 概念体系

数据仓库体系建模&实施&注意事项小总结

数据仓库其实是一套体系，他不是一门什么技术，而是整合了很多已有的技术，来更好地组织和管理数据。 说到数仓建模，就得提下经典的2套理论： 范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。 维度建模 Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。 指标字典 前面我们说过，数仓是一套体系，一个建设过程，它整合了很多的方法论，并不是一门新的技术。这里我们说说数仓中的指标体系，指标也不是数仓或者数据平台中特有的， 很多场景都会有指标这个概念。 假设3月1号创建了如下4条记录，数仓会在2号凌晨进行同步 ? 2号的时候，新增了1条记录，并且有一条记录更新了，按照增量规则，我们会拿到两条记录 ? 4. 我们公司的同步机制 我们呢，一创业公司，数据量不算多，使用的都是阿里云的工具，一开始为了方便，所有的数据，都是全量来的，刚看了眼数据量又10几T吧，其中很多是历史数据。

数据体系：规范、建模、标签、设计、融合、建设....（82页PPT）

Java日志体系(log4j)

log4j 1.1 简介 Log4j是一个由Java编写可靠、灵活的日志框架，是Apache旗下的一个开源项目；现如今，Log4j已经被移植到了C、C++、Python等语言中，服务更多的Developer ; } } 最后，在classpath下声明配置文件：log4j.properties 或者 log4j.xml； 例1：log4j.properties： log4j.rootLogger = log4j.appender.FILE.ImmediateFlush=true log4j.appender.FILE.Threshold = DEBUG log4j.appender.FILE.Append 1.4 log4j配置文件详解 接下来，具体讲解下log4j配置文件中的各个属性：（以log4j.properties为例讲解）； Logger 配置根Logger，其语法为： log4j.rootLogger 例如：test.TestLog4j.main(TestLog4j.java:10)。

Java日志体系(slf4j)

接下来，我们讲解下关于slf4j具体的使用。 3.2 slf4j结构 上面的截图，展示的是slf4j搭配log4j使用。 但是，这些底层日志类实际上跟slf4j并没有任何关系，因此slf4j又通过增加一层日志中间层来转换相应的实现，例如上文中的slf4j-log4j12。 这会，就需要引入jcl-over-slf4j.jar包了，它会将commons-logging的“骗入”到slf4j中来，实现日志框架结合； 3.3 源码分析 以下源码基于slf4j-1.7.20、slf4j-log4j12 对象； 6.由于log4j的日志对象org.apache.log4j.Logger.log4jLogger与slf4j的org.slf4j.Logger日志接口并无多态关系，所以此时slf4j引入了一个 依赖外，还需要添加slf4j-api、jcl-over-slf4j、slf4j-log4j12依赖) !

【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

数据仓库体系建模实施及注意事项小总结

数据仓库其实是一套体系，他不是一门什么技术，而是整合了很多已有的技术，来更好地组织和管理数据。 说到数仓建模，就得提下经典的2套理论： 范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。 维度建模 Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。 指标字典 前面我们说过，数仓是一套体系，一个建设过程，它整合了很多的方法论，并不是一门新的技术。这里我们说说数仓中的指标体系，指标也不是数仓或者数据平台中特有的， 很多场景都会有指标这个概念。 假设3月1号创建了如下4条记录，数仓会在2号凌晨进行同步 2号的时候，新增了1条记录，并且有一条记录更新了，按照增量规则，我们会拿到两条记录 拿到增量数据之后，我们需要将增量的数据合并到我们数仓的表中 4. 我们公司的同步机制 我们呢，一创业公司，数据量不算多，使用的都是阿里云的工具，一开始为了方便，所有的数据，都是全量来的，刚看了眼数据量又10几T吧，其中很多是历史数据。

数据仓库项目中的数据建模和ETL日志体系

数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL 日志体系。 ETL日志体系不够完善两个方面，下面详细的介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。 因此，个人建议在数据仓库建模的不同阶段，不同类型的数据仓库，采用不同的方法，因地制宜，从而保证整个数据仓库建模的质量。 ---- ETL日志体系 说到日志，相信大家都不陌生。 我在这里只是抛砖引玉，数仓类的跨功能需求不仅仅是数据建模和ETL日志体系，还有其他跨功能需求没有在本文中体现。例如，性能、安全、可用性等等，也都同样重要。

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。

聊聊 RocketMQ 4.X 知识体系

本文将带您深入了解 RocketMQ 4.X 的核心知识体系，从架构设计到关键机制，一探这款高可用消息中间件的底层逻辑。 1 整体架构 RocketMQ 4.X 架构中包含四种角色 : 1、NameServer 名字服务是是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。 4、Consumer 消息消费的角色，支持以 push 推，pull 拉两种模式对消息进行消费。 生产者根据检查到的本地事务的最终状态再次提交二次确认，服务端仍按照步骤4对半事务消息进行处理。 同时，我们提到了 RocketMQ 4.X 的消费流程，它的消费逻辑有两个非常明显的特点： 客户端代码逻辑较重。

Java日志体系(log4j2)

1 log4j2 1.1 简介 log4j2，一个日志的实现框架，是log4j的升级版本，于2014年7月正式亮相。 与第一代log4j不同，log4j2完全重写了log4j的日志实现，并不是在原有基础上进行的升级，解决了log4j中的一些问题，例如：多线程下性能低下、api不支持占位符{}的使用、配置文件不能自动重新加载等 1.4 log4j2配置文件详解 与log4j不同的是，log4j2只支持.xml或者.json格式的配置文件，不在支持.properties格式的配置文件。 文件 2.classpath下名为 log4j2-test.xml 3.classpath下名为 log4j.json 或者log4j.jsn文件 4.classpath下名为 log4j2.xml 请注意 ，此处我们常用的是log4j2.xml，这块与log4j不同； 以下是log4j2常用的配置信息：（逐一进行讲解） <?

多智能体系统中的环境建模与自适应控制策略【基于深度学习的动态环境建模】

多智能体系统中的环境建模与自适应控制策略【基于深度学习的动态环境建模】引言随着人工智能技术的进步，尤其是在强化学习和多智能体系统中的应用，智能体环境的建模和优化显得尤为重要。 本文将探讨如何利用物理引擎和实时渲染优化技术来提高智能体环境建模工具的性能，并通过一个简单的代码实战来展示这一过程。物理引擎的作用物理引擎在智能体环境中充当着“现实世界”的模拟器。

从零搭建微信公众号数据分析体系：建模篇

12 2023-09 从零搭建微信公众号数据分析体系：建模篇 数据整理完了，接下来就是建模了~接着上周的进度继续给大家同步进展，终于开始做建模和数据入库啦~ LEARN MORE 搭建微信公众号数据分析体系 按照约定，又到了周二给大家同步一下作（zhe）死（teng）进展的时刻： 第一周，在从零搭建微信公众号数据分析体系：准备篇 (qq.com)中，做了一个初步的需求设计和基本的软件确定。 在从零搭建微信公众号数据分析体系：调研篇 (qq.com)中，设计了一个简单的逻辑模型。 在建模之前，我又想作死搞点别的。 工欲善其事必先利其器 虽然上周只是一个简单的逻辑模型出来，但实际上整个数据库中怎么建表，建几张表，字段怎么命名，怎么入库的答案已经在我脑子里了。 除了报表中有的信息，我又单独加了一些我觉得有必要的信息到其中： 最终的模型是这个样子的： ​ 这个建模工具用起来非常简单，我都不知道怎么描述才好，直接把做模型用的语句放在这里，如果有类似需求的朋友们

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

DAMA数据管理知识体系指南之数据架构和建模

4）业务环境改进。实例包括由于数据错误减少而改变的客户保留率和在递交报告中当局评论的减少率。 4）提供了应用定制、整合，甚至替换的起点 良好的数据建模会降低支持成本，增加未来需求重复利用的可能性，从而降低构建新应用的成本。数据模型是元数据的一种重要形式。 物理模型与特定技术相关 4、规范化 规范化（Normalization）是运用规则将复杂的业务转化为规范的数据结构的过程。 实践中一般达到第三范式即可，4NF，5NF很少出现 DAMA对范式的解释有点官方，为了帮助理解，可以参考： 十一、关键概念/工具/方法 1、数据建模和设计质量管理 1.1、开发数据建模和设计标准 如前所述 4）用于创建和维护这些可交付成果的标准方法的列表和说明。 5）数据建模和数据库设计角色和职责的列表和描述。 6）数据建模和数据库设计中捕获的所有元数据属性的列表和描述，包括业务元数据和技术元数据。

DIKW模型与数据工程1.DIKW 体系2.数据工程领域中的DIKW体系3.数据工程 领域职业划分4.数据分析5.数据建模基础

文章来源：Python数据分析 1.DIKW 体系 DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系，可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗--《岩石》。 2.数据工程领域中的DIKW体系 D：Data (数据)，是 DIKW 体系中最低级的材料，一般指原始数据，包含（或不包含）有用的信息。 4.数据分析 百度百科：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。 4. 数据展现：数据可视化，使用相关工具对分析出的数据进行展示。 常见的数据建模分类 ?