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建模答题赛第2赛季第10轮（纠正某些书上的建模错误）
[改错题]很多书中的建模示例都存在问题。请根据《软件方法（上）》第2版的知识，指出以下材料存在的问题。 ?
50120发布于 2019-10-08 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Simulink建模与仿真（10）-Simulink混合系统模型及表示
分享一个系列，关于Simulink建模与仿真，尽量整理成体系 一、混合系统的数学描述 混合系统是由不同类型的系统共同构成的，因此混合系统的数学描述可以由不同类型系统描述共同构成。
80210编辑于 2023-11-15 - 来自专栏软件方法
UMLChina建模竞赛第3赛季第10轮：汽车、EA
C) 当有其他公司想研发一款建模工具（代号X）来和EA竞争时，Sparx Systems公司就会成为X的目标组织。 ---- UMLChina建模答题赛第3赛季当前排行榜（至第9轮） 龙龙 5 城市：深圳，单位：GXT yuyjx 4.8 城市：沈阳，单位：DR Alan 4.2 城市：深圳，单位：WFT 深圳，单位：CY 小群 3 城市：广州，单位：LBT 第五元素 1.8 城市：昆明，单位：CH 索路 1 左耳东 1 城市：深圳，单位：JT -------------------- UMLChina建模答题赛第 城市：济南，单位：LXB 巧克力趣多多 1 城市：南宁，单位：IBM xieh 1 城市：北京，单位：TT -------------------- UMLChina建模答题赛第 1 城市：墨尔本 8月18-21晚网课：软件需求设计方法学全程实例剖析 8月11-14晚剔除“伪创新”的领域驱动设计-网络公开课 [新增EA027智慧公寓系统]25套UML+EA和StarUML的建模示范视频
42910编辑于 2022-10-31 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_范式建模和维度建模
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill 区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。 建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。
73610编辑于 2022-11-09 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模
[外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念 维度建模：模型相对清晰、简洁。维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来。 4. 维度建模一般按照以下四个步骤：选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。 在DWD层，以业务过程为建模驱动，基于每个具体业务过程的特点，构建最细粒度的明细层事实表。事实表可做适当的宽表化处理。 DWD层是以业务过程为驱动。 DWS层、ADS层都是以需求为驱动，和维度建模已经没有关系了。 DWS层建宽表，按照主题去建表。主题相当于观察问题的角度，对应着维度表。
1.9K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏喵叔's 专栏
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。
79110编辑于 2022-03-22 - 来自专栏23号杂货铺
『 懒人10分钟—大数据篇（一）』数据建模是什么？
—— 23号老板 0 1 概念 原创：lianxiaobao 文章概览 |— 概念 |— 建模方法 |— 模型层次划分 |— 数据模型规范 |— 建模指导 ODS |— ODS常用的设计方法 |— 应用场景 1、什么是数据模型？ 2、典型数据仓库建模方法 - 范式模型 - ER实体关系模型 - 纬度模型 建模四步曲：确定业务流程->确定粒度->确定纬度->确定事实表 3、模型层次划分 ? 4、数据模型规范 - 物理、逻辑模型设计规范 - 标准编码规范 - 中英文缩写规范 0 2 理解 下面我就对如何建模做一些简单的介绍，如果想更细致的学习数仓知识推荐《阿里巴巴— 建模指导 ODS，全称是Operational Data Store 操作数据存储。
10K41发布于 2019-09-27 - 来自专栏phodal
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。
58030编辑于 2021-12-04 - 来自专栏数据饕餮
数据仓库专题（7）-维度建模10大基本原则
遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理，模型灵活，能够适应未来的信息资源，违反这些原则你将会把用户弄糊涂，并且会遇到数据仓库障碍。 二、正文 原则1、载入详细的原子数据到维度结构中 维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测 当然，原子数 据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。 原则10、不断平衡需求和现实，提供用户可接受的并能够支持他们决策的DW/BI解决方案 维度建模需要不断在用户需求和数据源事实之间进行平衡，才能够提交可执行性好的设计，更重要的是，要符合业务的需要， 需求和事实之间的平衡是DW/BI 从业人员必须面对的事实，无论是你集中在维度建模，还是项目策略、技术/ETL/BI架构或开发/维护规划都要面对这一事实。
1.6K50发布于 2019-01-14 - 来自专栏全栈程序员必看
dh参数建模_data vault 建模
仅供个人学习记录 前言 DH法一般用一次就丢，然后后面再需要用的时候就会忘，所以本文整理了DH建模法，方便需要使用的时候进行参考。这里不讲原理，只讲结论和方法 1. 建模方法（简述） DH法可分成以下几步： 辨认出关节和连杆（关节序号从1到n，连杆序号从0到n） 确定Z轴（n号关节上的坐标系序号为n-1） 确定每个坐标系的原点 确定XY轴 确定Tool frame（ 建模方法（详细） 需要建模的话，按照如下步骤一步步建模即可。注意tool frame那边建完了需要检查 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
80210编辑于 2022-09-29 - 来自专栏大数据学习与分享
数据建模-维度建模-维度设计
导读： 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。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。 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。 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。 但在阿里巴巴数据仓库建设的实践过程中，虽然我们使用的是Kimball的维度建模的理论，但实际并未使用代理键。我们是如何处理缓慢变化维度，如何记录变化历史的呢？为什么不使用代理键呢？
1.6K31编辑于 2023-09-06 - 来自专栏Java架构师必看
建模 python_整数规划建模例题
今天说一说建模 python_整数规划建模例题,希望能够帮助大家进步!!! Python之建模规划篇--整数规划 基本介绍 整数规划的分类 整数规划的特点 求解方法分类 0 - 1 型整数规划 蒙特卡洛法 (随机取样法) 整数线性规划的计算机求解 分枝定界法 Python image.png image.png 这里用一个指派问题作为例子进行解决 若用Matlab解决,代码如下 clc, clear c=[3 8 2 10 3;8 7 2 9 7;6 4 2 7 5 8 4 2 3 5;9 10 6 9 10]; c=c(:); a=zeros(10,25); intcon=1:25; for i=1:5 a(i,(i-1)*5+1:5*i )=1; a(5+i,i:5:25)=1; end b=ones(10,1); lb=zeros(25,1); ub=ones(25,1); x=intlinprog(c,intcon,[],[]
1.7K10编辑于 2022-07-19 - 来自专栏软件方法
UMLChina建模竞赛题大全-题目全文+分卷自测（10套100题）
10 [ 多选题 ]假设用以下状态机图描述令狐冲施展剑法的情况，请问以下说法正确的是 ? A) 如果令狐冲处在“甲丑”时被“撩”，令狐冲将到达“戊”。 10 [ 多选题 ]春节到了，很多人要坐火车回老家过春节。铁路员工也是人，很多铁路员工也要坐火车回老家过春节。 10 [ 单选题 ]什么情况下下“类”、“组件”、“UML”、“泛化”、“关联”等词汇出现在某个系统的用例规约里是合适的？ UMLChina建模竞赛题自测（10） 1 [ 单选题 ]以下四个建模场景中，其中一个场景的建模水平和其他三个不同，这个场景是： A)张三发现了寻找系统用例的好办法：先想想系统里可能会有什么数据，然后推想系统需要为这些数据提供新增 10 [ 多选题 ]这是某本书给出的关于Android SDK中View相关的图。
97110发布于 2020-02-19 - 来自专栏walterlv - 吕毅的博客
Windows 10 应用创建模糊背景窗口的三种方法
Windows 10 应用创建模糊背景窗口的三种方法 发布于 2018-07-16 11:44 更新于 2018 本文将介绍三种创建模糊背景窗口的方法。有人可能喜欢称之为毛玻璃窗口、亚克力窗口。 ---- This post is written in multiple languages. 三种创建模糊背景窗口的方法 Windows 10 上创建带模糊背景的窗口有三种不同的方法，不过每一种都是既有好处又有坏处的： 调用 Win32 API —— SetWindowCompositionAttribute 这绝对是 Windows 10 上获得背景模糊效果中视觉效果最好，同时又最省性能的方法了。不过，这种方法只能在 UWP 应用中使用。 ? 当然，我还写了一篇博客专门讲使用 SetWindowCompositionAttribute API 实现背景模糊效果：在 Windows 10 上为 WPF 窗口添加模糊特效（就像开始菜单和操作中心那样
3.5K30发布于 2018-09-18 - 来自专栏全栈程序员必看
数据建模与数仓建模_数仓建模的几种方式
所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构 有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法，例如我们定义的图的数据结构，然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法，例如深度遍历和广度遍历；我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的，也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。
81040编辑于 2022-11-15 - 来自专栏喵叔's 专栏
RavenDB 文档建模--建模注意事项
我们在开始讲解如何在 RavenDB 中建模之前，先来看看注意事项，这些内容与我们将要辨析的模型有着直接的关系。 这里需要注意的第一点是 不要在不同应用之间建立共享数据库。 因此每个应用程序应该对立的进行数据建模，并不断的根据需求进行改进。 读到到这里，肯定有人会问了：不同的应用程序直接或多或少的都需要共享数据，那么使用 RavenDB 如何实现这一点呢？ 那么，我们在进行建模的时候，应该考虑我的关注点是当前值（例如 Order 文档中的当前订单配送地址）还是时间点值（例如 Order 文档的历史订单配送地址），如果是时间点值那么我们就需要进行数据冗余存储 以上几小段的内容总结下来就是建模文档的核心原则： 独立，一个文档应该独立于其他任何文档而存在，如果某个文档脱离了其他文档而不具备存在的条件，那么这个文档就不是独立的，例如 Order 文档中存在 Address
34820编辑于 2022-03-22 - 来自专栏喵叔's 专栏
RavenDB 文档建模--RavenDB 高级建模方案
上篇文章讲解了标准业务数据的建模方案，但是在实际项目中还存在非标准方案来解决大量复杂的数据结构，那么本篇文章就来讲讲。 根据建模基本原则这样设计出来的文档不符合独立性和连贯性，这样做也没有任何意义（如果把全国34个省级区域写入库中就需要有34个文档）。 "BJ":"北京", "HN":"河南", "HAN":"海南", "HUN":"湖南", "SH":"上海" } 上面这种对 Reference data 建模的方式有如下几个有点 在 RavenDB 中对时态数据进行建模的方法是 完全接受其文档性质 ，因为在大多数时态域中，文档和视图随时间变化的概念非常重要。 以这个为例，我来讲解一下，当将数据建模为物理文档时，我们不需要将工资存根建模为可变实体，而是将时间点视图建模。在其涵盖的时间范围内所做的任何更改都将反映下一个月的工资单中。
65840编辑于 2022-03-22 - 来自专栏技术一号位指南(小诚信驿站)
业务建模：重新审视建模的意义
一、读前思考问题 1.1、什么是建模 1.2、建模不建模，代码写出来有什么不一样吗？ 建模是研究系统的重要手段和前提。 (比如时间、资源、成本、用户等等因素) 分析过程：建模的本质是对于事物的抽象，方便我们理解和分析事物的本质。 1.png 2.png 2.1.3、问题答案 统一答案：建模的本质是对于事物的抽象过程，方便我们理解和分析事物的本质 行业答案：建模的本质是基于当前事物域问题，通过实际经验，进行事物本质(元素和元素之间关系 2.1.4、案例 2.1.4.1、未建模前 image.png 2.1.4.2、建模以后 image.png image.png 2.2、问题二 2.2.1、问题答案 正确答案和理论、实际代码会有体现上不一样
4K543编辑于 2022-05-28 - 来自专栏新智元
重磅 | 谷歌开源大规模语言建模库，10亿+数据，探索 RNN 极限
【新智元导读】谷歌今天宣布开源大规模语言建模模型库，这项名为“探索RNN极限”的研究今年 2 月发表时就引发激论，如今姗姗来迟的开源更加引人瞩目。 研究测试取得了极好的成绩，另外开源的数据库含有大约 10 亿英语单词，词汇有 80 万，大部分是新闻数据。这是典型的产业研究，只有在谷歌这样的大公司才做得出来。 这个数据库含有大约 10 亿个单词，词汇有 80 万单词，大部分都是新闻数据。由于训练中句子是被打乱了的，模型可以不理会文本，集中句子层面的语言建模。 与计算机视觉领域的Imagenet类似，我们认为，在大型数据集上研究，并且在清晰的基准上进行建模将能提上语言建模。 在论文的第二部分，我们将会对语言建模中的重要概念和前人研究进行综述。第三部分，我们会提出对神经语言建模这一领域的贡献，重点在大规模递归神经网络的训练。
96940发布于 2018-03-23 - 来自专栏好好学习
【UML建模】（3） UML建模之类图
在UML中，类表达成一个有三个分隔区的矩形。其中顶端显示类名，中间显示类的属性，尾端显示类的操作。
2.1K12编辑于 2022-03-31
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