conceptual

点击上方 SQL数据库开发 ，关注获取 SQL视频教程 SQL专栏 SQL基础知识汇总 SQL高级知识汇总 作者：知行思新 来源：http://www.cnblogs.com/DBFocus/archive/2011/04/09/2010904.html 引言： 数据库设计 Step by Step (1) 得到这么多朋友的关注着实出乎了我的意外。这也坚定了我把这一系列的博文写好的决心。近来工作上的事务比较繁重，加之我期望这个系列的文章能尽可能的系统、完整，需要花很多时间整理、思考数据库设计的各种资料，所以文章的更新速度可能会慢一些，也希望大家能够谅解。 系列的第二讲我们将站在高处俯瞰一下数据库的生命周期，了解数据库设计的整体流程 数据库生命周期 大家对软件生命周期较为熟悉，数据库也有其生命周期，如下图所示。 图（1）数据库生命周期 数据库的生命周期主要分为四个阶段：需求分析、逻辑设计、物理设计、实现维护。 这个系列的博文将主要关注数据库生命周期中的前两个阶段（需求分析、逻辑设计）。如图中红色框出的部分。 数据库的物理设计，包括索引的选择与优化、数据分区等内容。这些内容也非常丰富，而且可以自成体系，园子里也有很多好文章，故在本系列中不作主要关注。本文最后将给出一些链接供大家参考。 数据库生命周期的四个阶段又能细分为多个小步骤，我们配合图（1）来看看每一小步包含的内容。 阶段1

In this review, we have attempted to sketch the outlines of a new interdisciplinary field, which we call network neuroscience. The field gathers momentum as networks have become ubiquitous phenomena encountered in empirical investigation as well as computational analysis and modeling of neurobiological systems at all scales. The ever-growing volume of big data in neuroscience demands not only advanced analytics and sound statistical inference, but it also calls for theoretical ideas that can unify our understanding of brain structure and function. Theory is indispensable, as it allows us to

点击上面"脑机接口社区"关注我们 更多技术干货第一时间送达 作者丨咚懂咚懂咚@知乎(已授权),未经允许,禁止二次转载 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818 编辑丨脑机接口社区 对脑电信号处理时，大家不可避免的会用到一些信号处理方法，其中小波变换在脑电信号处理中比较常用的方法。本文作者按照傅里叶-短时傅里叶变换-小波变换顺序，由浅入深，通俗易懂的解释了小波变换的相关知识。 从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。（反正题主要求的是通俗形象，没说简短，希望不会太长不看。。） 01 傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上。（在第三节小波变换的地方我会再形象地讲一下傅里叶变换） 下面我们主要讲傅里叶变换的 不足。即我们知道傅里叶变化可以分析信号的频谱，那么为什么还要提出小波变换？ 答案就是@方沁园所说的，“ 对非平稳过程，傅里叶变换有局限性 ”。看如下一个简单的信号： 做完FFT（快速傅里叶变换）后，可以在频谱上看到清晰的四条线

关于本参考手册 英文版 本手册主要描述了 ARMv8 体系结构。ARMv8 体系结构主要描述了 ARMv8-A 处理单元 (PE，Processing element) 的运行机制，包括以下方面内容： AArch64 和 AArch32 两个运行态。 三种指令集: 在 AArch32 运行态下, 支持兼容旧架构的 A32 和 T32 指令集. 在 AArch64 运行态下, 执行 A64 指令集. 当前 Exception 等级， 安全状态和运行态的不同对 PE 行为的影响。 Exception 模型 (Exception model)。 支持 AArch64 和 AArch32 运行态切换的内部交互模型 (interprocessing model)。 定义 Memory Ordering 和 Memory Management 的内存模型 (memory model)。本手册中，仅描述定义了虚拟内存系统架构 (VMSA) 的 ARMv8-A 架构的内存模型。 编程模型 (programmers’ model)，主要描述用于控制 PE 和内存系统，以及提供相关状态信息的系统寄存器 (System registers) 接口。 高性能的 SIMD 和浮点指令： 支持单精度和双精度浮点数操作。 双精度、单精度和半精度浮点数转换。 三种指令集都支持整形、单精度浮点数向量操作。 在

用户体验设计各成员职责 用户体验设计是一个部门，他贯穿与整个设计生产过程，主要包括四类成员，他们分别是：结构（概念）设计师、交互设计师、视觉（图形）设计师、用户测试工程师。 结构设计师　Structure Designer 结构设计也称为概念设计 （Conceptual Design），是界面设计的骨架。第一步的工作是分析，而不是设计。通过分析目标用户的特点和任务，制定出产品的整体架构。就是具有能非常好地确定产品将要做什么，以便别人顺利完成任务的人。他她不需要知道程序怎么写，但是他必须了解数据库可以提供些什么。这就好比设计一个店铺的展示，什么样的产品最吸引眼球放在橱窗；什么样的产品最好卖放在柜台；什么样的产品很冷门放在仓库，只在老顾客偶尔来询问时才拿出来，这绝对是一门学问。因为这不需要花费很多金钱和时间，却可以使产品有重大的变化。 结构设计师常用的工具是纸、铅笔，高级一点也许可以用Viso，当然，还有PPT，因为让其他人信服你的计划需要详尽的计划演示和完美的口才。 交互设计师 Interactive Designer 任何产品功能的实现都是通过人和机器的交互来完成的。虽然我们的产品通过机器实现，但在设计的过程中人的因素应该作为绝对的核心被体现出来。切记：是让技术为用户服务，而不是让用户服务技术。什么是人所易于使用的？这个操作过程需要交互设计师凭借对复杂行为的想象力一步一步的设计出来

Among SPICE models, there are what are called thermal models and thermal dynamic models, which are used to perform simulations relating to heat. We first describe thermal models. We hope the reader will acquire a conceptual image of the general nature of thermal models. What is Thermal Model? A thermal model is a model of an electrical circuit that corresponds to transient thermal resistances, for use in calculations of the thermal circuit associated with the electrical circuit. Thermal resistances are represented by R, and thermal capacities by C. The interchange of thermal circuits and

使用PowerDesigner做数据库设计（二） CDM设计后续 在上一篇文章中，有一点给忘记了，在CDM设计窗口中，如果在设计中，实体entity越来越多，实体entity间的关系也会越来越复杂，像蜘蛛网一样难以分辨，从可视化和可维护性上面讲，这是不利的，有没有办法解决这个问题呢。办法是有的，请看下图： 图-1 在图中，点击鼠标右键，选择新增，在新增下选择第一项Conceptual Diagram，这样就可以根据业务逻辑来建立一个子CDM，在打开的窗口中给子CDM命名，添加code和备注。 图-2 如果想让每一个子CDM排列有序，则可以在名称前面增加数字来进行排序，如下图所示： 图-3 对于实体Entity，关联关系Relationships，还有Association及Association Link也可以使用同样的命名规则，根据业务逻辑在名字前添加数字，进行归类存放，方便后续的审核确认。 *PDM介绍* PDM是PhysicalDataMode的英文简称，物理数据模型的意思。PDM可以直接创建，也可以从CDM之间生成，还可以从已有的PDM再次生成PDM。 在PDM中可以对CDM生成的表结构，做进一步的核对、确认一下，这是不是就是自己想要的数据结构，需要注意的是CDM中的关联association会直接生成对应的表table，还有一点需要注意

ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks 论文作者： Jiasen Lu, Dhruv Batra, Devi Parikh, Stefan Lee（佐治亚理工学院、俄勒冈州立大学、Facebook AI Research） 点此进入 “论文地址” 摘要 本文提出ViLBERT(Vision-and-Language BERT)，该模型学习图像内容和自然语言的无任务偏好的联合表征。ViLBERT在BERT的基础上扩展为多模态双流模型，在各自的流中处理图像和文本输入，这两个流通过共注意力transformer层进行交互。该模型在Conceptual Captions数据集上进行预训练，再将其迁移应用到多个视觉-语言任务：视觉问答，视觉常识推理，指示表达(referring expressions)和基于字幕的图像检索。ViLBERT应用到下游任务时仅需对基础架构进行少量添加。实验结果表明本文的ViLBERT在4个下游任务中显著优于面向特定任务的最先进模型。 ViLBERT代表了一种转向：从将学习视觉和语言之间的基础知识仅作为任务训练的一部分，转向将视觉基础知识作为一种可预训练和可迁移的能力。 介绍 视觉理解任务包括通过在图像