动态模型

“地图是人类文化的杰作，它融科学、艺术于一体，作为描述、研究人类生存环境的一种信息载体是人类生产与生活中不可缺少的一种工具。”这是陈述彭院士为《中国地图学年鉴》作序的开场语。Taylor也曾指出“当涉及应用人脑来识别空间联系中的模式与相互关系时，地图学的认知方法是唯一的过程”。地图存在于我们生活的方方面面，应用广泛且己经产生了巨大的社会效应和经济效益，其重要性不言而喻。地图是地图可视化的结果，地图可视化作为现代地图学的核心一直是 三维GIS （ztmapinfo.com） 的研究热点。地图可视化将电子设备的视觉传输能力和人类的视觉思维能力协同起来，将复杂多样的空间信息转化为图形图像并进行交互处理，为人们直观地观察地理现象及分析和探索地理规律提供了有力的工具。随着计算机技术和图形硬件的发展，利用计算机技术来辅助制作电子地图逐渐成为主流趋势。上世纪80年代科学计算可视化己被提出并迅速发展，其理论和方法对空间信息的表达和分析产生了重要影响。国际地图制图协会于1995年成立了一个地图可视化委员会，并与计算机图形学会开始了“Carto-Project”，研究项目，该项目使图形学技术有效地应用在地理学及地图学领域，为空间信息可视化提供了良好的技术支撑。 随着云计算、物联网、基于位置的服务等技术的飞速发展，使得数据的种类和存储规模以前所未有的速度增长。数据的规模化效应给地图可视化带来了极大的挑战

1 ，结构化分析方法 结构化方法主要用于分析系统的功能，是一种直接根据数据流划分功能层次的分析方法；结构化方法的基本特点是表达问题时尽可能使用图形符号，即使非计算机专业人员也也易于理解，设计数据流图时只考虑系统必须完成的基本功能，不需要考虑如何具体地实现这些功能，对于相当复杂的系统， SA 采用化整为零，逐个击破和从抽象到具体逐层分解的方法。 2 ，面对对象分析方法 面对对象的分析分为问题分析和应用分析，问题分析的主要任务是收集并确认用户的需求分析和过程分析，从中抽象出问题的基本概念，属性和操作，然后用泛化，组成和关联结构描述实体间的静态关系。应用分析的主要任务是动态描述系统中对象的合法状态序列，并用动态模型表达对象的动态行为，对象之间的消息传递和协同工作的动态信息， OTM 方法的基本思想是将面对对象的分析过程视为一个模型的构建过程，在建模中要构造三个模型：动态模型，对象模型，功能模型。 来源： https://www.cnblogs.com/kiko2014551511/p/5289295.html

这里讨论的权限只涉及到信息管理系统里面的权限管理，超出此范围的权限管理暂不涉及。 1、权限的应用对象 上面我们已经定义了权限的范围，就是信息系统管理里面的表单操作，那么权限的应用对象就是表单，更进一步说，就是表达表单内容的web管理页面。 2、权限的分类 一个页面的权限范围分为以下几种，也可以叫做基本权限单位。 　　操作权限：操作权限是一种页面级别的权限，也可以叫做页面权限。包括以下几种 新增 修改 删除 查询 在此基础上还可以进行更加详细的一些分类，比如查看他人记录的权限，修改他人记录的权限等。这部分也可以使用下面的记录权限来实现。 按钮权限：针对页面上按钮的权限管理，包括 u 是否可见 u 是否可用 有时候，我们可以把按钮权限看作为字段权限。 字段权限：字段在页面的不同状态（新增，修改，查询）下面的各种状态管理。包括 是否可见 是否可修改 记录权限：记录权限是指用户对某些记录的查看和修改权限。比如客户关系管理系统中，不同界别的系统用户可以看到不同的记录，例如上司可以看他所有下级员工的客户列表等。 3、权限的实现模型 上面的权限分类大概对涉及到页面元素的权限进行了一个比较全面的概括。另外一个问题就是权限管理的实现模型。在大部分的系统中都是用的基于角色控制模型的权限管理。在这样的系统中，创建一系列的角色，然后把基本权限单位分配给这些角色，再把角色分配给用户，这样用户登录系统后

在 blog 中看到有人写到 web 权限管理的一些文章，这里把我曾经做过的一些权限管理作一下总结，欢迎拍砖。 这里讨论的权限只涉及到信息管理系统里面的权限管理，超出此范围的权限管理暂不涉及。 1 、权限的应用对象 上面我们已经定义了权限的范围，就是信息系统管理里面的表单操作，那么权限的应用对象就是表单，更进一步说，就是表达表单内容的 web 管理页面。 2 、权限的分类 一个页面的权限范围分为以下几种，也可以叫做 基本权限单位 。 l 操作权限 ：操作权限是一种页面级别的权限，也可以叫做页面权限。包括以下几种 n 新增 n 修改 n 删除 n 查询 在此基础上还可以进行更加详细的一些分类，比如查看他人记录的权限，修改他人记录的权限等。这部分也可以使用下面的记录权限来实现。 l 按钮权限 ：针对页面上按钮的权限管理，包括 n 是否可见 n 是否可用 有时候，我们可以把按钮权限看作为字段权限。 l 字段权限 ：字段在页面的不同状态（新增，修改，查询）下面的各种状态管理。包括 n 是否可见 n 是否可修改 l 记录权限 ：记录权限是指用户对某些记录的查看和修改权限。比如客户关系管理系统中，不同界别的系统用户可以看到不同的记录，例如上司可以看他所有下级员工的客户列表等。 3 、权限的实现模型 上面的权限分类大概对涉及到页面元素的权限进行了一个比较全面的概括

乾明 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 哪里不懂，直接拿着手机对准哪里就行了。 比如柜子里的化妆品，到底哪个是哪个？对着扫一下就行了： 这是百度App中的黑科技，也是百度秀出的AI技术新高度。 在一年一度的百度AI开发者大会上，百度高级副总裁、移动生态事业群组总经理沈抖拿着手机，打开百度App做了这样一个演示。 无需任何其他操作，只需要移动手机，就能实时呈现手机镜头中多个化妆品信息。随着手机移动，镜头中的画面发生变化，百度App中呈现出来的内容也会实时发生变化。 演示结束之后，沈抖介绍称，这一功能名为 动态多目标识别 ，它能够在100ms以内识别物体，8ms内做出物体位置追踪更新，已经超过了人类。 围绕着这项技术，百度也有相应移动生态作为支持。 百度App这一功能，不仅能够实时动态识别多个目标，还可以快捷找同款、比价格、看评价。喜欢的话，也能直接下单。 在识别的范围上，沈抖也给出了一个数字： 400亿的训练数据，能识别超过1000万种物品，能够支持超过30+识别场景。 只需打开百度App，点击搜索框右侧的相机按钮，选择“自动拍”即可体验。 比如，能够扫人脸测面相运势： 也能扫红酒查酒庄年份： 还能扫题目搜答案看解析、翻译文字识别文字、扫菜品/食材看热量知功效做法、明星看八卦追行程、 扫汽车了解型号价格等等。 此外，也具备文字/图书/海报/药品/货币

对于非线性系统如果使用传统的线性方法进行建模，会带来很大的误差。使用非线性建模方法，特别是使用动态人工神经网络，可以比较精确的获得对象的输入输出模型。 在秋季学期人工神经网络课程的第三次作业中，为了增加一道实际控制对象建模的作业题，对一个废旧的热吹风枪进行改造，使得它加热电压可以改变，并增加了测量出风温度和风速的传感器。可以同时采集到工作电压与出口温度的数据。 热风枪出口温度与工作电压之间呈现非线性关系 由于热风枪的功率与施加的电压呈现二次关系，这也就直接影响到加热电压与出口温度之间呈现非线性关系。 通过对每个施加电压测量对应稳态时出风口温度，绘制出它们之间的工作曲线。如下图所示，显示了输入电压与输出温度之间的非线性关系。 热风枪出口温度与加热工作电压之间的关系 热风枪的出口温度与环境温度、风速都有直接的关系。上述曲线是在保持环境温度和风速恒定的情况下获得的。 由于热风枪内的加热元件有一定的热惯性，再加上热扩散到空气中有延迟，所以出口温度与工作电压之间是一个动态关系。 下图显示了在施加55V电压后，出口温度呈现的动态响应曲线。 热风枪的在施加单位阶跃电压后的动态过程 如果热风枪的输入电压与出口温度之间是线性关系，则可以通过第一原理建立响应的微分方程，获得系统的动态模型。也可以通过输入输出之间数据对系统进行动态建模。 通过系统输入输出数据建立线性模型，可以通过系统的单位阶跃响应

本文翻译自 The Flask Mega-Tutorial Part VIII: Followers 这是Flask Mega-Tutorial系列的第八部分，我将告诉你如何实现类似于Twitter和其他社交网络的“粉丝”功能。 在本章中，我将更多地使用应用的数据库。 我希望应用的用户能够轻松便捷地关注其他用户。 所以我要扩展数据库，以便跟踪谁关注了谁，这比你想象的要难得多。 本章的GitHub链接为： Browse , Zip , Diff . 深入理解数据库关系 我上面说过，我想为每个用户维护一个“粉丝”用户列表和“关注”用户列表。 不幸的是，关系型数据库没有列表类型的字段来保存它们，那么只能通过表的现有字段和他们之间的关系来实现。 数据库已有一个代表用户的表，所以剩下的就是如何正确地组织他们之间的关注与被关注的关系。 这正是回顾基本数据库关系类型的好时机： 一对多 我已经在 第四章 中用过了一对多关系。这是该关系的示意图（译者注：实际表名分别为user和post）： 用户和用户动态通过这个关系来关联。其中，一个用户拥有 多 条用户动态，而一条用户动态属于 一 个用户（作者）。数据库在 多 的这方使用了一个 外键 以表示一对多关系。在上面的一对多关系中，外键是 post 表的 user_id 字段，这个字段将用户的每条动态都与其作者关联了起来。 很明显， user_id

上一篇贴出 《基于注解运行时动态ORM映射》 的方案,到底哪些地方需要用？又该怎么用呢？！我想你会有这样的疑问，其实不瞒你说，我也有！呵呵~ 再谈一把，就成为“必须的”~ 因此，本文主要介绍动态ORM映射适用具体场景以及详细实现方案。 上篇文章提出来如何运行时动态修改注解的解决方案，它在那里好好的，我们干嘛没事修改它？到底有何企图？它的应用场景又是什么呢？让我们揭开它神秘的面纱吧~ 我的乖乖！ 在面向对象（OO）软件产品设计中，设计者们在面对诸如MySQL、MSSQL、ORACLE这类由关系数据库组成的关系数据库管理系统（RDBMS）时，对象关系映射方案（ORM）逐渐成为主流技术。ORM系统管理着关系数据模型与对象模型(Object Model)的关系，通常关系数据模型(NRDM)与对象模型一一对应，NRDM中的一张表的结构对应对象模型中一个实体类的结构，表中的字段则对应实体对象的属性，表中的一行记录又对应着一个实体对象（Entity Object）。从而，ORM系统的对象模型灵活的对接了关系数据库管理系统，隔离了关系数据模型。开发人员无需关注关系数据模型与对象模型的矛盾，只需在数据访问层（DAO）传递对象模型，ORM会智能地把对象模型匹配到具体的关系数据模型上，触发关系数据库管理系统进行数据访问请求。如今业界也有很多成熟并且被广泛应用的ORM映射方案。比如Hibernate

本文翻译自 The Flask Mega-Tutorial Part IV: Database 在Flask Mega-Tutorial系列的第四部分，我将告诉你如何使用 数据库 。 本章的主题是重中之重！大多数应用都需要持久化存储数据，并高效地执行的增删查改的操作， 数据库 为此而生。 本章的GitHub链接为： Browse , Zip , Diff . Flask中的数据库 Flask本身不支持数据库，相信你已经听说过了。 正如表单那样，这也是Flask有意为之。对使用的数据库插件自由选择，岂不是比被迫适应其中之一，更让人拥有主动权吗？ 绝大多数的数据库都提供了Python客户端包，它们之中的大部分都被封装成Flask插件以便更好地和Flask应用结合。数据库被划分为两大类，遵循 关系 模型的一类是关系数据库，另外的则是非关系数据库，简称 NoSQL ，表现在它们不支持流行的关系查询语言 SQL （译者注：部分人也宣称NoSQL代表不仅仅只是SQL）。虽然两类数据库都是伟大的产品，但我认为关系数据库更适合具有结构化数据的应用程序，例如用户列表，用户动态等，而NoSQL数据库往往更适合非结构化数据。 本应用可以像大多数其他应用一样，使用任何一种类型的数据库来实现，但是出于上述原因，我将使用关系数据库。 在 第三章 中，我向你展示了第一个Flask扩展，在本章中，我还要用到两个。

复杂软件驱动系统的 UCM 与 UML 复杂软件驱动系统有许多类型，包括面向对象、基于代理、实时和分布式系统。它们具有许多属性，例如大规模、协同性、分散控制、及时性、可靠性、变化多端及特色丰富的功能、运行时组织的流畅性，以及系统的升级需求等，这些属性使得它们无论从技术还是从管理复杂性的角度来看都是难以理解的。这些复杂系统经常被用于电信、防卫、宇航和工业控制等领域。 UML （统一建模语言）是一种通用目的建模语言，它可用于详细说明和构造软件系统（特别是面向对象和基于组件的系统）工件并使其可视化与文档化，也可用于商业建模和非软件系统。它包括用于各种模型描述与文档化的许多概念和表示符，并且拥有技术和工业团体的坚定支持。 作为UML的重要特色，用例（Use Case）被定义为某一特定用户（执行者）看得见具体结果的系统运行动作序列。在过去几年中，用于脚本和用例的各种表示法，以及基于它们的设计过程已经非常流行了。例如，“Rational统一过程”就是一种用例驱动的（Use-case driven）基于UML的方法学。在这种方法中，用例将5类模型（需求、分析、设计、实现和测试）捆绑在一起，这种模型描述了系统的局部表示。UML 1.3允许使用9种不同的图描述复杂软件驱动系统及其模型，每一种图提供了特定角度的模型观点，每一种图在语义上必须与所有其他图一致。本文中，这些图被分为两类。第1类称为“行为图