关系模型

面向对象软件工程知识点 1．封装是指把对象的（A）结合在一起，组成一个独立的对象。 A．属性和操作 B．信息流 C．消息和事件 D．数据的集合 2．状态图和活动图建立了UML面向对象开发过程中的对象动态（B）模型。 A．交互 B．状态 C．体系结构 D．软件复用 3．UML的（C）模型图由活动图、顺序图、状态图和合作图组成。 A．用例 B．静态 C．动态 D．系统 4．在UML的需求分析建模中，对用例模型中的用例进行细化说明应使用（A）。 A．活动图 B．状态图 C．配置图 D．构建图 5．设计模式就是对（D）的描述或解决方案，往往直接对应一段程序代码。 A．某个构件 B．成熟的设计 C．一个用例 D．特定问题 6．类和对象都有属性，它们的差别是：类描述了属性的类型，而对象的属性必须有（C）。 A．正负号 B．动作 C．具体值 D．私有成员 7．顺序图的模型元素有（A）、消息、生存线、激活期等，这些模型元素表示某个用例中的若干个对象和对象之间所传递的消息，来对系统的行为建模。 A．对象 B．箭头 C．活动 D．状态 8．状态图可以表现（B）在生存期的行为、所经历的状态序列、引起状态转移的事件以及因状态转移而引起的动作。 A．一组对象 B．一个对象 C．多个执行者 D．几个子系统 9．使得在多个类中能够定义同一个操作或属性名，并在每一个类中有不同的实现的一种方法是（B）。 A．继承

1.应用场景：比如一个文章的分类中可以含有多篇文章 ，但是一篇文章只能属于一个分类，这就是典型的一对多关系。 2.实现方式 ：一对多或者是多对一，都是通过“ForeignKey”来实现的，在这里以文章和分类的案例进行讲解。 articleAPP中models.py中定义模型，示例代码如下： from django . db import models class Article ( models . Model ) : title = models . CharField ( max_length = 100 ) content = models . TextField ( ) # 可以指定默认值，同样也可以指定null=True,因为默认情况下，null=False # 可以修改models.name_set名字，通过Foreign_key()中的属性，related_name author = models . ForeignKey ( 'frontuser.User' , on_delete = models . CASCADE , default = 1 ) # 应用不同app中定义的模型，可以通过指定‘app名.模型名’ category = models . ForeignKey ( 'frontuser.Category' , on_delete = models .

关系模型 1.关系模型的数据结构 1）关系：一个关系对应通常说的一张表 2）元组：表中的一行即为一个元组 3）属性：表中的一列即为一个一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名 4）主码：也称码键。表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组 5）域：是一组具有相同数据类型的值的集合，属性的取值范围来自某个域。 6）分组：元组中的一个属性值 7）关系模式：对关系的描述 如：关系名（属性1，属性2，...属性n） 学生（ 学号 ，姓名，年龄，性别，系别） 8）关系必须是规范化的， 不允许表中还有表 。如图所示， 工资和扣除是可分的数据项，不符合关系模型要求 2.关系模型的操纵与完整性约束 1）数据操作是集合操作，操作对象和操作结果都是关系 2）关系的完整性约束条件 实体完整性 参照完整性 用户定义的完整性 其中，实体完整性和参照完整性是由关系模型来确定的 来源： CSDN 作者： 无悔青春_j进无止境 链接： https://blog.csdn.net/qq_36545099/article/details/104101479

[注] 本文不是类图的基础教程, 只是类图的图形总结. 学习UML图形 推荐阅读<UML参考手册>第2版. http://www.umlchina.com/ 推荐微软的开发软件设计模型 http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/dd409436.aspx 类图展示了面向对象系统的构造模块。描绘模型(或部分模型)的静态视图，显示它包含的属性和行为，而不是详细描述操作的功能或完善方法。 类图最常用来表达多个 类和接口之间的关系 。 〇 概述 可使用的工具集(EA工具箱)有: 一 类图元素 1. 包 Package, 图形表示为一个文件夹, 包的版型(StereoType)有: 1) 普通包, 表示为一个文件夹, 如图Package1和Package4 2) 其它包, 表示为一个文件夹+书名号包含的具体版型或特殊符号, 如图Package2和Package3 2. 类 Class, 图形表示为一个实心矩形或圆形(椭圆)[+一系列附加符号], 类的版型(StereoType)有: 1) 普通类, 表示为一个实心矩形, 如图Class1 2) 边界类, 表示为一个实心圆形+实竖线, 如图Class2 3) 实体类, 表示为一个实心圆形+实横线, 如图Class3 4) 控制类, 表示为一个实心圆形+在圆周上的箭头, 如图Class4 5) 其它类,

[论文学习以及翻译]TDN: An Integrated Representation Learning Model of Knowledge Graphs 文章主要内容 摘要 前言 相关工作 基于TDN的表示的框架结构 方法 文本信息的表示 网络结构的embedding方法 模型训练过程 定义 训练 过程 实验 数据集 实验的参数设置 链接预测 实验结果分析 结论 读后感 文章下载链接：https://github.com/ciecus/papers/blob/master/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%92%8C%E8%AF%AD%E4%B9%89%E7%BB%93%E5%90%882019%E5%B9%B4%E6%96%B0%E6%96%87%E7%AB%A0/TDN-%20An%20Integrated%20Representation%20Learning%20Model%20of%20Knowledge%20Graphs.pdf 文章代码链接：暂无 文章主要内容 摘要 知识图谱在人工智能领域起到了非常重要的作用。知识图谱致力于将实体和关系投影到连续的低维空间中。这种表示学习的方法可以通过预测潜在的三元组（head，relation，tail）用来完善知识图。在现有的方法种，人们主要集中于利用已有的三元组知识，但是忽略了融合文本信息和知识网的拓扑结构

1.Pom文件 包括项目的依赖关系、开发遵循的原则等等，重要的内容有坐标、依赖、仓库、生命周期、插件。 三套相互独立的生命周期，clean、default、site， 2. Pom.xml常用的部分配置有： groupId组 artifactId一般采用模块名 Version版 3. 优势 项目可重复使用，易维护，更容易理解的一个综合模型 插件或交互的工具，这种声明性的模式 4. Eclipse配置maven的时候，需要验证maven的库是否可用 5. 修改pom配置文件后，最好在运行程序前右键项目 Update Project Maven 6. mavenRep（本地库）有问题时，就不能够新建Maven工程，更新.project文件、.classpath文件后，可以同步到maven工程项目 7. 初次使用Eclipse创建maven项目时，需要设定setting文件，settings的配置主要是项目的具体的配置信息，如仓库的路径、构建信息等，Eclipse mars 版本集成有maven工具，现在可以使用IDEA 来源： CSDN 作者： 跑酷的男孩 链接： https://blog.csdn.net/hzfd2013/article/details/104011116

文章目录 摘要 介绍 相关工作 方法 Mean Selection Rate (MSR) and Mean Replacement Rate (MRR Incorporating Graph Attention Mechanism into Knowledge Graph Reasoning Based on Deep Reinforcement Learning 摘要 知识图(KG)推理的目的是寻找关系的推理路径，以解决KG中的不完全性问题。以前的许多基于路径的方法，如PRA和DeepPath，要么缺乏记忆部件，要么在训练中卡住。因此，他们的表现总是依赖于良好的训练。本文提出了一种基于AttnPath的深度强化学习模型， 该模型将LSTM和图注意机制作为记忆组件 。我们定义了 平均选择率(MSR)和平均替换率(MRR) 两个指标来定量衡量查询关系的学习难度，并利用它们在强化学习框架下对模型进行微调。同时，提出了一种 新的增强学习机制 ， 使agent每一步都向前 走，以避免agent在同一实体节点上不断陷入停滞。在此基础上，该模型不仅可以摆脱训练前的训练过程，而且与其他模型相比，可以达到最先进的性能。我们使用不同的任务在FB15K-237和NELL- 995数据集上测试我们的模型。大量的实验表明，该模型与现有的许多最先进的方法相比是有效的和有竞争力的，并且在实践中表现良好。 介绍

前言 目前社会上呈现出一种公司招不到人，大批失业人员的矛盾现象，且大部分公司的离职率居高不下，很多入职没多久就辞职，所花费的培训招聘等资源都浪费了。为了弄清楚公司员工离职原因，通过kaggle上某一家企业员工离职的真实数据来对离职率进行分析建模。 文章目录 前言 一、背景 Ⅰ 数据来源 Ⅱ 数据背景 Ⅲ 分析目的 二、数据探索性分析 Ⅰ 数据类型 Ⅱ 描述性统计 Ⅲ 数据预处理 a.缺失值处理 b.异常值处理 c.重复值处理 三、数据分析 Ⅰ 可视化分析 a.离职率 b.公司满意度 c.工作时长 d.考核标准 e.项目数 f.工作年限 g.工作岗位 h.薪资水平 i.工作事故 Ⅱ 预测分析 a.特征工程 b.逻辑回归模型 c.朴素贝叶斯模型 d.模型评估之ROC曲线 四、总结 一、背景 Ⅰ 数据来源 数据来源: 数据来源 ， 数据下载链接 ，提取码：byfz Ⅱ 数据背景 数据背景: 该数据集是指某公司员工的离职数据, 其包含14999个样本以及10个特征, 这10个特征分别为: 员工对公司满意度, 最新考核评估, 项目数, 平均每月工作时长, 工作年限, 是否出现工作事故, 是否离职, 过去5年是否升职, 岗位, 薪资水平。 Ⅲ 分析目的 结合现有数据特征，需要分析解决的问题如下： 员工对公司满意度平均水平如何？员工的最新考核情况又是如何？员工所参加项目数是怎样

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的CTR预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。 数据特点 在电商领域，CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别，比如[Weekday=Tuesday, Gender=Male, City=London, CategoryId=16]，这些原始特征通常以独热编码（one-hot encoding）的方式转化为高维稀疏二值向量，多个域（类别）对应的编码向量链接在一起构成最终的特征向量。 高维、稀疏、多Field是输入给CTR预估模型的特征数据的典型特点。以下介绍的模型都假设特征数据满足上述规律，那些只适用于小规模数据量的模型就不介绍了。 Embedding表示 由于即将要介绍的大部分模型都或多或少使用了特征的embedding表示，这里做一个简单的介绍。 Embedding表示也叫做Distributed representation，起源于神经网络语言模型（NNLM）对语料库中的word的一种表示方法。相对于高维稀疏的one-hot编码表示，embedding-based的方法，学习一个低维稠密实数向量（low

在现实世界中，许多对象并不是独立存在的，其中一个对象的行为发生改变可能会导致一个或者多个其他对象的行为也发生改变。例如，某种商品的物价上涨时会导致部分商家高兴，而消费者伤心；还有，当我们开车到交叉路口时，遇到红灯会停，遇到绿灯会行。这样的例子还有很多，例如，股票价格与股民、微信公众号与微信用户、气象局的天气预报与听众、小偷与警察等。 在软件世界也是这样，例如，Excel 中的数据与折线图、饼状图、柱状图之间的关系；MVC 模式中的模型与视图的关系；事件模型中的事件源与事件处理者。所有这些，如果用观察者模式来实现就非常方便。 模式的定义与特点 观察者（Observer）模式 的定义：指多个对象间存在一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。这种模式有时又称作发布-订阅模式、模型-视图模式，它是对象行为型模式。 观察者模式是一种对象行为型模式，其主要优点如下。 降低了目标与观察者之间的耦合关系，两者之间是抽象耦合关系。 目标与观察者之间建立了一套触发机制。 它的主要缺点如下。 目标与观察者之间的依赖关系并没有完全解除，而且有可能出现循环引用。 当观察者对象很多时，通知的发布会花费很多时间，影响程序的效率。 模式的结构与实现 实现观察者模式时要注意具体目标对象和具体观察者对象之间不能直接调用，否则将使两者之间紧密耦合起来