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存儲建模

發布時間: 2023-03-30 04:38:43

❶ 人臉識別的原理是什麼

人臉識別的原理是用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流,並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別。人臉識別,是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術,其本質是圖像處理。



機器或者手機進行圖像處理時,需要核對面部器官的幾何形狀和器官之間的距離,完成上述操作之後,再和第一次錄入的面部特徵做對比,從而實現信息認證成功和首老手機解鎖。

傳統的人臉識別技術主要是基於可見光圖像的人臉識別,但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環境光照發生變化時,識別效果會沒芹猜急劇下降,無法滿足實際系統的需要。

經過科技發展後的人臉識別技術,基於主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響,已經取得了卓越的識別性能,在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發展迅速,使人臉識別技術逐漸走向實枯型用化。

❷ BPM中存儲建模是什麼意思

BPM業務流程建模(BPM, Business Process Modeling)是業務流程管理的核心方法和工具。以市場主流的管理軟體:協達軟體、用友、金蝶為例,業務流程建模包括了流程節點建模、流程內容建模、流程許可權建模等三個方面的內容。協達軟體的業務流程建模(BPM, Business Process Modeling)是對業務流程進行表述的方式,它是過程分析與重組的重要基礎。這種表述方式大大優化了軟體開發和運行效率,也導致用友、金蝶等傳統ERP軟體廠商紛紛採用協達軟體的BPM技術,使新型的BPM軟體應用大放異彩。
在跨組織業務流程重組的前提下,流程建模的主要目的就是提供一個有效的跨組織流程模型並輔助相關人員進行跨流程的分析與優化。目前有大量的流程建模技術能夠支持業務流程的重組,但同時這也給相關人員帶來困惑:面對如此眾多的技術,他們很難選擇一種合適的技術或工具。同時,目前對流程建模技術的研究大多集中於建模技術的提出與應用,缺乏對現有技術的整理與分類以及技術之間的橫向對比,這也就加深了建模技術選擇的復雜性。
BPM 標准
BPM 標准
在協達軟體的BPM體系結構的核心部位是一個執行流程的運行時引擎,其流程的源碼是由基於XML的BPEL語言寫成,BPEL是當今最著名、廣泛應用的BPM標准,及最優秀的BPM執行語言。這些流程是由業務和技術分析家使用支持可視化流程圖語言BPMN——最好的BMP圖形語言——的圖形編輯器設計出來的。此編輯器包括一個導出器,可以從BPMN圖生成BPEL代碼(之後部署到引擎)。(在當前許多java開發工具中,BPMN到BPEL的流程與UML到 Java的流程相類似。)
協達軟體的人和計算機的交互驅動引擎里流程的執行。人這個參與者使用一個圖形化工作列表應用程序瀏覽並執行未執行完畢的手工工作(在流程運行的引擎里)。依附於公司網路的但在引擎地址空間外的內部IT系統,被儲如web服務,j2EE,或COM的集成技術,通過XML作為選用的消息格式所訪問;用編成語言如 java、C#寫出的內部交互可以是更輕便的內嵌代碼片斷。外部交互是典型的基於web服務的通信,由編排控制,例如那些用新興的XML語言——WS- CDL這個領先的編排語言所創作出的外部交互。雖然編排描述了多個參與者流程交互(在business-to-business電子商務里很典型)的整體、引人注意的視圖,但是編排工具包可以用來生成一個基本的BPMN模型,其可以捕捉某個特定參與者流程所要求的通信,同時這個工具還可以驗證一個給定的流程是否滿足編排的要求。(WS-CDL文獻建議由WS-CDL生成BPEL而不是BPMN。但是在現在的體系結構中,BPMN作為一種設計語言是一個必要的間接層。)
開發過程編輯
協達軟體的BPM系統管理員里利用一個圖形化的監視控制台來維護和跟蹤引擎流程的狀態,強大易用的流程圖型化建模和監控,也是協達軟體被廣泛評價為產品競爭力第一[1] 的重要原因。協達軟體的流程式控制制台使用一種管理語言與引擎銜接。實時引擎將流程狀態持久化到資料庫,控制台直接與資料庫碰面,而不是用管理語言來溝通。運行時引擎將流程狀態持久化到資料庫,控制台直接與資料庫碰面而不是使用管理語言來專門執行流程的請求。監控構造也支持業務活動監控(Business Activity Monitoring (BAM))或者儀錶板式的業務監控。
在這個平台上的開發過程如下:
1.從一個WS-CDL choreography生成一個初始的BPMN模型。如果流程並不是從一個編排衍生而來則越過此步。
2.設計BPMN模型
3.從BPMN模型生成BPEL
4.開發必要的人和系統(內部和外部)的介面
5.部署BPEL代碼和其必要的介面到引擎
6.使用管理和監控介面跟蹤正在運行的流程。
這個體系結構的全貌(由WFMC——眾多BPM標准組織中最成熟的一家——的參考模型激發而成)類似許多集成廠商(如,IBM、BEA,、Oracle、Tibco,、SeeBeyond和Vitria)所提供的平台。使這個體系結構特別的地方是其標準的選擇。BPEL、
在理想體系中的BPM 標准 圖2
在理想體系中的BPM 標准 圖2
BPMN和 WS-CDL都被包含進來,因為他們分別是執行、設計和編排的最好解決方案,BPM最重要的三個部分。
(如圖2所示未來可能包括新興標准BPQL——用於監控,BPSM和BPDM——用於元模型建模,BPRI——用於運行時介面,BPXL——用於BPEL擴展)。事實上,很多廠商支持或正在實現支持BPEL。但是BPMN的支持非常少(大多數廠商提供各自的方案),WS-CDL的支持幾乎沒有。BPEL並不夠。這個體系很理想化,需要實際的實現。

❸ 存儲論建模並說明參數和模型的意義

這種根據實驗數據用數學工具去抽象受控工程對象本質特徵的原理和方法稱為建模理論。[編輯本段]最優控制 欲使工程信息的採集要靠統計方法,狀態分析依靠以計算機為中心的數據通信網路。社會事務的定量模型被存儲在計算機的資料庫中

❹ systemverilog如何給大存儲空間建立模擬模型

用關聯數組來模擬大的存儲空間。通過關聯數組的索引來訪問數組中的內容。翻翻教程吧,比較容易的

❺ 如何深入淺出理解數據倉庫建模

作者 | 傅一平

來源 | 與數據同行

今天跟著我來學學數據倉庫的基礎知識,希望你結合案例可以把它吃透。

一、數據倉庫建模的意義

如果把數據看作圖書館里的書,我們希望看到它們在書架上分門別類地放置;如果把數據看作城市的建築,我們希望城市規劃布局合理;如果把數據看作電腦文件和文件夾,我們希望按照自己的習慣有很好的文件夾組織方式,而不是糟糕混亂的桌面,經常為找一個文件而不知所措。

數據模型就是數據組織和存儲方法,它強調從業務、數據存取和使用角度合理存儲數據。Linux的創始人Torvalds有一態旁段關於「什麼才是優秀程序員」的話:「爛程序員關心的是代碼,好程序員關心的是數據結構和它們之間的關系」,最能夠說明數據模型的重要性。

只有數據模型將數據有序的組織和存儲起來之後,大數據才能得到高性能、低成本、高效率、高質量的使用。

性能:幫助我們快速查詢所需要的數據冊缺,減少數據的I/O吞吐,提高使用數據的效率,如寬表。

成本:極大地減少不必要的數據冗餘,也能實現計算結果復用,極大地降低存儲和計算成本。

效率:在業務或系統發生變化時,可以保持穩定或很容易擴展,提高數據穩定性和連續性。

質量:良好的數據模型能改善數據統計口徑的不一致性,減少數據計算錯誤的可能性。數據模型能夠促進業務與技術進行有效溝通,形成對主要業務定義和術語的統一認識,具有跨部門、中性的特徵,可以表達和涵蓋所有的業務。

大數據系統需要數據模型方法來幫助更好地組織和存儲數據,以便在性能、成本、效率和質量之間取得最佳平衡!

下圖是個示例,通過統一數據模型,屏蔽數據源變化對業務的影響,保證業務的穩定,表述了數據倉庫模型的一種價值:

二、數據倉庫分層的設計

為了實現以上的目的,數據倉庫一般要進行分層的設計,其能帶來五大好處:

清晰數據結構:每一個數據分層都有它的作用域,這樣我們在使用表的時候能更方便地定位和理解。

數據血緣追蹤:能夠快速准確地定位到問題,並清楚它的危害范圍。

減少重復開發:規范數據分層,開發一些通用的中間層數據,能夠減少極大的重復計算。

把復雜問題簡單化:將復雜的任務分解成多個步驟來完成,每一層只處理單一的步驟,比較簡單和容易理解。當數據出現問題之後,不用修復所有的數據,只需要從有問題的步驟開始修復。

屏蔽原始數據的異常:不必改一次業務就需要重新接入數據。

以下是我們的一種分層設計方法,數據緩沖區(ODS)的數據結構與源系統完全一致。基礎數據模型(DWD)和融合數據模型(DWI與DWA)是大數據平台重點建設的數據模型。應用層模型由各應用按需自行建設,其中基礎數據模型一般採用ER模型,融合數據模型採用維度建模思路。

三、兩種經典的數據倉庫建模方法

前面的分層設計中你會發現有兩種設計方法,關系建模和維度建模,下面分別簡單介紹其特點和適用場景。

1、維度建模

(1)定義

維度模型是數據倉庫領域另一位大師Ralph Kimball 所倡導的。維度建模以分析決策的需求出發構建模型,構建的數據模型為分析需求服務,因此它重點解決用戶如何更快速完成分析需求,同時還有較好的大規模復雜查詢的響應性能,更直接面向業務。

典型的代表是我們比較熟知的星形模型:

維度退化

星型模型由一個事實表和一組維表組成。每個維表都有一個維作為主鍵,所有這些維的主鍵組合成事實表的主鍵。強調的是對維度進行預處理,將多個維度集合到一個事實表,形成一個寬表。

這也是我們在使用hive時,經常會看到一些大寬表的原因,大寬表一般都是事實表,包含了維度關聯的主鍵和一些度量信息,而維度表則是事實表裡面維度的具體信息,使用時候一般州閉辯通過join來組合數據,相對來說對OLAP的分析比較方便。

(2)建模方法

通常需要選擇某個業務過程,然後圍繞該過程建立模型,其一般採用自底向上的方法,從明確關鍵業務過程開始,再到明確粒度,再到明確維度,最後明確事實,非常簡單易懂。

以下是阿里的OneData的建模工作流,可以參考。

(3)優缺點

優點:技術要求不高,快速上手,敏捷迭代,快速交付;更快速完成分析需求,較好的大規模復雜查詢的響應性能

缺點:維度表的冗餘會較多,視野狹窄

2、關系建模

(1)定義

是數據倉庫之父Inmon推崇的、從全企業的高度設計一個3NF模型的方法,用實體加關系描述的數據模型描述企業業務架構,在範式理論上符合3NF,站在企業角度面向主題的抽象,而不是針對某個具體業務流程的實體對象關系抽象。

它更多是面向數據的整合和一致性治理,正如Inmon所希望達到的「single version of the truth」。

當有一個或多個維表沒有直接連接到事實表上,而是通過其他維表連接到事實表上時,其圖解就像多個雪花連接在一起,故稱雪花模型。

雪花模型是對星型模型的擴展。它對星型模型的維表進一步層次化,原有的各維表可能被擴展為小的事實表,形成一些局部的 "層次 " 區域,這些被分解的表都連接到主維度表而不是事實表。

雪花模型更加符合資料庫範式,減少數據冗餘,但是在分析數據的時候,操作比較復雜,需要join的表比較多所以其性能並不一定比星型模型高。

(2)建模方法

關系建模常常需要全局考慮,要對上游業務系統的進行信息調研,以做到對其業務和數據的基本了解,要做到主題劃分,讓模型有清晰合理的實體關系體系,以下是方法的示意:

以下是中國移動的概念模型的一種示例,如果沒有自頂向下的視野,基本是總結不出來的:

(3)優缺點

優點:規范性較好,冗餘小,數據集成和數據一致性方面得到重視,比如運營商可以參考國際電信運營業務流程規范(ETOM),有所謂的最佳實踐。

缺點:需要全面了解企業業務、數據和關系;實施周期非常長,成本昂貴;對建模人員的能力要求也非常高,容易爛尾。

3、建模方法比較

一般來講,維度模型簡單直觀,適合業務模式快速變化的行業,關系模型實現復雜,適合業務模式比較成熟的行業,阿里原來用關系建模,現在基本都是維度建模的方式了。

運營商以前都是關系建模,現在其實邊界越來越模糊,很多大數據業務變化很快,採用維度建模也比較方便,不需要頂層設計。

四、企業建模的三點經驗

維度建模就不說了,只要能理解業務過程和其中涉及的相關數據、維度就可以,但自頂向下的關系建模難度很大,以下是關系建模的三個建設要點。

1、業務的理解:找到企業內最理解業務和源系統的人,梳理出現狀,比如運營商就要深刻理解三域(O/B/M),概念建模的挑戰就很大,現在做到B域的概念建模已經很不容易。

2、數據及關系的理解:各個域的系統建設的時候沒有統一文檔和規范,要梳理出邏輯模型不容易,比如運營商的事件主題下的邏輯模型就非常復雜。

3、標准化的推進:數據倉庫建模的任何實體都需要標准化命名,否則未來的管理成本巨大,也是後續數據有效治理的基礎,以下是我們的一個命名規范示例:

五、推薦三本書

總而言之,你可以把我的文章當成一個指引,具體還是要結合企業的實際去推進,但做事的時候要不忘建模的初心:即數據如何擺布才能提高支撐應用的效率,手段上不用區分什麼先進不先進,好用就成。

❻ Maya2008 怎麼打包儲存文件,裡面的材質和建模都存儲完好,在別的電腦上也可以使用

建個工程目錄,把模型貼圖都存儲到工程目錄里對應的文件夾下面去.
用的時候把整個工程目錄拷走就是了.
換台電腦用,就放在跟你原來的相同的盤符底下.
也可能還需要在新電腦上打開maya,在file菜單底下set一下工程目錄的位置就可以.
祝你好運

❼ 數據倉庫建模概念

匯流排矩陣是一個二維表格,每一行對應一個 業務線 ,每一列對應一個 維度 ,每一個交叉點對應了業務和維度的聯系

我們在業務分析時使用雪花模型,最終存儲到數據倉庫中的是星型模型。

事實表由度量值和維度值組成,度好櫻笑量值反應了該業務過程涉及的數字指標,維度值反應了該業務過程的維度信息。

原子粒度,聚集事實表。

一定要頌扒從原子粒度開始設計。

存儲外鍵關聯維度

退化維度(DD, Degradation dimension)

Operational Data Store,數據運營層。從其他業務系統抽取的數據,直接存儲。

Data Warehouse,數據倉庫層,內部又劃分為3層。

維度表

服務特定的應用,友含復用性不強,存儲在響應速度較快的存儲引擎。例如報表數據。

❽ 數據倉庫數據建模的幾種思路

數據倉庫數據建模的幾種思路主要分為一下幾種

1. 星型模式

星形模式(Star Schema)是最常用的維度建模方式。星型模式是以事實表為中心,所有的維度表直接連接在事實表上,像星星一樣。星形模式的維度建模由一個事實表和一組維表成,且具有以下特點:a. 維表只和事實表關聯,維表之間沒有關聯;b. 每個維表主鍵為單列,且該主鍵放置在事實表中,作為兩邊連接的外鍵;c. 以事實表為核心,維表圍繞核心呈星形分布;

星座模型

❾ 固態硬碟和機械硬碟哪個更適合數學建模 256G的固態硬碟用於數學建模夠么

當然是固態硬碟更合適使缺爛用數學建模軟體,畢竟固態硬碟無論是讀取文件,還是寫入文件,加敏亂載軟體,等橋扮檔等速度給機械硬碟快N倍的,不過256G固態長期使用容量肯定不太夠的,如果有條件最好換成,三星860EVO 500G固態,499塊,

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