具有多个子记录的父模型

是一种数据模型设计的概念，常见于数据库中的关系型数据表设计。它表示一个父级实体与多个子级实体之间的关系。

在软件开发中，父模型通常被称为主表或父表，而子记录则被称为从表或子表。父模型与子记录之间的关系可以是一对多的关系，即一个父模型可以对应多个子记录，而一个子记录只能对应一个父模型。

这种设计模式的优势在于可以有效地组织和管理数据，提供了灵活性和可扩展性。通过将相关的数据分组到父模型和子记录中，可以更好地组织和管理数据，使数据的访问和操作更加方便和高效。

应用场景：

订单与订单项：一个订单可以包含多个订单项，每个订单项对应一个商品。
文章与评论：一篇文章可以有多个评论，每个评论对应一个用户。
课程与学生：一个课程可以有多个学生选修，每个学生只能选修一个课程。

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多GPU，具有Tensorflow的多进程

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软件质量模型的 6 大特性 27 个子特性一、功能性： 1、适合性：软件是否提供了相应的功能 2、准确性：软件提供的功能是否正确（用户需要的） 3、互操作性：产品与产品之间交互数据的能力...,例如word对其他文档的支持能力 4、保密安全性：允许经过授权的用户和系统能够正常的访问相应的数据和信息，禁止未授权的用户访问....... 5、功能性的依从性：国际/国家/行业/企业...标准规范一致性二、可靠性：产品在规定的条件下，在规定的时间内完成规定功能的能力 1、成熟性：软件产品为避免软件内部的错误扩散而导至系统失效的能力（主要是对内错误的隔离）,exception...3、效率依从性：五、软件维护性："四规"，在规定条件下，规定的时间内，使用规定的工具或方法修复规定功能的能力 1、易分析性：分析定位问题的难易程度 2、易改变性：软件产品使指定的修改可以被实现的能力...4、易替换性: 软件产品在同样的环境下，替代另一个相同用途的软件产品的能力。

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深度神经网络→一种分段的线性模型→无法解释→我们永远无法得到100%的神经网络信息的精确解释解释中间层的特征语义上的量化的什么模式学习？比如，给定一个图像，哪些模式被触发。...例如：90%的信息是可解释的，其中83%表示目标部件，7%表示纹理，10%不能被解释。如何使用语义图形模型来表示CNN？如何学习中间层的解耦、可解释的特性？...如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性？如何学习具有功能可解释结构的网络？今天我们先说说第一条：如何使用语义图形模型来表示CNN？学习CNN的解释性图假设CNN是预训练的用于目标分类。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层每个节点 → 一个目标的模式过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系输入...学习节点连接，学习节点间的空间关系。挖掘多个聚类：一个具有多个父节点的节点V，它在不同的图像之间保持一定的空间关系。

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聊聊多模态大模型处理的思考

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