（1）1:1 当转换为关系模型时，在两个实体任选一个添加另一个实体的主键即可。 如图（a）情况，当我们转换成关系模式时，我们可以在实体型A模式中添加实体型B的主键；或者在实体型B模式中添加实体型A的主键。 例子： 校里一个班级只有一个正班长，而一个班长只在一个班中任职，则班级与班长之间具有一对一联系。 当转换为关系模式时，我们可以在班长关系中添加班级的主键（班级号）；或者在班级关系中添加班长的主键（学号）。 （2）1:N 当转换为关系模型时，在N端添加另一端的主键。 如图（b）情况，当我们转换成关系模式时，我们得在实体型B模式中添加实体型A的主键。 例子： 一个班级中有若干名学生，而每个学生只在一个班级中学习，则班级与学生之间具有一对多联系。 当转换为关系模式时，我们得在学生关系中添加班级的主键（班级号）。 （3）M:N 当转换为关系模型时，需要将联系转换为实体，然后在该实体上加上另外两个实体的主键，作为联系实体的主键，然后再加上该联系自身带的属性即可。 如图（c）情况，当我们转换成关系模式时，我们要把“联系名”转换为实体模式，添加另外两个实体的主键，这两个主键合起来为“联系名”的主键，然后添加该联系自带的属性即可。 例子： 一门课程同时有若干个学生选修，而一个学生可以同时选修多门课程，则课程与学生之间具有多对多联系。 当转换为关系模式时，我们要把联系“选修”作为实体，当作选修关系，再添加课程的的主键（课程号）、学号的主键（学学号），（课程号，学号）合起来为选修的主键，然后添加选修自带的属性即可。
在概念模型中主要有以下几个操作和设置的对象：实体（Entity）、实体属性（Attribute）、实体标识（Identifiers）、关系（Relationship）、继承（Inheritance）、关联（Association）、关联连接（Association Link）。
Entity Framework 2.0中添加了的支持POCO（Plain Old CLR Object）的功能，这使得EF的功能越来越强大了。
Model First我们称之为“模型优先”，这里的模型指的是“ADO.NET Entity Framework Data Model”，此时你的应用并没有设计相关数据库，在Visual Studio中我们通过设计对于的数据模型来生成数据库和数据类。
前几篇文章我简单介绍了Entity Framework的概念以及介绍了Database First方式实例和Model First方式实例。今天我们将介绍另外一种令人兴奋的开发方式：CodeOnly！当然EF对于POCO（Plain Old CLR Object）的支持是EF4.0中的一大特性。也是EF可扩展性提高的一大进步。废话少说，也是简单给大家演示一下操作的步骤！先简单说一下流程，然后再看下面的截图！
本文主要介绍通过EF的设计器来同步数据库和对应的实体类.并使用生成的实体上下文,来进行简单的增删查该操作 1、通过EF设计器创建一个简单模型 (1)、右键目标项目添加新建项 (2)、选择ADO.Net
Entity Framework带给我们的不仅仅是操作上的方便，而且使用上也很是考虑了用户的友好交互，EF4.0与vs2010的完美融合也是我们选择它的一个理由吧。相比Nhibernate微软这方面做的的确是很不错。
Entity类是Cesium中描述和呈现地球上实体对象的核心类。它具有丰富的属性和方法，用于控制和定制地理实体的外观和行为。Entity对象可以表示各种地理实体，如点、线、面等，并具有位置、方向、模型、标牌、折线、多边形等属性，通过设置这些属性可以实现各种类型的地理可视化。此外，Entity类还提供了其他一些常用的方法和属性，如描述信息、可见性和自定义属性等。通过使用Entity类，可以在Cesium中创建并定制地球上的实体对象，以实现复杂的地理可视化和交互效果。
1.原理部分 Care Data是一个纯粹的面向对象框架，可用于管理实体以及实体之间的关联关系的持久化，也就是我们通常所指的数据持久化。 Care Data底层的持久化存储方式可以是SQLite数据库，也可以是XML文档，甚至可以直接以内存作为持久化存储设备。 Care Data的核心概念是实体。实体是由Care Data管理的模型对象，它必须是NSManagedObject类或其子类的实例。实体与实体之间存在1-1、1-N、N-N、的关联关系，整个应用的所有实体以及实体之间的关联关系被称为托管对象模型
常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
NSMigratePersistentStoresAutomaticallyOption = YES，那么Core Data会试着把之前低版本的出现不兼容的持久化存储区迁移到新的模型中，这里的例子里，Core Data就能识别出是新表，就会新建出新表的存储区来。
前言：最近ChinaDaily项目需要迭代一个新版本，在这个版本中CoreData数据库模型上有新增表、实体字段的增加，那么在用户覆盖安装程序时就必须要进行CoreData数据库的版本升级和旧数据迁移，如果仅仅是在旧版本的数据模型上进行上述操作，就会造成所有旧用户更新完成后的第一次启动崩溃。 数据迁移的方式有好几种，这里就先介绍我用的轻量级的数据迁移方式：Core Data轻量级迁移是适用于添加新表，添加新的实体，添加新的实体属性，等简单的，系统能自己推断出来的迁移方式。 接下来在我之前写的 iOS
我们在日常开发中，经常针对一些功能点争论“这个功能不应该我改，应该是你那边改”，最终被妥协改了之后都改不明白为什么这个功能要在自己这边改。区别于传统的架构设计，领域驱动设计（DDD）也许在这个时候能帮助你做到清晰的划分。
很久没更新博客了，加上刚过年，现在准备重新开战，继续自己的学习之路。本文已同步到Web API2系列文章中http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html。
Entity Framework （简称EF），是.NET的 Object/Relational Mapping 实体框架（简称ORM），可以在 SQL Server、MySQL、Oracle、等数据库上使用。可以将数据作为业务对象和实体进行操作，使用LINQ进行查询，使用C#进行操作和检索。
（我用的PowerDesigner16.7破解版） 选择新建概念模型进行数据库设计的E-R模型辅助设计
今天给大家介绍来自卡内基梅隆大学的Jun-Yan Zhu等人在ICLR2019上分享的"GAN Dissection:Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks."。本文作者从其他网络模型（如CNN、RNN等）的可视化方法中得到启发，提出了一个新的分析框架，它可以实现从单元（unit）、实体对象（object）和场景（scene）三个不同的层级上，从低到高的理解GAN内部的工作机制。
EF:EF是 asp.net的一套ORM框架. ORM: 广义上:ORM指的是面向对象的模型和关系型数据库的数据库之间的相互转换; 狭义上:ORM可以被认为是,基于关系型数据库的数据存储,实现一个虚拟
1.简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
ER模型使用可视化了实体存储的信息，以及直观的呈现了实体与实体的关系，在我们实际的应用系统开发过程中新建ER模型可以更好的理解业务模型，为以后的开发维护工作起到归纳总结的作用。
CoreData是一个专门用来管理数据的框架，其在性能与书写方便上都有很大的优势，在数据库管理方面，apple强烈推荐开发者使用CoreData框架，在apple的官方文档中称，使用CoreData框架可以减少开发者50%——70%的代码量，这虽然有些夸张，但由此可见，CoreData的确十分强大。
距离上次atlas发布新版本已经有一年的时间了，但是这一年元数据管理平台的发展一直没有停止。Datahub，Amundsen等等，都在不断的更新着自己的版本。但是似乎Atlas在元数据管理，数据血缘领域的地位一直没有动摇。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
摘要：属性是实体的重要组成部分，因此如何自动获取实体的属性一直为知识图谱领域的研究者所关注。由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系而构建而成，因此如何自动为实体添加属性也必然成为构建《大词林》所必须研究的问题之一。本文通过学习《大词林》中实体的概念层次结构和属性的表示，提出了一种基于注意力机制的属性自动获取方案。其想法可简述为，实体的属性可以通过检查它的概念类别来获得，因为实体可以作为它的概念类别的实例并继承它们的属性。实验结果显示，我们的方法能够为《大词林》中的实体自动添加属性，最终可以使大词林中实体属性的覆盖率达到95%以上。
前一节我们学习了CodeWave的页面布局和页面呈现，现在我们已经可以通过CodeWave进行简答的页面搭建了，本节我们开始学习数据模型的构建以及通过数据模型进行相关页面开发的功能。
原文地址已经不可考。。。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个数据库
近期在做一个业务系统的分析和数据模型设计，工作这几年也做过好几个项目的数据库模型的设计，期间也算是积累了一定的经验吧，这次有机会就写写我的数据库模型设计过程与方法。
LinkedIn 的会员可以在自己的档案中填充个人信息，例如工作经历、教育经历、技能专长等等。从会员的输入中，我们利用人工智能模型来抽取他们的档案属性或档案实体。这个过程被称为标准化和知识图谱的构建，并生成与会员有关的实体的知识图谱。
如何将知识(knowledge)信息融入到模型训练中，一种方式是将知识信息作为输入，成本是其他人使用的时候也要构建知识库，并且fine-tune和pre-train的知识库分布不一致，fine-tune也会出现问题。
摘要：多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph，MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法，以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先，通过爬取计算机学科的相关多模态数据，构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力，本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型，最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
Entity Framework（EF）是.NET平台下的一种对象关系映射（ORM）框架，它简化了与数据库的交互，使开发人员能够以面向对象的方式来操作数据库。在Entity Framework中，有三种主要的开发模式：Database First、Model First和Code First。本文将深入探讨这三种开发模式，通过生动的语言和丰富的示例代码，让小白也能轻松理解。
数据模型是对现实世界中事物及其之间关系的一种抽象表示。它提供了描述数据结构、数据操作、数据约束等的方式，是数据库设计的基础。数据模型帮助我们理解数据之间的关系，提供了一种规范化的方式来组织和存储数据。
HOSMEL: A Hot-Swappable Modularized Entity Linking Toolkit for Chinese
在上一篇博客中，介绍了iOS中使用CoreData框架设计数据模型的相关步骤。CoreData框架中通过相关的类将数据——数据模型——开发者无缝的衔接起来。NSManagedObjectModel对应数据模型，即上篇博客中我们创建的.xcdatamodeld文件；NSPersistentStoreCoordinator相当于数据库与数据模型之间的桥接器，通过NSPersistentStoreCoordinator将数据模型存入数据库；NSManagedObjectContext是核心的数据管理类，开发者通过操作它来执行对数据的相关操作。
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储，旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
这样database first的实现已经基本上完成了，如果想要用ModelFirst的方式，在第3步选择”空EF设计器模型“，在edmx文件中自己添加数据表即可。接下来通过代码来实现对数据库的操作。不管是DBFirst，ModelFirst还是CodeFirst，代码都是通用的。
今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中，作者提出了对链路预测模型的对抗性修改：识别出添加到知识图谱中，或者从知识图谱中删除的事实，这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除，作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性；利用对图的添加，评估模型的鲁棒性。同时，作者引入了一种有效近似嵌入的方法来估算知识图谱修改的效果。
比如，在系统建设过程中，我们经常会看到这样的情形：A 负责提出需求，B 负责需求分析，C 负责系统设计，D
链接: https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0611.pdf
您将获得关于ER图和数据库设计的基本知识和技能。你会学到ERD是什么，为什么，ERD符号，如何画ERD，等等，以及一些ERD的例子。
今天，苹果发布了自家的最新模型ReALM，仅需80M参数，就能在上下文理解能力上打平甚至超越GPT-4！
使用只追加存储来记录对数据采取的完整系列操作，而不是仅存储域中数据的当前状态。 该存储可作为记录系统，可用于具体化域对象。 这样一来，无需同步数据模型和业务域，从而简化复杂域中的任务，同时可提高性能、可扩展性和响应能力。 它还可提供事务数据一致性并保留可启用补偿操作的完整审核记录和历史记录。
内聚力模型主要包括连续内聚力模型以及离散内聚力模型两种，他们分别具有各自的优缺点，适用于不同的场合，并且内聚力单元的表征形式也不尽相同。
灵活性：解释器更灵活，因为解释器架构风格是独立的一套规则，通过解释器解析，可以做到多个对象都面对这一个解释器。
(8分) 缓存中存储当前的热点数据，Redis为每个KEY值都设置了过期时间，以提高缓存命中率。为了清除非热点数据，Redis选择“定期删除+惰性删除”策略。如果该策略失效，Redis内存使用率会越来越高，一般应采用内存淘汰机制来解决。 请用100字以内的文字简要描述该策略的失效场景，并给出三种内存淘汰机制。
该文章介绍了如何使用神经张量网络处理自然语言数据，包括文本分类、情感分析等任务。文章还探讨了如何通过多关系数据集训练神经张量网络，并给出了一个知识库应用案例。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
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