在这种情况下，如何在ER模型中转换(0，N)(0，N)(0，N)三元关系？ - 腾讯云开发者社区

2022-06-12：在NN的正方形棋盘中，有NN个棋子，那么每个格子正好可以拥有一个棋子。...[]; for i in 0..n { nodes.push(vec!...[]; for i in 0..n { nodes.push(vec!...[]); for _ in 0..n { graph[i as usize].push(0); } } for i in 0..n {...[]; // dfs过程中，碰过的点！ let mut x: Vec = vec![]; let mut y: Vec = vec!

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2022-12-12：有n个城市，城市从0到n-1进行编号。小美最初住在k号城市中在接下来的m天里，小美每天会收到一个任务她可以

2022-12-12：有n个城市，城市从0到n-1进行编号。...小美最初住在k号城市中在接下来的m天里，小美每天会收到一个任务她可以选择完成当天的任务或者放弃该任务第i天的任务需要在ci号城市完成，如果她选择完成这个任务若任务开始前她恰好在ci号城市，则会获得...("测试开始"); for i in 0..test_time { let n: i32 = rand::thread_rng().gen_range(0, nn) + 1;...(0, n); let mut c = random_array(m, n); let mut a = random_array(m, vv); let...[]; for i in 0..n { ans.push(rand::thread_rng().gen_range(0, v)); } ans } 执行结果如下：

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2022-12-12：有n个城市，城市从0到n-1进行编号。小美最初住在k号城市中在接下来的m天里，小美每天会收到一个任务她可以选择完成当天的任务或者放弃该

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浅析如何把ER模型转换为关系模式

一、理论分析通常情况下，单独的ER实体型转换为关系模式，那该模式里面只有属性。...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。...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。...以上是二元联系的ER模型转换为关系模式，接下来介绍三元联系的ER模型转换为关系模式。补充：什么是二元联系、三元联系？...（2）M:N:P 当转换为关系模型时，联系转换为联系实体，然后在联系实体上添加M端N端P端的主键，然后加上联系实体自身的属性。

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C语言：定义一个函数int isprime(int n)，用来判别一个正整数n是否为素数，若为素数函数返回值为1，否则为0。在主函数中输入一个整数x，调用函数isprime(x)来判断这个整数x是

QQ:2835809579 有问题私聊我或者留言到评论区原题：定义一个函数int isprime(int n)，用来判别一个正整数n是否为素数，若为素数函数返回值为1，否则为0。...在主函数中输入一个整数x，调用函数isprime(x)来判断这个整数x是不是素数，给出判断结果。...输入输出示例第一次运行：输入：12 输出：NO 第二次运行：输入：37 输出：YES 代码： #include int isprime(int n) { int i; for (i=2; in-1; i++) { if (n %i==0) return 0;} return 1; } int main() { int x,y; printf("请输λ一个整数: "); scanf("%d"...,&x); y= isprime(x); if(y==0) printf( "NO\n"); else printf( "YES\n"); } 结果：（让我偷个懒直接截屏）

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数据库设计概念结构设计_数据库设计典型实例

文章目录数据库设计概念设计结构概念结构设计 ER模型的基本元素实体/实体集属性区别实体和属性联系二元联系的关系 1:1 1:n m:n 一元联系 1:1 1:n m:n...三元联系采用ER模型的概念设计设计局部ER模型例题设计全局ER模型全局ER模型的优化数据库设计数据库设计：构造最优的数据模型，建立数据库及其应用系统的过程数据库设计的好坏非常重要...（ER方法）概念结构设计 ER模型的基本元素实体/实体集实体实体是指数据对象，指应用中可以区别的客观存在的事物。...实体集同一类实体组成的集合举例属性实体的某一特征称为属性在一个实体中，能够唯一标识实体的属性或属性集称为“实体标识符” 一个实体只有一个标识符，没有候选标识符的概念。...1:n 联系也会有属性：用于描述联系的特征 m:n 一元联系 1:1 1:n m:n 三元联系采用ER模型的概念设计采用ER模型进行数据库的概念设计的步骤首先设计局部ER模型然后把各局部

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知识图谱嵌入在医疗领域的应用

通过这种方式，复杂的图结构可以转换为在向量空间中进行的简单操作，进而通过向量运算来实现知识的推理和扩展。...本文将重点介绍如何在医疗领域应用TransE模型来完成疾病和药物之间关系的推理。...在TransE模型中，实体和关系都嵌入到同一向量空间中，且要求头实体向量与关系向量之和接近尾实体向量，即： h + r \approx t TransE的目标是通过最小化以下损失函数来学习实体和关系的向量表示...我们可以引入更多的实体和关系，涵盖更广泛的疾病、药物和症状信息。对于模型的优化，使用更复杂的嵌入模型如ComplEx、RotatE等可能会进一步提高预测效果。...实际应用知识图谱嵌入在实际的医疗应用中，通常与其他技术结合使用，例如自然语言处理（NLP）技术用于医疗文档的实体识别和关系抽取，深度学习模型用于预测和推理潜在的关系。

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第2篇：数据库关系建模

确切来说，也就是ER模型到逻辑关系表的映射是如何完成的。基本概念在开始进行ER模型到逻辑关系表的具体映射之前，首先来学习一下逻辑模型中所涉及到的一些概念。 1....一对多(1：M)联系的映射这类映射的规则为：在由1：M联系中属于M侧的实体所映射得到的关系中设置一个外码，这个外码对应于由1侧的实体映射得到的关系中的主码。如下ER模型： ? 将映射为关系： ?...原则上外键设在任何一个实体的关系中都OK，但如果一对一联系中的基数约束是强制单个和可选单个这种类型，则最好将外键设置在可选多的一侧。因为这样可以保证关系中不会出现太多空值。...三元联系的映射这类映射和多对多联系的映射比较相似。如下ER模型： ? 可映射为： ? 这里提示下，三元联系的情况，联系肯定是多对多对多的。...因此ER模型在整个开发流程(如物理模型建模，甚至前端开发)中是都会用到的，不能认为ER模型转换到逻辑模型后就可以扔一边了。小结本文的逻辑关系表都是利用建模工具直接由ER图生成的。

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RT-KGD：多轮对话过程中的知识转换模型

然而，这种方法也存在两个缺陷：￮一方面，entity-guided KGD方法将对话中的实体作为唯一的知识去指导模型对上下文的理解和回复的生成，而忽略了KG中实体之间的关系（relation）的重要性...￮另一方面，现有的KGD方法仅利用最后一个对话回合中的知识去预测后续回复中的知识，这种方式并不足以学习人类如何在多轮对话中如何转换话题。下图是一个知识对话的示例。...对话级关系转换路径：职业——>代表作——>电影类型/主演由此可见，如果不建模多轮知识，生成的回复可能是冗余且不连贯的，如Badcase1；如果只关注回合级的实体过渡路径，而忽略整个对话中话题的潜在转换路径时...），该模型通过将对话级的关系转换规律与回合级的实体语义信息相结合，来模拟多轮对话过程中的知识转换。...在解码阶段，作者将上述步骤中得到的前n-1轮对话上下文C的表示、前n-1轮非结构化描述文本S的表示、和预测的第n轮三元组的表示拼接后输入BART的解码器中，生成第n轮富含信息量的回复语句：模型最终的loss

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E-R图向关系模型的转换_简述ER模型

1.实例1：将教学管理ER图转换为关系模式 (1)把三个实体类型转换成三个模式：　　 ①系（系编号，系名，电话）　　 ②教师（教工号，姓名，性别，职称）　　 ③课程（课程号，课程名...对于1:N联系“聘任”，可以在“教师”模式中加入系编号（系编号为外键）。对于1:N联系“开设”，可以在“课程”模式中加入系编号（系编号为外键）。　　...（课程号，课程名，学分，系编号）　　 ④任教（教工号，课程号，教材） 2.实例2：一元联系类型ER图结构转换为关系模式 (1)运动员名次之间存在着1:1联系　　 ①运动员（编号，姓名...零件名，规格）　　 ②组成（零件号，子零件号，数量） 3.实例3：三元联系的ER图结构转换为关系模式　　 ①仓库（仓库号，仓库名，地址）　　 ②商店（商店号，商店名）　　...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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使用Pytorch实现三元组损失

在这篇文章中，我们将探索如何建立一个简单的具有三元组损失的网络模型。它在人脸验证、人脸识别和签名验证等领域都有广泛的应用。...在进入代码之前，让我们先了解一下什么是三元组损失（Triplet Loss），以及如何在PyTorch中实现它。...公式中alpha 指的是在比较发生时将positive 与negative分开的边界限制/阈值是多少。...我们模型学习的目标是缩小A&P之间的差距，拉开A&N之间的空间。...case(2): dist (A,P) = 0.1 & dist (A,N) = 0.5 — 在这种情况下，该值符合预期，当我们将所有这些都放入公式时，我们得到0 (即) max(0.1– 0.5 +

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【论文阅读】Hierarchical knowledge graph learning enabled socioeconomic indicator prediction in location-b

每一个事实可以表示为一个三元组(h,r,t)(h,r,t)(h,r,t)，其中h,r∈E,r∈Rh,r\in\mathcal{E},r\in\mathcal{R}h,r∈E,r∈R分别表示头尾实体以及连接的关系...现有的研究未能从全局视角考虑LBSN中的知识。在LBSN中各种各样的知识深深地交织在一起，例如，在工作日早晨可能会有大量从居住区到工作区域流动，这表明LBSN 的移动性知识与其功能知识相关联。...Hierarchical Knowledge Distillation Global Knowledge Distillation 为了从LBKG中提取全局知识，在实验中，论文采用了R-GCN模型[2]...)}ei(l)表示实体eie_iei在R-GCN第lll层的嵌入表示，Nir\mathcal{N}_i^rNir表示与实体eie_iei通过关系rrr相关联的实体集合，Wr(l),W0(l)W_r...KG Completion Loss 为了更好地学习LBKG中的全局知识，在使用全局知识编码器后，使用评分函数 DistMult 来计算LBKG中每个三元组(h,r,t)(h,r,t)(h,r,t)的合理性

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论文阅读报告_小论文

我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL，这是一种张量因子分解，它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果，如链接预测、实体解析或集体分类。...通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。...通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。...实体由数据中所有资源、类和空白节点的集合给出，而关系集由包含实体-实体关系的所有谓词组成。对于每个现有的三元组(第i个实体、第k个关系、第j个实体)，对应的条目Xijk被设置为1，否则它被设置为0。...图1b的图形模型说明了这种解释。在该模型中，ai和aj是第i和第j个实体用潜分量表示，即A的列，这些潜分量是通过因子分解得到的，用来解释观测变量。

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【论文读书笔记】重新考虑用简单神经网络进行知识表示学习（附代码）

为了克服这种缺点，一些数据集的变体在文献中已经被提出，例如FB15k-237,WN18RR,FB13和WN11。...上图中左边为ER-MLP模型，右边为ER-MLP-2d模型，h，t为分别为h，t的d维向量表示，类似的，r也为r的向量表示，在ER-MLP为d维，ER-MLP-2d为2d维。...在ER-MLP中，头，尾，关系表示连接在一起然后作为NN的输入，所以输入层的维度为3d。...在ER-MLP-2d中，头，尾的表示连接在一起，然后和关系表示组合在一起，所以在EP-MLP-2d中，输入层的维度为2d。...是这个三元组正确的概率，1表示该三元组正确，0表示该三元组错误， ? 正确和错误三元组的集合，y∈{1,0}，本文优化下述交叉熵损失函数： ? ▌实验结果： ---- ---- ?

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知识图谱嵌入(KGE)：方法和应用的综述

其中IN_ei是包含实体e_i最近邻的集合，如果e_j属于IN_ei，w=1，否则w=0。通过最小化R_2，我们期望每个实体在误差小的情况下，从其最近的邻域进行线性重构。...这样，实体/关系和词就是在同一个向量空间中表示的，因此它们之间的运算如内积(相似性)是有意义的。该联合模型具有三个组成部分：知识模型，文本模型和对齐模型。知识模型是将实体和关系嵌入到KG中。...这种逻辑规则包含丰富的背景信息，在知识获取和推理中得到了广泛的研究，通常基于马尔可夫逻辑网络。还有一些系统，如WARMR、Aleph和Amie，可以从KGS中自动提取逻辑规则。...给定这样的一对（r_i,r_j）,先前的关系应该接近于随后的关系时间转换后的关系，即，M_r_i=r_j，其中M为在关系之间的捕获时间顺序信息的转换矩阵。...在这种情况下，实体解析退化为三元组分类问题，即,判断三元组（x,EqualTo,y）是否成立或者这个三元组成立有多大的可能性。通过嵌入模型输出的三元组评分可以直接用于这种预测(详见三元组分类)。

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『1024 | 码项目』知识图谱嵌入与知识迁移的结合指南

这种映射可以通过各种嵌入模型（如TransE、DistMult等）实现，使得模型能够更好地处理实体间的关系和推理。知识迁移是指在一个任务中学习到的知识可以被应用到另一个相关任务中。...基于张量的嵌入：如DistMult、ComplEx等模型通过张量分解方法进行关系建模。基于深度学习的嵌入：结合深度学习技术的模型（如GCN、RNN等）进一步提升了嵌入效果。...这种模型结合的方式，可以在多个领域（如社交网络分析、推荐系统等）中有效提高模型的性能，尤其是在处理复杂任务时。多模态知识迁移随着信息技术的快速发展，多模态知识的获取与融合已成为研究的热点。...这种方法不仅增强了模型的泛化能力，还提升了对复杂任务的适应性。例如，在医疗诊断中，基于多模态知识迁移的系统可以同时考虑患者的病历、实验室结果和影像资料，从而提供更准确的诊断建议。...在线学习允许模型在接收到新数据时立即更新其参数，而增量学习则能够在不完全重训模型的情况下，逐步引入新知识。这种机制尤其适用于快速发展的领域，如社交媒体、金融市场等。

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深度学习+度量学习的综述

在对比损失的情况下，MNIST图像数据集上的实验证明了该方法的有效性。图2 连体网络的距离关系。...深度度量学习在人脸识别和验证方面取得突破，如胡等人提出的分层非线性变换模型，揭示人与人之间的亲属关系。...深度学习在文本理解和信息检索领域有广泛研究，如Mueller和Thyagarajan的Siamese网络识别语义相似性，贝纳吉巴等人利用回归函数训练网络模型，以及基于依赖关系的Siamese LSTM网络模型...半硬负挖掘在计算机视觉应用中成功，但在说话人二值化中仅在固定参数和三元组损失情况下有效。...用于计算 Siamese 网络模型中损失函数的 LContrastive 是：其中Y是标签值，如果输入来自同一类则Y=1，否则Y=0。m是LContrastive中的margin值。

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深度学习与知识图谱嵌入的结合理论&实践

我们可以通过公式表示这种关系： h_i^{(l+1)} = \sigma \left( \sum_{r \in \mathcal{R}} \sum_{j \in \mathcal{N}_i^r} \frac...\n"# 解析并清洗数据，转换为三元组格式triples = []for line in raw_data: match = re.match(pattern, line) if match...在模型训练过程中，网络会不断调整参数，使得知识图谱中的实体和关系嵌入在一个连续的低维空间中，从而能够更好地表达复杂的语义关系。...知识图谱嵌入模型可以应用于多种场景，如推荐系统、关系推理、知识补全等。在本节中，我们将详细讨论如何基于训练好的 R-GCN 模型实现以下两个典型应用：实体推荐和关系推理。...传统的图谱补全方法通常依赖于规则或专家知识，而知识图谱嵌入通过自动学习实体和关系的低维向量表示，可以在不完全依赖规则的情况下进行关系预测。

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软考中级(软件设计师)——数据库设计(下午15分)——数据结构及算法应用(最难的点1个答题15分-程序填空题-目标3-9分)

概要概念设计：ER图/ER模型逻辑结构设计：关系模式图 ER模型实体间的联系模型主要分为三种 a）1：1的联系、 b）1：n的联系、 c）m：n的联系转换的基本原则是:实体和联系分别转换成关系...,属性则转换成相应关系的属性一对一联系对多联系多对多联系多元联系答题技巧详细分析试题说明练掌握基本知识考的内容： 1、找关系(几对几的关系) 2、ER图转成关系模式 3、主键...这种走不通就退回再走的技术就是回溯法。...贪心法背包问题(如装箱)、多机调度、找零钱问题动态规划法斐波那契数列、矩阵乘法、背包问题、LCS最长公共子序列在求解问题中,对于每一步决策，列出各种可能的局部解,再依据某种判定条件，舍弃那些肯定不能得到最优解的局部解...,在每一步都经过筛选 ,以每一步都是最优解来保证全局是最优解。

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R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化

p=14200 之前我们在关于投资组合优化相关的内容中已经看到了Markowitz的理论，其中给出了预期收益和协方差矩阵 > pzoo = zoo ( StockIndex , order.by = rownames...=NA,col=rgb(0,0,1,.3)) 实际上很难在该图上将重要的东西可视化：收益之间的相关性。..."blue","red")[c(2,1,2,1,1,1)])polygon(u,v,border=NA,col=rgb(0,0,1,.3))} 例如，相关系数为0.6，我们得到以下有效边界 > courbe...")text(sqrt(diag(covmat)),er,names(er),pos=4,col="blue",cex=.6)polygon(u,v,border=NA,col=rgb(0,0,1,.3...HAR-RV模型 8.R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model

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2022-06-12：在NN的正方形棋盘中，有NN个棋子，那么每个格子正好可以拥有一个棋子。但是现在有些棋子聚集到一个格子上了，比如： 2 0 3 0 1

2022-12-12：有n个城市，城市从0到n-1进行编号。小美最初住在k号城市中在接下来的m天里，小美每天会收到一个任务她可以

2022-12-12：有n个城市，城市从0到n-1进行编号。小美最初住在k号城市中在接下来的m天里，小美每天会收到一个任务她可以选择完成当天的任务或者放弃该

浅析如何把ER模型转换为关系模式

C语言：定义一个函数int isprime(int n)，用来判别一个正整数n是否为素数，若为素数函数返回值为1，否则为0。在主函数中输入一个整数x，调用函数isprime(x)来判断这个整数x是

数据库设计概念结构设计_数据库设计典型实例

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深度学习与知识图谱嵌入的结合理论&实践

软考中级(软件设计师)——数据库设计(下午15分)——数据结构及算法应用(最难的点1个答题15分-程序填空题-目标3-9分)

R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化

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