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详解数据模型设计方法

数据中台模型设计的核⼼是追求模型的复⽤和共享,通过元数据中⼼的数据⾎缘图,可以看到,⼀个⽐较差的模型设计,⾃下⽽上是⼀条线。⽽⼀个理想的模型设计,它应该是交织的发散型结构。 ⽤模型引⽤系数作为指标,衡量数据中台模型设计的复⽤度。引⽤系数越⾼,说明数仓的复⽤性越好。 模型引⽤系数:⼀个模型被读取,直接产出下游模型的平均数量。 第五:模型开发。 模型设计完成后,就进⼊模型开发阶段,需要注意的点: 1. 元数据中⼼的数据⾎缘接⼝,结合数仓模型设计的指标,给出了模型设计度量。 完善度、复⽤度和规范度构成了衡量数据中台模型设计的度量体系,可以帮助你评估数仓设计的好坏。 2. 维度设计是维度建模的灵魂,也是数据中台模型设计的基础,维度设计的核⼼是构建⼀致性维度。 3.

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大话设计模式笔记(七)——模版方法模型

本文链接:https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/76549525 第十章 模版方法模型 含义 在父类中定义一个操作的算法骨架,将算法的一些步骤放到子类去实现 模版方法使得子类不改变算法结构的情况下即可重定义算法的特定步骤。 UML ? 需求:现有试卷一份,通过模版方法模型完成试卷模版和答卷。 UML图 ? return "c"; } @Override protected String answer3() { return "b"; } } 总结 模版方法模式是通过把不变的行为搬移到超类 模版方法模式是很常用的模式,在Java的io中,InputStream类的read()方法就是使用模版方法。 } catch (IOException ee) { } return i; } 应用场景 当多个子类是解决某一问题,他们的算法结构相同,只有一些某些实现不同时,可以使用模版方法

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    设计方法丨国际主流人机交互设计模型

    Part 1  前言 近三十年来,人机交互领域的方法论可谓百花齐放,尽管许多知名研究机构与院校都发布了不同的设计模型与流程图,但是其内核终究大致相同(寻找问题——定义问题——设计——测试)。 左下角常用的用户研究方法有情景调查(contextual inquiry),利益相关者逻辑图(stakeholder map),和参与型研究(Participatory Research)等等。 然而如何从右上角的抽象模型到右下角具体设计呢?在这里便需要了解一个大致的设计信息层级。 ? 在右上角的设计部分中经常使用的方法有故事模版(story boarding),纸质低保真模版(paper prototyping),和以人为中心设计(human centered design)等等。 在这里也希望大家能多多关注各类人机交互设计理念并从中获取灵感亦或找到适合自己的设计流程。 Part 3 其他模型 下面是六种其他主流国际人机交互模型和官方链接供大家探索: 1.

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    有关用户留存模型的一种设计方法

    今天分享一个用户留存模型设计 1、抛出问题 用户留存是用户分析中最常用到的指标之一。 2、设计方案 可以这么来设计 CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS GDM_USER_LEFT_INFO_DAY( uuid string COMMENT '用户

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    系统架构设计方法论——Zachman框架模型

    对于上述定义,他还强调,Zachman框架是一种描述企业的本体,是元模型,而不是关于创建对象的最终实现(实例)的方法学。它是关于结构的,而不是过程。它是企业架构(EA)的基础。 它相当于通过6×6的分类矩阵,把企业架构涉及的基本要素(而不是企业本身)划分成36种单元(Cells),并清楚地定义了每个单元中的内容(组件、模型等)性质、语义、使用方法等。 Zachman"框架"实际上是一种组织构架工具(用来设计文档、需求说明和模型的工具)的一种分类学。包括工具的目标(例如,商业拥有者、创建者)是谁,哪些特殊的问题(例如,数据、功能)需要阐明。 系统所有者关注企业模型,能够用企业术语定义企业的本质,看到的是企业的结构、处理、组织等。 体系结构师设计人员关注系统模型,能够用更严格的术语定义企业业务,看到的是每项业务处理所要完成的功能。 另一方面,如果数据库设计的元素没有需求与之对应,我们就应该问问自己,在数据库层面是否存在不必要的设计

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    PowerDesigner模型设计

    根据概念模型可以生成逻辑模型,逻辑模型是概念模型的延伸,表示概念之间的逻辑次序,是一个属于方法层次的模型。 逻辑模型介于概念模型和物理模型之间,具有物理模型方面的特性,在概念模型中的多对多关系,在逻辑模型中将会以增加中间实体的一对多关系的方式来实现。 逻辑模型主要是使得整个概念模型更易于理解,同时又不依赖于具体的数据库实现,使用逻辑模型可以生成针对具体数据库管理系统的物理模型。逻辑模型并不是在整个步骤中必须的,可以直接通过概念模型来生成物理模型。 在数据库中实现物理模型方法有两种,一种是使用PD连接到SQL Server数据库,然后将模型同步到数据库中,另一种方法就是生成数据库脚本。 这里只是简单的介绍了下数据库建模的过程,接下来我会对每一个步骤每一个模型进行详细的讲解。 在PowerDesigner中设计概念模型

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    CAD转模型方法CAD转模型方法

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    领域建模之数据模型设计方法

    导读 本文通过实际业务需求场景建模案例,为读者提供一种业务模型向数据模型设计方法论,用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象,并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。 通过文章,读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论,并针对后期业务需求变化,尽可能降低模型调整或者模型推倒重建的风险。 ; 扩展表:①数据模型的垂直拆分,减少大对象;②变更不是很频繁的字段可以放到扩展模型; 社区团购排线部分模型设计图: 图4 终版数据模型图 05 扩展 一、领域模型设计阶段思考 对象:领域模型对象, 上述案例分析到的对象模型; 功能:哪些业务功能划分到领域(微服务)或者子域(模块)里面 接口:服务应该暴露的接口能力; 二、 方法论 动词+宾语 <----> 方法接口+对象 业务功能操作和实体对象分离 图5 领域模型调用关系图 05 结语 一个好的方法论一定是告诉你当你面对一个全新的业务场景或未知领域的时候,如何去独立分析和解决问题。

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    腾讯优图|基于模型剪枝的高效模型设计方法

    腾讯优图提出过两种剪枝方法。一种名为Stripe-Wise Pruning,通过裁剪滤波器的形状,对模型进行裁剪,能够兼容filter pruning,并实现更加精细的裁剪,便于模型加速。 近日,以「基于模型剪枝的高效模型设计方法」为主题,腾讯优图实验室围绕深度神经网络有什么优化目标,剪枝技术如何获得更快、更轻的网络,残缺连接的优缺点是什么,滤波器嫁接方法等问题进行了分享。 01 首先,RepVGG是从头设计并训练一个特殊的带残差的网络,推理时再转化为一个没有残差的网络;RMNet无需额外训练,就可以将常用的带残差的网络,通过等价的方法把残差去除掉,从而能够做一些剪枝之类的工作 滤波器嫁接尝试了三种方法: 01 高斯噪声激活:训练模型到一定程度时,对模型信息量进行排序,在此过程中对无效滤波器加上高斯噪声进行重新激活,激活之后的滤波器由于值都是激活的,有机会重新提取输入特征,从而能达到提升效果的目的 三种嫁接方法对比,发现用外部的模型效果更好,而且外部嫁接方法可以引入多个模型,把更多的模型信息融合在一起。实验也证明当参与嫁接模型数量越来越多,准确率也越来越高,信息熵也越来越多。

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    设计常用模型分析

    “工欲善其事,必先利其器”;作为设计人员来说,设计方法设计模型就是辅助我们更好做设计的利器。就像厨师做菜时候的菜谱一样;面对新的菜种,能更快指引我们做出味道不错的菜肴。 ? 体系化的设计方法不仅能更好的指导设计师做设计;另一个方面,经过设计方法包装后的设计,能让设计师更坦然面对来自各方的质疑,更专业的讲述自己的设计依据。 在做不同菜肴的时候,我们需要不同的菜谱来指引;而在不同的设计阶段,设计师也需要不同的设计模型/方法,让我们更灵活的做设计分析与输出。 模型二:Google Design Sprint 设计方法 1. 概念介绍 Design Sprint,设计冲刺,顾名思义就是要在短时间内做出好设计;是由 Google 提出的设计方法。 2. 模型四:双钻模型 1. 概念说明 双钻设计模型由英国设计协会提出,该设计模型的核心是:发现正确的问题、发现正确的解决方案。 双钻模型是一个结构化的设计方法,被很多设计师喜爱和使用。

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    领域模型设计实战

    二、领域模型设计 在分析出本次方案的领域模型后,我们继续进行下一步工作领域模型设计。 在上一阶段的分析过程中,我们已经明确了本次的核心服务是计费和计税。我们先基于计费进行相关的设计工作。 3、 通过一次实践小课题发现我们运用已有的架构和设计方法的频率已经降低了很多,需要不时回头重新用技术架构的眼光审视我们现有系统的合理性,让系统在不断做加法的同时也保持合理的结构。 6、 模型设计要考虑清楚边界划分,模型归属的域范围,不要将不同范围的属性耦合到一个模型里。 7、 一个好的领域模式设计是可以指导后续详细分析展开以及编码的。 4、 花了很多的时间来讨论模型设计,貌似有了结论,实际到开工的时候,才发现最复杂的模块:电话计费没有考虑清楚怎么做。在实现的时候开发过程中还是用写一个复杂方法的方式来实现。 2、 领域建模,有必要专门整一个培训,发现很多人对领域的理解、领域建模的方法和思路没有什么概念。 3、 一个临时组建的团队在做一个需求分析、设计的过程中需要有体系化的解决问题思路和执行步骤和分工。

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    Django教程 —— 模型设计

    模型设计 我们一般操作数据库的时候都是通过写sql语句,那么能不能不写sql语句就可以操作数据库呢? 可以利用ORM框架。 使用Django进行数据库开发的步骤如下: 在models.py中定义模型类 迁移 通过类和对象完成数据增删改查操作 Django模型设计 在上篇文章中我们创建了一个图书管理系统(BMSTest),并部署了一个 我们接着这个项目来介绍Django进行数据库开发过程,模型设计。 1、定义模型模型类定义在models.py文件中,继承自models.Model类。 日期类型) 出版日期 模型类的设计 根据设计,在models.py中定义模型类如下: # -*- coding:utf-8 -*- """ @Author :Hui @Desc :{模型设计模块 继承models.Model的类的设计都会对应一张数据库表。 2、迁移 迁移前目录结构如下图: 迁移由两步完成: 1.生成迁移文件:根据模型类生成创建表的迁移文件。

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    Django教程 —— 模型设计

    模型设计 我们一般操作数据库的时候都是通过写sql语句,那么能不能不写sql语句就可以操作数据库呢? 可以利用ORM框架。 使用Django进行数据库开发的步骤如下: 在models.py中定义模型类 迁移 通过类和对象完成数据增删改查操作 Django模型设计 在上篇文章中我们创建了一个图书管理系统(BMSTest), 我们接着这个项目来介绍Django进行数据库开发过程,模型设计。 1、定义模型模型类定义在models.py文件中,继承自models.Model类。 日期类型) 出版日期 模型类的设计 根据设计,在models.py中定义模型类如下: # -*- coding:utf-8 -*- """ @Author :Hui @Desc :{模型设计模块 继承models.Model的类的设计都会对应一张数据库表。 2、迁移 迁移前目录结构如下图: 迁移由两步完成: 1.生成迁移文件:根据模型类生成创建表的迁移文件。

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    Django设计模型1.2

    设计介绍 本示例完成“图书-英雄”信息的维护,需要存储两种数据:图书、英雄 图书表结构设计: 表名:BookInfo 图书名称:btitle 图书发布时间:bpub_date 英雄表结构设计: SQLite数据库 创建应用 在一个项目中可以创建一到多个应用,每个应用进行一种业务处理 创建应用的命令: python manage.py startapp booktest 应用的目录结构如下图 定义模型类 有一个数据表,就有一个模型类与之对应 打开models.py文件,定义模型类 引入包from django.db import models 模型类继承自models.Model类 说明:不需要定义主键列 ,在生成时会自动添加,并且值为自动增长 当输出对象时,会调用对象的str方法 from django.db import models class BookInfo(models.Model): :编辑settings.py文件,将booktest应用加入到installed_apps中 生成迁移文件:根据模型类生成sql语句 python manage.py migrate 测试数据操作 进入

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    数据库的概念模型,联系,E-R模型设计方法「建议收藏」

    概念模型的基本概念: 表示概念模型的最常用模型是 实体-联系模型(Entity-Relationship Model,简称E-R模型) E-R模型中,数据的结构被表示为“实体-联系”图。 联系: 两个实体集之间的联系可归纳为以下三类: 1)一对一联系(1:1) 2)一对多联系(1:n)和多对一联系(n:1) 3)多对多联系(m:n) 多元联系: E-R模型中,可以表示两个以上实体集之间的联系 E-R模型设计方法: 三条设计原则: 1)相对原则: 实体,属性,联系等,是对同一对象抽象过程的不同解释和理解。建模过程实际上是一个对对象的抽象过程。 3)简单原则: 为简化E-R模型,现实世界的事物能作为属性对待的,尽量归为属性处理。 事物满足以下两条件之一就可以作为属性对待: 1,属性不再具有需要描述的性质。属性在含义上是不可分的数据项。 2,属性不再与其他实体集具有联系,既E-R模型指定联系只能是实体集之间的联系。

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    分类模型评估方法_政策评估的模型方法

    : 真实类别为负例,预测类别为正例; 假负例(false negative FN):真实类别为正例,预测类别为负例; 真负例(true negative TN):真实类别为负例,预测类别为负例; 分类模型评价指标有

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    NeuIPS | 蛋白设计方法?基于图的蛋白生成模型

    本文中提供了一个自上而下的蛋白质设计框架模型,该模型直接学习给定目标结构从而生成蛋白质序列,其氨基酸结构以图结构表示。该模型可以有效地捕捉序列与结构间的高阶、基于交互的关系。 4 结果 评价计算蛋白质设计方法的一个挑战是蛋白质结构和序列之间关系的简并性。本文作者使用了三个指标:(i)基于似然,测试生成模型在高似然估计下保持序列的能力。 4.2基准测试蛋白质重新设计 为了评估模型在生成逼真蛋白质序列方面的性能,作者进行了2个实验,并与Rosetta,一种最先进的计算蛋白质设计框架进行了比较。如表4所示,本文的模型更加准确,速度也更快。 4.3实验蛋白设计的无监督异常检测 设计序列的合成和检测是评价蛋白质设计方法的黄金标准。 作者比较了最近的一个高通量设计和诱变实验,在这个实验中,几个新设计的微蛋白被系统诱变到所有可能的点突变。作者发现该模型的对数似然非平凡地反映出对突变蛋白的偏好 (表5)。

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    模型选择评估方法

    训练集 / 测试集窘境   我们希望评估的是用D训练出的模型的性能,但留出法需要一部分数据作为测试数据,不进行模型的训练,这样的话,就出现了训练集 / 测试集窘境: 若令S很大,则训练的模型更加接近 D训练的模型,但是此时T比较小,评估结果可能不够稳定准确; 若令T较大,虽说评估结果更稳定了,但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了; 2、交叉验证法(cross validation)  交叉验证法将数据集分成 留一法中实际被评估的模型(S(n-1个数据)训练出来的模型)和期望被评估的模型(D训练出来的模型)非常的接近(因为只少了一个数据),因此,留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时,计算的开销是非常大的 (比如100万个数据,就要训练100万个模型(未考虑调参时)) 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确(根据没有免费的午餐定理) 注: 没有免费的午餐定理:所有的算法的性能的期望都是一样的! 自助法在数据量小,难以有效的划分训练 / 测试集时很有用 自助法能从初始数据集中产生多个不同的数据集,这对集成学习等方法有很大的好处 自助法改变了原始数据集的分布,这会引入估计偏差,因此,在数据量足够大时

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    模型选择评估方法

    训练集 / 测试集窘境   我们希望评估的是用D训练出的模型的性能,但留出法需要一部分数据作为测试数据,不进行模型的训练,这样的话,就出现了训练集 / 测试集窘境: 若令S很大,则训练的模型更加接近 D训练的模型,但是此时T比较小,评估结果可能不够稳定准确; 若令T较大,虽说评估结果更稳定了,但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了; 2、交叉验证法(cross validation)  交叉验证法将数据集分成 留一法中实际被评估的模型(S(n-1个数据)训练出来的模型)和期望被评估的模型(D训练出来的模型)非常的接近(因为只少了一个数据),因此,留一法的结果往往被认为比较准确 留一法在训练数据集比较大时,计算的开销是非常大的 (比如100万个数据,就要训练100万个模型(未考虑调参时)) 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确(根据没有免费的午餐定理) 注: 没有免费的午餐定理:所有的算法的性能的期望都是一样的! 自助法在数据量小,难以有效的划分训练 / 测试集时很有用 自助法能从初始数据集中产生多个不同的数据集,这对集成学习等方法有很大的好处 自助法改变了原始数据集的分布,这会引入估计偏差,因此,在数据量足够大时

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    模型评估方法-2

    评估方法 在实际中,通常需要通过实现对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择。需要使用一个测试集来测试学习器对新样本的判别能力,然后以测试误差近似作为“泛化误差”。 常用的几种评估方法: 留出法 留一法 交叉验证法 自助法 留出法 留出法hold-out,直接将数据集合分成两个互斥的集合,其中一个当作训练集合S,另一个当作测试集合T。 在S上进行训练模型,在T上进行测试和评估误差,作为对泛化误差的估计。注意点: 训练/测试集合的划分应该尽量保持数据分布的一致性,避免因为数据划分过程而引入额外的偏差。 比如S中350个正例,350个反例;T中150个正例,150个反例 即使确定了划分比例之后,不同的划分方法仍然对模型的评估造成缺别。 解决方法:单次使用留出法得到的结果往往不是稳定的,多次使用取平均值。 通常在留出法中采用的比例是\frac23-\frac45用于训练,剩下的用于测试。

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