事物[Things] (4种)：UML模型中最基本的构成元素，是具有代表性的成分的抽象
本章在假设读者已经掌握类建模基本知识的前提下，讲述一些可以帮助建模人员得到更高质量类模型的进阶建模技能。
我们学习到的某一个领域的知识，很少会孤立存在的。当我们有意识地去发掘的时候，便会惊讶地发现：它们之间存在联系。这也就是我写这一篇文章的目的，尝试去建立对于思维图形化的推理过程。显然，与结果相比，过程也许是这篇文章的一个重点。 虽然，文章的大部分原理来自于认知语义学 —— 即有关语言中概念内容及其结构的现象学。而我并非这方面的专家，我只是偶然间看过相关的书，但是我觉得它们之间的关联不是偶然的，所以我也就是 “大胆” 也写下第一批思想。 首先，来了解一下四个名词： 概念。它是抽象的、普遍的想法，是充当指明实体、
从UML的早期版本开始， 便受到了计算机产业界的重视， OMG 的采纳和大公司的支持把 它推上了实际上的工业标准的地位， 使它拥有越来越多的用户。 它被广泛地用于应用领域和多 种类型的系统建模， ，如管理信息系统、 通信与控制系统、 嵌入式实时系统、分布式系统和系 统软件等。 近几年还被运用于软件再工程、 质量管理、 过程管理和配置管理等方面。 而且它 的应用不仅仅限于计算机软件， 还可用于非软件系统， 例如硬件设计、 业务处理流程、 企业 或事业单位的结构与行为建模。
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
在当今社会上，有许多琳琅满目的产品供消费者去选择。但是往往有很多产品的设计都是不严谨的，甚至没有做到规范化。特别是现在正值互联网蓬勃发展的好势头，更是出现了不少不良商家卖假货、次货，将一些没有经过合格产检的产品卖出去。使得大量消费蒙在鼓里，还以为捡了大便宜，殊不知是一个冤大头。比如此前的辛巴燕窝，假冒茅台酒等，还有某些网红带货直播的货品都是没有经过合格产检的。此类产品都是产品生产过程中产生的次品，没有达到相应标准的产品。于是我才想设计出一个好的产品设计流程系统，使得产品设计过程中更具有实际意义和更具有规范化。
较小的数据冗余
探索图数据库模型的力量，以及 Cypher、Gremlin 和 SPARQL 等图查询语言如何简化对复杂互连数据的处理。
2）综合设计法：先设计局部E-R模型图，在由若干个局部E-R模型综合成局部E-R模型图分为设计局部概念模式和有局部概念模式综合成全局概念模式
实体 - 关系（ER）图（也称为ERD或ER模型）是Peter最初在1976年提出的经典且流行的概念数据模型。它是系统内不同实体的视觉表示以及它们如何相互关联。实体关系图广泛用于设计关系数据库。ER模式中的实体成为表，属性和转换的数据库模式。由于它们可用于可视化数据库表及其关系，因此它通常也用于数据库故障排除。
设R(U)是属性U上的一个关系模式，X和Y是U的子集, r为R的任一关系，如果对于r中的任意两个元组u , v ,只要有u[X]=v[X]，就有u[M]=v[M] ,则称X函数决定Y ,或称Y函数依赖于X ,记为X- +Y.
本篇是设计模式系列的开篇，虽然之前也写过相应的文章，但是因为种种原因后来断掉了，而且发现之前写的内容也很渣，不够系统。
通过上面的案例，我们可以知道只可视化显著性信息，现在关键问题是要解释网络中的大部分信息(例如70%-90%信息)。
一、数据库设计的特点 数据库建设的基本规律 三分技术，七分管理，十二分基础数据 管理
互联网发展至今，数据规模越来越大，数据结构越来越复杂，而且对系统的需求越来越高。如果学习过数据结构，那么都知道图是放在最后一个结构，当你学习了图，那么应该感知到前面的链表，队列，树都是在图上面加了一些约束而派生出来的结构。所以图是一个一般性的结构，可以适应于任何结构类型的数据。那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧，豆瓣评分一度高达8.8分，是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良，画面精美，主要人物的性格特色明显，角色鲜明。并且，这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”，许多情节都能引起人们的共鸣。 不过，今天我们不是来聊剧情的，而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习，才能高效地学为所用嘛！ 众所周知，知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明，人脑就是通过知识与知识
数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。
好的代码，不一定要满足以上所有的条件。但一条也不满足的代码，基本上就不是好代码了。
面向对象的设计原则也被称为SOLID。在设计和开发软件时可以应用这些原则，以便创建易于维护和开发的程序。SOLID最初是由Robert C.Martin所提出的，它们是敏捷软件开发过程的一部分。SOLID原则包括单一职责原则、开闭原则、里氏替换原则、接口隔离原则和依赖倒置原则。
3.2 Spark调度机制 Spark调度机制是保证Spark应用高效执行的关键。本节从Application、job、stage和task的维度，从上层到底层来一步一步揭示Spark的调度策略。 3.2.1 Application的调度 Spark中，每个Application对应一个SparkContext。SparkContext之间的调度关系取决于Spark的运行模式。对Standalone模式而言，Spark Master节点先计算集群内的计算资源能否满足等待队列中的应用对内存和CPU资源的需求，
本节我们将介绍数据图的各种增强与扩展，包括「模式」（schema）、「身份」（identity）和「上下文」（context），它们为知识的聚合提供了额外的结构。从现在开始，我们用「数据图」（data graphs）指代通过节点和边表示的数据集合，具体形式为上一节提到的任意一种模型；用「知识图谱」（knowledge graphs）指代一个通过模式、身份、上下文、本体（规则）进行过潜在增强的数据图。这些额外的表示可能直接嵌入到数据图中，也可能分层叠加在其之上。本章节将专注于模式、身份和上下文，关于本体与规则会在第四节中讨论。
是我们重新构建模式、数据模型和数据架构的独特机会。我们确实需要做一些更好的事情。
在软考之前，对设计模式的理解只是停留在概念的层面上，通过这次系统的复习， 更加深刻的认识了设计模式。
当了解动态和不确定的环境时，人们应在新证据最能提供信息的时候最强烈地更新他们的信念，比如当环境发生了惊人的变化或现有的信念高度不确定的时候。我们发现，对惊喜和不确定性的调节被编码在一个特定的、全脑功能连接的时间动态模式中，并且这种编码在那些更适当适应他们的学习动态以应对这些因素的个体中得到增强。这种全脑功能连接模式的关键特征是额顶叶和其他功能系统之间更强的连接或功能整合。我们的研究结果为学习中的动态调整和大脑中功能连接的动态、大规模变化之间的联系提供了新的见解。
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意图：定义对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。
今天给大家介绍密苏里大学许东教授和俄亥俄州立大学马勤教授的团队发表在Nature Communications上的一篇文章 “scGNN is a novel graph neural network framework for single-cell RNA-Seq analyses”。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 被广泛应用于揭示组织、生物和复杂疾病的异质性和动力学，但其分析仍面临多个重大挑战，包括测序的稀疏性和基因表达的复杂差异模式。本文提出了scGNN (单细胞图神经网络)，为scRNA-seq分析提供了一个无假设的深度学习框架。这个框架用图神经网络来表达和聚集细胞间的关系，并使用左截断的混合高斯模型来建模异质基因表达模式。scGNN集成了三种迭代多模态自动编码器，其在四个scRNA-seq基准数据集上的基因插补和细胞聚类性能优于现有工具。在一项阿尔茨海默症研究中，从死后脑组织中提取13214个单核，scGNN成功地阐明了疾病相关的神经发育和差异机制。scGNN为基因表达和细胞间关系的有效表达提供了帮助。它也是一个强大的可以应用于一般的scRNA-Seq分析的框架。
Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有：
用户需求采用例如采用用例（Use Case）文档或场景（Scenario）等方式说明。
1、外模式 对应数据库的升级、外模式包括（子模式 用户模式） 用来描述用户看到或者使用那部分的数据的逻辑结构，用户根据外模式用户数据操作语句或者程序去操作数据库中的数据，外模式的主要特点用来描述组成用户视图各个记录的组成、相互联系、数据的完整性和安全性、数据项的特征等。 2、概念模式 对应数据库的概念模式，概念模式（概念、逻辑模式）用以描述整个数据库中的逻辑结构、用来描叙现实生活中的实体，以及它们之间的关系、从而定义记录数据项的完整性约束条件以及记录之间的联系是数据项的框架 概念模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描叙是所有用户数据的公共数据视图。 3、内模式 内模式对应物理级数据库，内模式是所有模式中的最低层的表示，不同于物理层，假设外存是一个无限性的地址空间，内模式是存储记录的类型，存储域以及表示以及存储记录的物理顺序，指示元索引，和存储路径的等数据的存储组织从而形成一个完整的系统。
1．数据库系统一般由（数据库）、应用系统、（数据库管理系统）、（数据库管理员）和用户构成。
在软考的复习中，没个人都享受着知识带给我们的充足感，为了给自己留下一个回顾的足迹。还是对自己的复习经历来一个总结吧。
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。
标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性，可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签，代表节点的类别。
软考复习时间从3.24開始5.22開始。 5.23迈上了进京赶考的的路程。5.24这一天，意味着我们的软考学习将要进入终点站，可是对于学习来说是没有终点站的。
我们在学习过程中可能并不会关心设计模式，但一旦牵扯到项目和面试，设计模式就成了我们的短板
根据百度百科的定义是“空间自相关系数的一种，其值分布在[－1,1]，用于判别空间是否存在自相关。”
功能磁共振成像(fMRI)测量的功能连通性(FC)为探索大脑组织提供了一个强有力的工具。脑组织的时间动力学研究表明，功能连接体具有很大的时间变异性，这可能与心理状态的转变和/或适应过程有关。大多数动态研究，如功能连接体和功能网络连接(FNC)，都关注于宏观的FC变化，即不同脑网络来源、节点和/或感兴趣区域的时间相干性变化，其中假设在网络或节点内FC是静态的。在本文中，我们发展了一种新的方法来检查FC的空间动力学，而不假设其网络内的平稳性。我们将我们的方法应用于22名受试者的听觉oddball任务(AOD)中的fMRI数据，试图通过评估空间连通性是否随任务条件而变化来捕获/验证该方法。结果表明，除了参与传统的时间动态，如跨网络变异性或动态功能网络连通性(dFNC)，连接网络还表现出随时间的空间变异性。此外，我们还通过聚类分析评估个体对AOD任务中目标(oddball)检测的功能对应关系，研究了FC的空间动态与认知过程的关系。提取认知任务对应状态，并分离对应状态的动态FC空间图。在不同的任务引导的状态下，任务刺激同步状态随着默认模式网络(defaultmode network, DMN)与认知注意网络强的负相关关系显著降低。我们还观察到越来越多的任务异步状态，这种状态表现出没有DMN的反相关。研究结果强调了认知任务对观察到的空间动态结构的影响。我们还发现，我们方法得到的FC空间动态模式与宏观dFNC模式基本一致，但在空间上有更多的细节和规范，同时源内部的连通性提供了新的信息，并随时间而变化。总的来说，我们证明了(通常被忽视的)连接的空间动力学存在的证据，它与任务的联系和认知/心理状态的暗示。
Spring作为现在最优秀的框架之一，已被广泛的使用，51CTO也曾经针对Spring框架中的JDBC应用做过报道。本文将从另外一个视角试图剖析出Spring框架的作者设计Spring框架的骨骼架构的设计理念，有那几个核心组件？为什么需要这些组件？它们又是如何结合在一起构成Spring的骨骼架构？Spring的AOP特性又是如何利用这些基础的骨骼架构来工作的？Spring中又使用了那些设计模式来完成它的这种设计的？它的这种 设计理念对对我们以后的软件设计有何启示？本文将详细解答这些问题。
感知（模式识别）是从传感数据判断模式的存在、类别，给出结构描述和关系描述的过程。目前以深度神经网络为主的模式识别方法只解决了初级感知（检测、分类）问题，属于高级感知层面的结构和关系理解已有一些研究进展但还没有解决，而结合知识进行模式识别和理解并把结果用于决策规划则属于高级认知的范畴，是未来要加强研究的方向。 作者 | 杏花 编辑 | 青暮 今年10月12日，2021中国人工智能大会（CCAI 2021）在成都正式启幕，23位中外院士领衔，近百位学术技术精英共聚西南人工智能新高地，深入呈现人工智能学术研究，以
其中数据模型可以分为：概念数据模型（Concept Data Model）、逻辑数据模型（Logical Data Model）和物理数据模型（Physical Data Model）。
这里不会将UML的各种元素都提到，我只想讲讲类图中各个类之间的关系；能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对日常的工作和交流；同时，我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来；有了这些知识，看后面的设计模式结构图就没有什么问题了；
2019年可以被称为NLP的Transformer之年：这种架构主导了排行榜并激发了许多分析研究。毫无疑问，最受欢迎的Transformer是BERT(Devlin, Chang, Lee， & Toutanova, 2019)。除了其众多的应用，许多研究探索了各种语言知识的模型，通常得出这样的结论，这种语言知识确实存在，至少在某种程度上(Goldberg, 2019; Hewitt & Manning, 2019; Ettinger, 2019)。
List、ArrayList、LinkedList、Set、HashSet、TreeSet、Map、HashMap、TreeMap、ConcurrentHashMap、BitMap、Queue、ConcurrentLinkedQueue、Stack、Collections的synchronized方法
发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 一. 静态图概述
异质信息网络被定义为一个有向图，它包含有多种类型的对象或者关系，每个对象属于一个特定的对象类型，每条关系属于一个特定的关系类型。
基于受试者的功能性连接组(FC)的个体特征(即“FC指纹”)已经成为当代神经科学研究的一个非常热门的目标，但脑磁图(MEG)数据中的FC指纹还没有得到广泛的研究。本研究中，我们研究来自人类连接组计划(HCP)的静息状态的MEG数据，以评估脑磁图FC指纹及其与包括振幅和相位耦合的功能连接指标、空间渗漏校正、频带和行为意义在内的几个因素的关系。为此，我们首先使用两种识别评分方法，区分识别率和成功率，为每个FC测量提供定量指纹评分。其次，我们探索了横跨不同频段(δ、θ、α、β和γ)的边缘和节点的MEG指纹模式。最后，我们研究了从同一受试者的MEG和fMRI记录中获得的跨模态指纹模式。我们的结果表明，指纹识别的性能在很大程度上取决于功能连接指标、频带、识别评分方法和空间渗漏校正。本研究初步提供了MEG指纹与不同方法学和电生理因素相关的第一个特征，并有助于理解指纹的跨模态关系。
探索性数据分析(EDA)是数据科学家用来分析和调查数据集并总结其主要特征的一种方法，通常采用数据可视化技术。我们可以说EDA是通过创建可视化和摘要来调查和理解数据集的过程。EDA是我们询问数据问题的一种方式，可以找出关于数据的所有信息，并理解它为什么是这样的(即识别趋势、模式、异常等)。
首先，在绘制上下文映射图的过程中，可以促使你更好的分离限界上下文，并识别出语言边界。可以更清楚的识别出当前项目中的限界上下文和其依赖的限界上下文之间的关系。
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