DreamHome 案例研究的ER图
时间: 2024-06-22 16:03:20 浏览: 84
DreamHome 案例研究中的 ER(Entity-Relationship)图是用来可视化和设计数据库架构的一种工具,它将实体(Entities)和它们之间的关系(Relationships)用图形表示。在DreamHome这个场景中,可能会有多个实体,如:
1. 用户(User): 包括用户ID、姓名、联系方式等信息。
2. 房产(Property): 包含房源ID、地址、价格、类型(如公寓、别墅等)等。
3. 房源图片(Image): 连接到特定房产,存储图片URL或文件。
4. 市场趋势(MarketTrend): 可能记录历史房价数据、区域发展趋势等。
5. 评价(Review): 用户对房产的评价,包含评分和评论内容。
6. 租赁/销售(Lease/Sale): 描述房产的状态,如租赁、出售、待售等。
ER图可能包括实体圆圈、属性矩形、线段连接这些元素,线段上有箭头表示一对多或多对多的关系。例如,一个用户可以有多条评价,而一条房源可能有多个图片。
相关问题
group-wise convolution
Group-wise convolution(群卷积或分组卷积)是一种卷积方法,它将输入的特征图在通道维度上进行分组,然后对每个分组分别进行卷积操作。这种方法可以减少计算量,并且在一定程度上提高模型的表达能力。在group-wise convolution中,输入特征图被分为多个子组,每个子组包含一部分输入特征图的通道。然后,对每个子组分别使用卷积核进行卷积操作,得到对应的输出子组。最后,将所有输出子组合并得到最终的输出特征图。这种方法通常用于深度卷积神经网络中,可以提升模型的参数效率和计算效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习之各种类型的卷积运算](https://blog.csdn.net/DreamHome_S/article/details/85233173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [group convolution (分组卷积)的计算量详解、卷积计算量特征图大小,池化特征图大小、深度通道deep-wise ...](https://blog.csdn.net/weixin_46838716/article/details/125649148)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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leaderrank算法
LeaderRank算法是一种用于计算网络中节点的重要性的算法。它通过在网络中增加一个节点g(Groundnode),将其与网络中的所有节点相连接,从而得到一个强连接的N+1个节点的新网络。算法操作包括以下几个步骤:
1. 初始化邻接矩阵,增加背景节点g作为n+1个节点。设置背景节点与其他节点的连接。
2. 计算每个节点的出度,保存在outdegree向量中。遍历邻接矩阵,统计每个节点的出度。
3. 初始化LR值向量,原网络的节点都被赋予初始值1,背景节点的值为0。
4. 初始化Google矩阵,将邻接矩阵中的每个元素除以对应节点的出度。
5. 进行版本迭代,直到达到稳定状态。在每次迭代中,计算节点的LR值,并与上一次迭代的结果进行比较,若两次迭代结果相同,则停止迭代。最后,将背景节点的LR值平均分给其他节点。
总之,LeaderRank算法通过引入背景节点和一个版本迭代的过程,计算出节点的重要性值LR。这个算法可以用于分析网络中节点的重要性和影响力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [复杂网络实验8:LeaderRank算法(matlab)](https://blog.csdn.net/ylf12341/article/details/90678214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [社团检测之LeaderRank算法](https://blog.csdn.net/DreamHome_S/article/details/79468188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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