若依框架的E-R图怎h画
时间: 2024-04-19 09:03:06 浏览: 23
ER图(Entity-Relationship Diagram)是一种数据建模工具,用于表示实体之间的关系。下面是按照依框架(Yii2)开发的ER图绘制步骤:
1. 打开可视化建模工具,如ER-MASTER或Power Designer等。
2. 创建一个新的ER图,并添加实体。在Yii2框架中,每个实体通常对应一个数据库表。因此,可以根据需要添加所需的数据库表。
3. 添加实体属性。对于每个实体,需要添加其属性。例如,一个用户实体可能具有属性如用户名、电子邮件地址、密码等。
4. 添加实体之间的关系。在Yii2框架中,实体之间的关系通常是通过外键实现的。因此,可以根据需要添加外键,并将它们链接到对应的实体。
5. 根据需要添加索引、主键和约束等。
6. 根据需要进行优化和调整,以确保ER图的完整性和正确性。
7. 最后,将ER图导出为所需的格式,如PDF或PNG等,以便与其他人员共享和使用。
以上是按照依框架(Yii2)开发的ER图的基本绘制步骤,希望对您有帮助!
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基于反步法的多智能体公式框架图
基于反步法的多智能体公式框架图如下:
![基于反步法的多智能体公式框架图](https://img-blog.csdn.net/20180421220301115)
其中,$x_i$ 表示智能体 $i$ 的状态,$u_i$ 表示智能体 $i$ 的控制输入,$y_i$ 表示智能体 $i$ 的输出,$d_i$ 表示智能体 $i$ 的扰动输入,$f_i$ 表示智能体 $i$ 的动态方程,$h_i$ 表示智能体 $i$ 的输出方程,$g_{ij}$ 表示智能体 $i$ 和 $j$ 之间的耦合项,$r_i$ 表示智能体 $i$ 的期望输出,$e_i$ 表示智能体 $i$ 的误差,$L_i$ 表示智能体 $i$ 的代价函数,$J$ 表示系统总代价函数。
基于反步法的多智能体公式框架图主要用于解决多智能体系统中的控制问题,其中每个智能体都有自己的动态方程和输出方程,通过耦合项 $g_{ij}$ 实现智能体之间的交互。反步法是一种基于逆向递推的控制方法,通过反复迭代来计算最优控制输入 $u_i$,从而实现系统的控制目标。
R-cnn源代码python
RCNN的Python源代码主要是基于Caffe框架实现的,以下是RCNN的Python源代码示例:
1. 数据预处理部分:
```python
import numpy as np
import os
import cv2
# 读取图像并进行预处理
def load_image(filename):
img = cv2.imread(filename)
img = img.astype(np.float32, copy=False)
# 图像缩放
img = cv2.resize(img, (224, 224))
# 图像减均值
img -= [104, 117, 123]
# 图像通道转换
img = img.transpose((2, 0, 1))
return img
```
2. 候选区域提取部分:
```python
import selectivesearch
# 使用选择性搜索算法提取候选区域
def selective_search(image, mode='fast'):
# 选择性搜索参数配置
ss = selectivesearch.selective_search(image, mode=mode)
# 提取候选区域
candidates = []
for e, (x, y, w, h) in enumerate(ss):
if w < 10 or h < 10:
continue
candidates.append((x, y, w, h))
return candidates
```
3. 特征提取部分:
```python
import caffe
# 加载模型和权重
def load_net(model_file, pretrained_file):
net = caffe.Net(model_file, pretrained_file, caffe.TEST)
return net
# 提取候选区域的特征
def extract_features(net, image, candidates):
features = []
for x, y, w, h in candidates:
# 裁剪候选区域并进行预处理
roi = image[:, y:y+h, x:x+w]
roi = cv2.resize(roi, (227, 227))
roi = roi - np.array([104, 117, 123])
# 将候选区域送入网络中进行前向传播
net.blobs['data'].reshape(1, 3, 227, 227)
net.blobs['data'].data[...] = roi
net.forward()
# 提取网络的特征表示
feat = net.blobs['fc7'].data[0].copy()
features.append(feat)
return features
```
4. 目标分类和定位部分:
```python
# 加载SVM模型
def load_svm_model(model_file):
svm_model = cv2.ml.SVM_load(model_file)
return svm_model
# 对候选区域进行分类和定位
def classify_and_locate(svm_model, features, candidates):
labels = []
bboxes = []
for i, feat in enumerate(features):
# 对特征进行分类
label = svm_model.predict(feat.reshape(1, -1))[1][0][0]
if label == 1:
# 如果分类为正样本,则进行定位
bbox = candidates[i]
bboxes.append(bbox)
labels.append(label)
return labels, bboxes
```
5. 非极大值抑制部分:
```python
# 非极大值抑制
def non_max_suppression(bboxes, overlap_threshold=0.3):
# 计算候选区域的面积
areas = [(x[2] - x[0] + 1) * (x[3] - x[1] + 1) for x in bboxes]
# 根据y坐标排序
idxs = np.argsort([x[1] for x in bboxes])
picked_idxs = []
# 对每个候选区域进行遍历
while len(idxs) > 0:
# 取出第一个候选区域
i = idxs[0]
picked_idxs.append(i)
# 计算与其重叠度最大的候选区域
overlaps = []
for j in idxs[1:]:
intersection = max(0, min(bboxes[i][2], bboxes[j][2]) - max(bboxes[i][0], bboxes[j][0])) \
* max(0, min(bboxes[i][3], bboxes[j][3]) - max(bboxes[i][1], bboxes[j][1]))
union = areas[i] + areas[j] - intersection
overlap = intersection / union
overlaps.append(overlap)
# 删除与其重叠度大于阈值的候选区域
idxs = np.delete(idxs, np.concatenate(([0], np.where(np.array(overlaps) > overlap_threshold)[0] + 1)))
# 返回最终的候选区域
bboxes = [bboxes[i] for i in picked_idxs]
return bboxes
```
以上就是RCNN的Python源代码示例,其中主要使用了OpenCV和Caffe两个库。这里的代码仅供参考,具体实现还需要根据具体的任务和数据进行相应的调整和优化。