er图中的m和n是什么意思

时间: 2024-04-14 12:30:48 浏览: 1587
在ER图中,m和n通常用来表示实体之间的多重性关系。m表示一个实体可以与多个其他实体产生关联,而n表示多个实体可以与一个实体产生关联。例如,一个订单可以包含多个商品,因此订单实体和商品实体之间的关系可以用“1对m”来表示;另一方面,一个商品可以属于多个订单,因此商品实体和订单实体之间的关系可以用“m对n”来表示。多重性关系是ER图中非常重要的一个概念,它可以帮助开发人员更加准确地描述实体之间的关系,从而更好地设计数据库和软件系统。
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MySQL概念模型er图

MySQL概念模型ER图是用于描述MySQL数据库中实体、属性和关系之间的图形化表示。ER图是一种常用的数据库设计工具,它可以帮助开发人员更好地理解和设计数据库结构。 在MySQL概念模型ER图中,主要包含以下几个要素: 1. 实体(Entity):表示现实世界中的一个独立对象,可以是一个人、一个地方、一个物品等。在ER图中,实体用矩形框表示。 2. 属性(Attribute):表示实体的特征或属性,用于描述实体的各个方面。属性可以是实体的名称、年龄、性别等。在ER图中,属性用椭圆形表示,并与实体相连。 3. 关系(Relationship):表示实体之间的联系或关联。关系可以是一对一、一对多或多对多的关系。在ER图中,关系用菱形表示,并与相关的实体相连。 4. 主键(Primary Key):用于唯一标识实体的属性或属性组合。主键在ER图中用下划线标注。 5. 外键(Foreign Key):用于建立实体之间的关联关系。外键是一个实体的属性,它引用了另一个实体的主键。在ER图中,外键用虚线连接到相关的实体。 6. 基本关系类型:包括一对一(1:1)、一对多(1:N)和多对多(N:M)三种基本关系类型。 以上是MySQL概念模型ER图的基本要素和概念。通过使用ER图,开发人员可以更好地理解数据库结构,进行数据库设计和优化。

e-r图1对m和1对n的区别

ER图中,M和N表示实体之间的关系类型。1对N表示一个实体与多个实体之间的关系,而N对1则表示多个实体与一个实体之间的关系。1对N关系是一种常见的关系类型,比如一个作者可以写多篇文章,而N对1关系则相对较少见,比如多个文章归属于一个作者。在ER图中,1对N关系通常用单箭头表示,而N对1关系则用反向箭头表示。

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请阅读下面文字并完成这个数据库的ER图 题目背景以及要求 SirenCD is a digital media company that runs several retail stores that sell CDs to customers. In this coursework, you are asked to design a database for SirenCD to help manage the information of artists, albums, media tracks, and media purchases. The final database must be in 3NF and have no M:N relationships. You will also be asked to write a few queries based on your database design. 数据库设计 The retail stores of SirenCD sell many different CD albums. An album can have one or more soundtracks. Each soundtrack has its track name, release date, genre, length and composer. Each album is associated with an artist. Customers can look up information about all artists, such as date of birth, biography and all his/her albums from the website of the company. The company provides a special service that allows customers to make their own CDs by providing a playlist to the company. These playlists can have tracks from different albums. The selection of soundtracks for these playlists are private to customers and are not visible to others. The price of such a customised CD is the sum of the prices of all soundtracks plus 30. Before being able to make purchases, a customer needs to register an account with the help of a retail store staff. The information needed for registration includes name, phone number, membership card number, address (for delivery, when needed) and the staff id who helped with the registration. The information about staff members consists of the staff id, name, the store he works in and the date of joining the store. After purchasing CDs, the customer will receive an invoice with the list of items he/she purchased. The information of invoices should also be stored in the database. You need to decide what to include in your database.

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img1 = cv2.imread('D:/wzk/JIEMIAN/images/yi_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:/wzk/JIEMIAN/images/er_duibidu.jpg') # 判断图像是否读取成功 if img1 is None or img2 is None: print("Failed to read image!") exit() # 将图像转化为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Shi-tomasi算法检测关键点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 500, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 500, 0.01, 10) # 调整图像大小 corners1 = cv2.resize(corners1, (640, 480)) corners2 = cv2.resize(corners2, (640, 480)) # 使用Lucas-Kanade算法进行光流跟踪 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, corners1, None, **lk_params) # 计算转换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, corners2, cv2.RANSAC, 5.0) # 将图像1应用转换矩阵 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) # 将图像2拼接到图像1后面 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 # 显示拼接后的图像 cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()解决cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\video\src\lkpyramid.cpp:1260: error: (-215:Assertion failed) (npoints = prevPtsMat.checkVector(2, CV_32F, true)) >= 0 in function 'cv::anonymous-namespace'::SparsePyrLKOpticalFlowImpl::calc'

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