The Data Model Resource Book Vol. 2-单页版.pdf

数据模型
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数据模型资源手册 The Data Model Resource Book Vol. 2-单页版，打好书签的

Data Model Resource Book Vol.1 (数据模型资源手册 第一卷)

2008-10-20 上传
企业通用建模手册第一卷，作者为Len Silverston。 应该是企业数据建模人员的不二选择，其中包括了许多经典的模型可供参考，例如人员组织，订单，产品，运输等等。 个人觉得和Martin Folwer的Analysis Patterns - Reusable Object Models一起看可以互相补充，效果更佳。 此书还有第二卷，提供了许多与特定行业相关的模型，如生产企业，电信行业，医疗行业等。目前没有电子版本，但是卓越网有卖，也不贵。

通用数据模型建设的参考资料包(数据建模-UDM-ReusableObjectModel)

2010-04-21 上传
包括： 1.the data model resource book, volume 1 即A library of Universal Data Models（UDM） for all enterprises, Len Silverston的代表作。目前网上只有第一卷有电子版 2.Analysis Patterns-Reusable Object Models Ward Cunningham,Ralph Johnson 3.甲骨文出品的 数据模型机关系数据库设计文档卷1 4.台湾研究机构的两份PPT，对关系数据库理论的详细介绍，内容深入浅出，值得一看。 以上资料对于有兴趣在数据建模和关系数据库设计道路上纵深发展的人应该很值得一看。

Data Model Resource Book Vol.2 (数据模型资源手册 第二卷) part1

2010-02-01 上传
企业通用建模手册第二卷，作者为Len Silverston。 是企业数据建模人员的不二选择。 提供了许多与特定行业相关的模型，如生产企业，电信行业，医疗行业等。

写出引用MODEL.weights.data-00000-of-00001的tensorflow代码

2023-05-18 上传
以下是一个简单的 TensorFlow 代码示例，用于加载名为 `MODEL.weights.data-00000-of-00001` 的权重文件： ```python import tensorflow as tf # 创建一个与模型相同的计算图 graph = tf.Graph() with graph.as_...

model.weights.index文件和MODEL.weights.data-00000-of-00001文件如何结合起来使用

2023-05-18 上传
其中，`model.weights.index` 文件包含了每个变量的名称和对应的偏移量等信息，而 `MODEL.weights.data-00000-of-00001` 文件则包含了变量的值。这两个文件需要结合起来使用才能加载整个模型。 在 TensorFlow 中，...

解释一下代码def train_model(train_data, dev_data, model, lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=False, n_epochs=100): """Train a model for N epochs given data and hyper-params.""" # We optimize with SGD optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, nesterov=nesterov) losses = [] accuracies = [] val_losses = [] val_accuracies = [] for epoch in range(1, n_epochs + 1): print("-------------\nEpoch {}:\n".format(epoch)) # Run **training*** loss, acc = run_epoch(train_data, model.train(), optimizer) print('Train | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(loss, acc)) losses.append(loss) accuracies.append(acc) # Run **validation** val_loss, val_acc = run_epoch(dev_data, model.eval(), optimizer) print('Valid | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(val_loss, val_acc)) val_losses.append(val_loss) val_accuracies.append(val_acc) # Save model path = './cifar_net.pth' torch.save(model.state_dict(), path) return losses,accuracies,val_losses,val_accuracies

2023-04-19 上传
2. dev_data - 开发数据 3. model - 模型 4. lr - 学习率，指定训练中每次迭代对权重的更新幅度 5. momentum - 动量项，指定权重更新时历史梯度的影响程度 6. nesterov - 是否使用 Nesterov momentum。如果使用，则...

如何使用model.weights.index文件和MODEL.weights.data-00000-of-00001文件来对PHM2010中的测试集数据进行预测

2023-05-18 上传
predictions = model.predict(test_data) # 打印预测结果 print(predictions) ``` 其中，`input_dim`是输入数据的维度，`test_data.txt`是测试数据集文件，每行是一个数据样本，以逗号分隔。预测结果`predictions`...

linux常用的高级命令

2023-04-10 上传
2. find - search for files and directories 3. sed - stream editor used to perform basic text transformations on an input stream 4. awk - pattern scanning and processing language 5. tar - archive files...

常用晶闸管型号、说明书和典型应用电路

2023-05-30 上传
- 说明书：https://www.nxp.com/docs/en/data-sheet/BT137_SERIES.pdf - 典型应用电路：交流电控制器、变频器、电机控制器、照明控制器、电磁炉控制器等。 2. BT138 - 说明书：...

在spotfire API中以上脚本需要导入哪些相关的命名空间和程序集

2023-05-13 上传
- Spotfire.Dxp.Framework.DocumentModel - Spotfire.Dxp.Framework.ApplicationModel - Spotfire.Dxp.Framework.Services 程序集： - Spotfire.Dxp.Application - Spotfire.Dxp.Framework - Spotfire.Dxp.Data....
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