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概念数据模型权威发布_概念数据模型中实体与实体之间的联系(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

概念数据模型

数据库设计三级详解：从零到一的旅程 𐟚€ ### 系统设计 𐟓‹ 在数据库应用系统设计的过程中，我们通常遵循DBAS生命周期模型，这个模型包括了概念设计、逻辑设计和物理设计三个主要阶段。每个阶段都有其特定的任务和目标，让我们一起来看看这些设计的细节吧。概念设计 𐟌 概念模型设计 𐟓Š 概念模型设计是整个设计过程中的第一步。它根据数据需求分析阶段得到的需求规范说明文档，辨识出需要存储在数据库中的各类应用领域数据对象的特征及其相互间的关联关系。这个阶段的主要任务是创建一个独立于具体DBMS的数据库概念模型，通常用E-R图来表示。系统总体设计 𐟏›️ 系统总体设计是一个大型数据库应用系统的顶层设计。它遵循自上而下、由简到繁、逐步求精的原则，从系统规划与分析结果（特别是技术可行性分析）和系统需求分析出发，确定DBAS的软硬件总体框架。这个阶段包括： DBAS体系结构设计 DBAS系统硬件平台的选型和配置应用软件结构设计关键技术方案选型和初步设计业务规则的初步设计和细化逻辑设计 𐟓‘ 数据库逻辑结构设计 𐟓˜ 从数据库的概念模型出发，逻辑设计阶段需要设计表示为逻辑模式的数据库逻辑结构。这个阶段的工作主要是将概念模型转化为具体的数据库表和关系。应用程序概要设计 𐟖寸在这个阶段，我们将应用程序进一步划分为子模块，形成系统—子系统—模块—子模块的层次结构。这样可以更好地管理代码和组织结构。数据库事务概要设计 𐟓‹ 根据需求分析阶段识别出的各种DBAS事务，事务概要设计需要设计与具体DBMS和实现方法无关的事务数据处理流程，并明确事务所访问的各关系表。物理设计 𐟛 ️ 数据库物理结构设计 𐟓‚ 物理设计阶段关注的是数据库中的数据如何以文件形式存放在外存物理设备上。这个阶段需要考虑数据文件在外存上的存储结构和存取方法，它依赖于具体的硬件环境、操作系统和DBMS。数据库事务详细设计 𐟔 在这个阶段，我们将事务概要设计中的read和write元操作替换为DBMS支持的查询、插入、删除、修改等具体数据库访问操作或数据库访问API调用。应用程序详细设计 𐟒𛊦œ€后，应用程序详细设计阶段需要定义各模块的功能和输入/输出数据需求，结合具体的程序设计环境和机制，设计各模块的内部处理流程和算法、数据结构、对外详细接口等。总结 𐟓 数据库设计是一个复杂而细致的过程，它需要我们从宏观到微观，逐步完善每一个细节。通过概念设计、逻辑设计和物理设计的有机结合，我们能够构建出一个高效、稳定、可扩展的数据库应用系统。希望这篇文章能对你有所帮助！

实证分析三步走：数据、模型与结果检验写一篇严谨的经济学论文，你需要三个基本要素：视点、参照系和分析方法。视点是你想证明的观点；参照系是帮助你理解经济现实的标尺；而分析工具，也就是经济学模型，则是深入分析复杂经济世界的钥匙。经济模型的结构 𐟏›️ 所有模型，不仅仅是经济模型，都由三个部分组成：环境、机制和求解过程。环境是模型运行的背景；机制是模型内部的工作原理；而求解过程则是如何找到模型的答案。经济数据的特征 𐟓Š 数据是实证分析的基础。数据的真实性可能会受到测量误差和样本选择的影响。数据来源也很重要，可以分为调研数据、统计和行政管理数据以及实验数据。数据类型也有多种，包括截面数据、面板数据和时间序列数据。计量模型与统计实验 𐟔슨‡经济学的基础是统计学，但两者之间有一些差异。外生性是计量模型的一个重要概念，包括一致性和效率性。内生性的产生原因以及工具变量的选择也是计量模型的关键。此外，实验经济学和干预效果的估计也是实证分析中的重要部分。伪回归 𐟌€ 伪回归是一个常见的问题，尤其是在时间序列和空间数据中。经济学理论和伪回归的关系，以及如何识别和处理伪回归，都是实证分析中需要注意的。参数估计值的稳健性和政策分析 𐟓ˆ 计量经济学的估计结果通常用于政策分析。然而，Lucas批判认为参数的估计值可能会随着政策的变化而变化，这使得计量经济学在政策分析中的应用受到限制。总结 𐟓 首先，数据是进行实证分析的基础。数据的来源和类型多种多样，包括微观调研数据、机构统计数据以及实验数据。其次，任何模型都包括环境假设、机制以及求解三个组成部分。再次，计量经济学虽然基于统计学，但两者之间还存在一些差异。最后，计量经济学的估计结果通常会被运用到政策分析中去，但参数的估计值可能会随着政策的变化而变化，使计量经济学无法为政策分析服务。

北京工商大学数据库考研大纲详解对于打算报考北京工商大学数据库原理与设计硕士的考生来说，考研大纲是备考路上的指路明灯。有了大纲，你就能更清晰地规划复习方向，避免走弯路。以下是北京工商大学数据库理论与设计考研大纲的详细内容，供考生们参考。第一章绪论 𐟓š 1.1 数据库系统概论数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的基础概念数据管理技术的演变和发展数据库系统的特点 1.2 数据模型两大类数据模型：层次模型和网状模型数据模型的组成要素概念模型最常用的数据模型：关系模型层次模型网状模型关系模型 1.3 数据库系统结构数据库系统模式的概念数据库系统的三级模式结构数据库的二级映像功能和数据独立性 1.4 数据库系统的组成第二章关系数据库 𐟔犲.1 关系数据结构及形式化定义关系的定义关系模式关系数据库 2.2 关系操作基本的关系操作关系数据语言的分类 2.3 关系的完整性关系的三类完整性约束：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性 2.4 关系代数传统的集合运算专门的关系运算第三章关系数据库标准语言SQL 𐟓 3.1 SQL概述 SQL的产生与发展 SQL的特点 SQL的基本概念 3.2 学生—课程数据库示例 3.3 数据定义模式的定义与删除基本表的定义、删除与修改索引的建立与删除 3.4 数据查询单表查询连接查询嵌套查询集合查询 SELECT语句的一般格式 3.5 数据更新插入数据修改数据删除数据 3.6 视图定义视图查询视图更新视图视图的作用考研备考路上的挑战很多，但有了这份大纲，你就能更有方向感。希望这份大纲能帮助到你，祝你一战上岸，顺利拿到心仪的offer！

准精算师考试：精算模型与数据分析全解析 𐟓š 考试方式：准精算师考试采用机考形式，题型包括单选题和简答题。计算题是主要考察内容，机考系统需要手动输入公式，操作相对复杂，容易出错。建议考生准备一台备用电脑，以防系统故障。 𐟓Š 考试内容：风险理论（约30%）随机过程：基本概念，参考老精算教材A1的第10、11章。理赔额和理赔次数：B1-2章，B4-4章。个体/聚合风险模型：B1-3、4、5章，B4-5、6章。破产模型：B4-7章。生存分析（约15%）生存模型理论：B4-2章。生存分析：基本概念和方法。随机模拟（约10%）随机数：B4-13章。模拟样本的容量：理解并能够应用。 Bootstrap模拟：基本概念。 MCMC模拟：基本概念。回归分析（约15%）线性回归：基本概念和方法。广义线性模型：基本概念和方法。惩罚线性回归模型：基本概念和方法。时间序列基础（约10%）时间序列和平稳时间序列：基本概念。滑动平均自回归模型：基本概念和方法。多维时间序列的概念及协整性：基本概念。机器学习（约20%）机器学习方法分类：基本概念和方法。模型的评估和选择：基本概念和方法。决策树：基本概念和方法。聚类分析：基本概念和方法。数据降维：基本概念和方法。 𐟓 刷题建议： B1、2、4、5对应章节书后题； B4教辅对应习题；额外找一些时间序列和回归分析的题目，例如老A1教材的第九章及教辅题。 𐟒ᠦ示：备考时建议对照教材目录进行复习，确保不遗漏任何重要知识点。

系统设计必关注的15个核心问题在进行系统设计时，有哪些关键概念需要特别关注呢？如何做到设计全面且不遗漏？今天为大家总结了15个核心概念，帮助你打造一个高效、稳定、可扩展的系统。需求收集 𐟓‹ 功能与非功能需求：明确系统的功能需求和非功能需求。定义用户故事：清晰描述用户需求。设定优先级：为系统架构打好基础。系统架构 𐟏›️ 定义系统组件：清晰地规划系统各部分的功能。选择架构风格：选择最合适的架构模型。考虑可扩展性和可靠性：为未来可能的变化做好准备。数据设计 𐟔 定义数据模型和模式：为系统的数据组织和存储打好基础。选择合适的数据库：根据需求选择最优的数据存储解决方案。定义备份目标：保证数据的安全性和可靠性。领域设计 𐟏ž️ 与系统架构协调：确保系统架构与业务领域保持一致。封装关键业务功能：把关键功能模块化处理。规划领域之间的依赖关系：确保系统的稳定性。安全性 𐟛᯸ 身份验证和授权：确保只有经过授权的用户才能访问系统。数据加密：保护敏感数据的安全。敏感数据存储：保证数据存储的安全性。可维护性 𐟔犦𘅦™𐧚„代码结构和文档：方便后期维护和升级。异常管理：处理可能出现的各种错误。可进化架构：为系统的未来发展留有空间。测试策略 𐟧ꊥ𙉥•元、集成、系统测试：确保系统各部分功能的正确性。与用户需求验证：确保系统满足用户的需求。定义性能和安全测试：保证系统的稳定性和安全性。用户体验设计 𐟎芧즥ˆ用户期望的用户界面设计：提升用户使用体验。设计可用性测试：发现并改进用户体验中的问题。响应性：确保系统在不同设备上的良好表现。可扩展性 𐟓ˆ 水平和垂直缩放：根据需求扩展系统的能力。负载平衡：分配系统的压力，保证稳定运行。冷启动可靠性：确保系统在冷启动时能够正常运行。这些核心概念是成功设计和实现复杂系统的基石。无论是初学者还是经验丰富的架构师，都可以从中受益。希望这篇分享能帮助你在系统设计的道路上更进一步！

「CNCC2024」「计算创造未来」在“大模型与超级智能的演进路径”论坛中，CCF CTO Club主席吴华深入探讨了大模型的语言学习方式。她指出，大模型的语言学习结构类似于人类大脑，进行了字、词、短语等多粒度的表征，并通过知识图谱实现数据融合与知识增强。知识增强分为两种方式：将知识内化至模型参数中，或与搜索引擎结合外用以增强模型能力。在数据层面上，通过多语言、代码、人工标注等多样数据支持模型智能体的训练。吴华提出“思考模型”概念，强调在大模型基础上，通过不同的语料迭代学习。代码智能体的应用尤为突出：模型接收任务后将其拆解为多个步骤，分发给代码解释器、代码生成或执行模块，自动校正并优化输出结果。通过并行训练和异构推理等深度学习框架，大大提升了模型训练效率。大模型应用方面涵盖提示词使用、有监督精调、后续预训练等，推动大模型在语言智能领域不断进步。

机器应对环境突变为何如此困难？𐟤” 机器在应对环境突变时常常遇到困难，这主要有以下几个原因： 𐟓ˆ 数据偏差：机器学习算法在训练过程中依赖大量数据来建立模型和做出预测。如果训练数据无法覆盖环境突变后的各种情况，机器就难以进行准确的推断和预测。数据的偏差性可能导致机器对新环境的适应能力不足。 𐟌 概念转移问题：环境突变可能伴随着新的概念和规则，这需要机器能够理解和适应新的概念。然而，对于一个已经训练好的机器学习模型，直接将已有的知识和经验迁移到新的概念上是非常困难的。 𐟌€ 高维度和复杂性：现实世界的环境往往具有高度复杂的特征和多变的因素。机器学习模型通常只能处理有限数量的特征和变量，而无法捕捉到环境中所有的细节和变化。因此，当环境发生突变时，机器可能无法准确地识别和响应新的变化。 𐟒�🃦™𚥒Œ主观性：机器缺乏像人类一样的心智和主观体验。人类能够结合情感、价值观和经验来处理环境的突变，而机器只能依赖于预先设计好的算法和模型。这使得机器在理解和应对环境的复杂性方面存在困难。综上所述，机器在应对环境突变方面的挑战主要源于数据偏差、概念转移问题、高维度复杂性以及缺乏心智和主观性等因素。尽管机器学习和人工智能技术取得了很大的进步，但要使机器真正具备应对环境突变的能力，还需要进一步的研究和创新。尽管机器在应对环境突变方面还存在挑战，但随着技术的发展和研究的不断深入，我们可以期待机器在这方面取得更大的进步。通过持续的学习和适应，机器能够提高其应对环境变化的能力，并更好地适应各种复杂的现实场景。

酒店住宿系统：Access打造 𐟔砩…’店住宿管理系统是一个基于Access数据库的单机版系统，适合学习和参考。它包含以下功能：房间管理：包括房间的添加、删除和修改。顾客管理：顾客信息的录入、查询和更新。入住管理：办理入住手续，包括房间分配和费用计算。付款管理：顾客付款信息的记录和统计。服务项目管理：提供各种服务项目的添加和管理功能。生成报表：根据需求生成各种统计报表。 𐟓Š 数据库设计包括以下部分：需求分析：明确系统需求和功能。概念设计：设计数据库的概念模型。逻辑结构设计：将概念模型转换为逻辑模型。物理结构设计：确定数据库的物理存储结构和索引。 𐟓‹ 设计资料包括：功能模块图：展示系统各模块之间的关系。 UC矩阵：用于描述系统功能和用户需求的关系。数据流图：展示数据在系统中的流动情况。数据字典：定义数据库中的所有数据元素。 ER图：实体关系图，用于描述数据库的结构。程序流程图：展示程序执行流程。 𐟓 数据库制作过程文档详细描述了数据库系统的制作步骤和截图说明，提供了全面的制作指导。

⠠深港澳金融科技师二级考试高频考点解读——AI01：机器学习⠰Ÿ” 一、概念：机器学习是一种人工智能的子集，通过从数据中学习，改进计算机算法的性能。它主要依赖于训练数据，让机器自动识别模式和做出预测。 𐟧 二、优点 1、自动化：机器学习可以处理大量数据，自动识别模式，减少人工干预。 𐟚€ 2、自适应：随着新数据的加入，模型可以不断更新和改进。 𐟚€ 3、精确性：通过改进算法，机器学习模型能够提供越来越准确的预测。 𐟚€ 三、缺点 1、数据依赖性：质量和数量不足的数据会影响模型效果。 𐟌Ÿ 2、过拟合风险：模型可能在训练集上表现很好，但在实际应用中效果差。 𐟌Ÿ 3、可解释性差：一些复杂模型难以理解其内部决策过程。 𐟌Ÿ 四、应用场景 1、个性化推荐系统（如Netflix、Amazon） 𐟔、金融欺诈检测 𐟔、医疗诊断 𐟔𚔣€学习要点：了解不同的学习算法：监督学习、无监督学习等。 ✨ 数据预处理与特征工程的重要性。 ✨ 参数调优和模型评估方法，如交叉验证。 ✨ 六、常见题型 1、选择题，考察知识概念 𐟒ኲ、技能题，考察工作流程 𐟒ኳ、简答题，考察具体实现 𐟒ክ----- 光说不练假把式，二级考试不是光靠刷攻略就能搞定的𐟘Ž 必须要真正行动起来认真备考，才能在精英云集的二级考试中脱颖而出噢~ 𐟘Ž 当然，市面上的SHMFTPP资料也不能瞎用，一定要看是否全面、效率、最新⠰Ÿ˜Ž 威廉为你们精心整理了深港澳金融科技师的学习资料⠰Ÿ˜Ž 点击左下角【立即咨询】，即可免费打包带走！⠠𐟒ኰŸ“š 深港澳金融科技师上链体验课 𐟓š 深港澳金融科技师考证指南 𐟓š 深港澳金融科技师考纲解读 𐟓š 深港澳金融科技师常用公示表 𐟓š 深港澳金融科技师精研题库 𐟓š 更多精品学习资源...... 领取日期：即日起-2025年10月31日 #深港澳金融科技师#⠂ #深港澳金融科技师二级#⠂ #深港澳金融科技师二级培训# #深港澳金融科技师一级#⠂ #深港澳金融科技师上链#⠂ #深港澳金融科技师放榜#⠂ #深港澳金融科技师荣耀#

波士顿大学数据科学课程全解析 𐟏릳⥣멡🥤祭槚„数据科学工具和应用课程（CAS CS 506）涵盖了多个关键知识点，包括Python编程基础、数据处理方法以及大数据的理解和应用。数据科学涉及多种复杂的技术和工具，对没有足够编程和数据处理基础的学生来说，具有一定的挑战性。 𐟓Œ —————————— 【学校】波士顿大学【专业】数据科学工具和应用【课程代码】CAS CS 506 【课程名称】Data Science Tools and Applications 【辅导需求】学生需要掌握数据科学的基本概念、原理和方法，包括建模和预测分析、以数据为中心的计算、机器学习和人工智能等。统计学和数学知识也是考试的重点，如线性代数、统计与概率等。考试可能要求运用所学工具和知识解决实际问题，这可能包括数据分析、模型建立、算法实现等。【课程安排】课程首先介绍数据科学的核心概念和重要性，然后分为多个模块。例如，在建模和预测分析模块，学生将学习A1 Modeling and Predictive Analytics（模型和预测分析），掌握如何定义模型、学习模型参数以及进行预测。【课程难点】首先，数据科学工具的复杂性是一个挑战。学生需要掌握多种工具和技术，如建模和预测分析，这些工具的原理和应用都有一定的难度。其次，数据科学的跨学科性质要求整合多方面的知识，对于一些学生来说，将不同领域的知识应用到实际问题中可能会比较困难。【专业课程】 ▪️CAS CS 108：非计算机科学专业的编程 - Programming for Non-CS Majors ▪️CAS CS 132：几何算法 - Geometric algorithms ▪️CAS CS 542：机器学习原理 - Principles of Machine Learning ▪️CAS CS 611：面向对象软件原理与设计 - Object-Oriented Software Principles and Design

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