如果想搭一个狗窝,备好木料.钉子和一些基本工具(如锤子.锯和卷尺)之后,就可以开始工作了.从制定一点初步计划到完成一个满足适当功能的狗窝,可能不用别人帮助,在几个小时内就能够实现.只要狗窝够大且不太漏水,狗就可以安居.如果未能达到希望的效果,返工总是可以的,无非是让狗受点委屈. 如果想为家庭建造一所房子,备好木料.钉子和一些基本工具之后,也能开始工作,但这将需要较长的时间,并且家庭对于房子的需求肯定比狗对于狗窝的需求要多.在这种情况下,除非曾经多次建造过房子,否则就需要事先制定出一些详细的计划,

设计的目的是什么?它和UML是怎样的关系?在程序猿(媛)的工作中,设计是如何开展的? 带着这些疑问,请各位在本文中细细品尝,相信大家能够从作者的思想中找到答案. 1.设计的目的 设计的目的在于从现实世界中发现问题,经过抽象转化,变成机器世界理解的需求,最终由软件程序来完成. 而设计的过程,我们期望是可以模型化的(可复用),而描述这个模型的方法,我们称之为建模语言.在百家争鸣的初期,建模语言超过50种. 2.设计与UML的关系 UML:Unified Model Language,统一建模语言.分

维度建模已死? 在回答这个问题之前,让我们回头来看看什么是所谓的维度数据建模. 为什么需要为数据建模? 有一个常见的误区,数据建模的目的是用 ER 图来设计物理数据库,实际上远不仅如此.数据建模代表了企业业务流程的复杂度,记录了重要的业务规则和概念,并有助于规范企业的关键术语.它清晰地阐述.协助企业揭示商业过程中模糊的想法和歧义.此外,可以使用数据模型与其他利益相关者进行有效沟通.没有蓝图,不可能建造一个房子或桥梁.所以,没有数据模型这样一个蓝图,为什么要建立一个数据应用,比如数据仓库呢? 为什

数据转换和格式转换是业务集成的核心任务.对于数据转换,IBM® http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13387.html">WebSphere® Message Broker(以下简称 Message Broker)提供了它自己的 Mapping 节点(对于物理格式转换,使用消息集的数据建模发挥着重要作用),以及不同的消息分析器. 创建消息模型之后,您可以使用它来将 Message Broker 接收的所有请求消息的格式都转换为后端系统所需的另一

UML建模工具相信大家有所了解,那么你对UML建模工具Visio .Rational Rose.PowerDesign之间的区别和联系是否了解,这里就像大家简单介绍一下.   ROSE是直接从UML发展而诞生的设计工具,它的出现就是为了对UML建模的支持,ROSE 一开始没有对数据库端建模的支持,但是在现在的版本中已经加入数据库建模的功能.ROSE主要是在开发过程中的各种语义.模块.对象以及流程,状态等描述 比较好,主要体现在能够从各个方面和角度来分析和设计,使软件的开发蓝图更清晰,内部结构更加

对于诸如数据集成这类信息技术应用,流程建模是一种经过尝试并证明可行的 方法.通过对数据集成应用流程建模技术,虚拟化和标准化的问题也会涉及到. 首先,我们来了解一下流程建模的类型吧. 利用流程建模进行数据集成 流程建模是以某种详细程度展示系统相关流程的一种手段,利用指定类型 的图表通过一系列流程展示数据流.流程建模技术通常图形化地展示具体流程, 以便更清晰地理解,交流并在设计和开发系统流程中的涉众之间进一步精细化. 流程建模不像数据建模,有几种不同的流程模型类型,它与不同的流程交 互类型有关.这些

春节将至,忙碌了整整一年,终于可以放松休个长假了.在家悠闲的时间,怎么能少了各种精彩的连续剧和电影?如果这个时候,看视频缓冲很慢,那就实在太扫兴了.加速人生是一款简单实用的系统优化工具,让您的电脑更干净,运行更快.能有效节约CPU和内存资源,让你看视频更加流畅. 图1 打开加速人生,我们可以看到它主要有:程序清理,开关机加速,系统清理,网络管理以及视频加速5大功能. 图2 当你看视频的时候,如果发现视频打开速度很慢,不妨打开加速人生的"视频加速".经加速人生检测,我们可以一目了然的看到

问题描述 用JustepX5开发已经有一段时间了,分享一些看法,供做平台和应用的朋友们参考.先说一下结论,关于X5业务建模,无非三点:第一.X5的建模工具,说穿了很简单,就是在Eclipse上扩展了一个建模工具集,支持可视化设计,包括组件拖放.属性和事件等.第二.X5的业务模型,说穿了也很简单,无非数据建模.流程建模.组织机构和界面建模四个部分.前三个模型在服务端,基于JavaEE实现,提供服务给界面端和第三方调用:界面模型主要在浏览器端,分为PC和Mobile两种,用的都是标准HTML.CSS

本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类.语言建模.机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法.在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题.但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果.不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现,这是最有趣的:事实上,单个模型可以学习单词的含义和执行语言任务,从而避免需要一套专门的.人工的方法. 这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类有趣的自然语言处理任务. 文本