领域模型vs E-R模型】的更多相关文章

-----------------------------一直更新学习内容------------------------------------ 建立一个关系数据库需要几步? 2.关系数据库与 E/R 模型 外键: 不同的表中会有相同的属性.如果一个关系r1的属性中,包含了其他关系r2的主键,我们就将这个属性称为r1上的外键(foreign key).例如选课信息表中的ID属性,是学生信息表中的主键,那么ID属性就是这个选课信息表上的外键(注意:在选课信息表中,{ID,CourseID}是主键…
不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). RFormula用于将数据中的字段通过R语言的Model Formulae转换成特征值,输出结果为一个特征向量和Double类型的label.关于R语言Model Formulae的介绍可参考:https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/formula.html 代码编…
领域模型是领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示,又称为概念模型或分析对象模型,它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系. 贫血模型是指使用的领域对象中只有setter和getter方法(POJO),所有的业务逻辑都不包含在领域对象中而是放在业务逻辑层.有人将我们这里说的贫血模型进一步划分成失血模型(领域对象完全没有业务逻辑)和贫血模型(领域对象有少量的业务逻辑),就不对此加以区分了. 充血模型将大多数业务逻辑和持久化放在领域对象中,业务逻辑(业务门面)…
Model-View-Controller(模型-视图-控制器,MVC)模式将你的软件组织并分解成三个截然不同的角色: Model 封装了你的应用数据.应用流程和业务逻辑. View 从 Model 获取数据并格式化数据以进行显示. Controller 控制程序流程,接收输入,并把它们传递给 Model 和 View. 与其它设计模式不同,MVC 模式并没有直接反映一个你能够编写或配置的类结构.相反,MVC 更像一个概念上的指导原则或范型.概念上的 MVC 模式被描述为三个对象 —— Mode…
本文来自:http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2010/04/03/1703501.html Model-View-Controller(模型-视图-控制器,MVC) 模式将你的软件组织并分解成三个截然不同的角色: Model 封装了你的应用数据.应用流程和业务逻辑. View 从 Model 获取数据并格式化数据以进行显示. Controller 控制程序流程,接收输入,并把它们传递给 Model 和 View. 与其它设计模式不同,MVC 模式并没有…
本书是Eric Evans对他自己写的<领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道>的一本字典式的参考书,可用于快速查找<领域驱动设计>中的诸多概念及其简明解释. 其它本系列其它文章地址: [译文]Domain Driven Design Reference(一)—— 前言 Ⅰ.让模型起作用 领域驱动设计是一种开发复杂软件的方法: 1.专注核心领域. 2.探索领域从业者和软件从业者的创造性协作模式. 3.在一个明确的限界上下文内讲通用语言. DDD的三点总结依赖于本手册定义的术语来定义.…
Paul Hiles: 3 ways to avoid an anemic domain model in EF Core 1.引言 在使用ORM中(比如Entity Framework)贫血领域模型十分常见 .本篇文章将先探讨贫血模型的问题,再去探究在EF Core中使用Code First时如何使用简单的方法来避免贫血模型. 2.什么是贫血模型 在对领域建模后,输出一系列类中仅包含一些简单属性声明而不包含业务逻辑的模型,就属于贫血模型.当使用Entity Framework时,它们不仅仅是简…
R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形…
前几天认把感知机这一章读完了,顺带做了点笔记 现在把笔记做第三次的整理 (不得不说博客园的LaTex公式和markdown排版真的不太舒服,该考虑在服务器上建一个博客了) 零.总结 适用于具有线性可分的数据集的二分类问题,可以说是很局限了 感知机本质上是一个分离超平面 在向量维数(特征数)过高时,选择对偶形式算法 在向量个数(样本数)过多时,应选择原始算法 批量梯度下降和随机梯度下降的区别和优势 参考链接:随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(B…
M/M/c随机服务系统的模拟 M/M/1服务系统:(1)队列长度没有限制:(2)顾客到达的时间间隔和服务时间均服从指数分布:(3)服务台数量为c. 一.M/M/c随机服务系统的模拟 在M/M/c排队系统中,服务台为c个.设系统的到达率为λ,每个用户的服务率为μ.当系统的用户数n>c时,用户离开的速率为cμ,(因为只有c个服务员),当n≤c时,用户离开速率为nμ(因为顾客数小于服务员数).此时的系统状态(既系统中的用户数)转移图如下图所示. 1. 系统的理论绩效指标 模型参数符号说明 参数 平均到…