Java集合关系图,总结的java集合的所有类的架构关系。Java集合关系图,总结的java集合的所有类的架构关系
2022-04-16 10:10:10 193KB Java集合
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一、定义并理解下列术语,说明他们之间的联系与区别: (1)域,笛卡尔积,关系,元组,属性; (2)主码,候选码,外码; (3)关系模式,关系关系数据库。 答:(1)域:是一组具有相同数据类型的值的集合。 例如整数、实数、指定长度的字符串集合、{‘男’,‘女’}等,集合中都为同一种数据类型。 笛卡尔积:给定一组域D1,D2,…,Dn,允许其中某些域是相同的。D1,D2,…,Dn的笛卡尔积为: D1×D2×…×Dn = {(d1,d2,…,dn)|di∈\in∈Di,i=1,2,…,n}。是所有域的所有取值的一个组合,其中不能有重复。 笛卡尔积的基数为所有集合基数的乘积,基数可以简单表述为集合中
2022-04-16 09:32:44 448KB 关系模式 数据 数据库
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疾病知识图谱是一种连接、组织和访问有关疾病的不同信息的方式,对人工智能(AI)有许多好处。为了创建知识图谱,需要以疾病概念之间关系的形式从多模态数据集中提取知识,并对概念和关系类型进行规范化。我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAP。REMAP机器学习方法将局部、不完全知识图谱和医学语言数据集嵌入到紧凑的潜向量空间中,然后对齐多模态嵌入以提取最佳疾病关系。应用REMAP方法构建了一个疾病知识图谱,关联关系为96,913个,文本数据集为124万句。在人类专家标注的数据集上,REMAP通过融合疾病知识图和文本信息,将基于文本的疾病关系提取提高了10.0%(准确率)和17.2% (F1-score)。此外,REMAP利用文本信息推荐知识图谱中的新关系,比基于图的方法高出8.4%(准确性)和10.4% (F1-score)。系统化的知识正在成为人工智能的支柱,创造了将语义注入人工智能并将其充分整合到机器学习算法中的机会。虽然先前的语义知识可以帮助从文本中提取疾病关系,现有的方法不能充分利用多模态数据集。REMAP是一种融合结构化知识和文本信息的多模式疾病关系提取和分类方法。RE
2022-04-16 09:07:35 1.07MB 多模态学习 图论
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2022-04-16 09:05:33 2.74MB CRM顾客关系管理资料仓储
形势政策的期末论文,它就是论当前中国与其它各大国的之间的关系,其中包括了中国与当前各大国和组织的外交关系,经济关系,军事关系
2022-04-15 23:57:33 31KB 世界 大国 中国 关系
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VS2019+opencv2.3.1 已调通 opencv库自行安装 含源代码及代码注释 含_sift_features每个函数之间的关系图 对大家理解sift算子及其计算步骤有些许帮助 仅供学习参考 真正用sift倒不如直接用opencv库里的函数
2022-04-15 21:44:52 161KB sift 图像处理 计算机视觉
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2022-04-15 18:08:35 3.36MB amazon客户关系管理系统CR
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2022-04-15 18:05:35 3.53MB OracleCRM客户关系管理解
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