数据模型高清图片

24Apr2024

Langkah 1: Klik kanan gambar dalam Excel dan klik [Simpan sebagai Gambar]. Langkah 2: Pilih jenis simpan: format TIFF. Langkah 3: Imej yang disimpan menjadi lalai kepada 330dpi, kapasiti ialah 330k, dan definisinya sudah sangat baik. Langkah 4: Jika anda mahukan imej format dpi atau vektor yang lebih tinggi, anda boleh menyimpannya sebagai format PDF melalui PPT, dan kemudian gunakan PS untuk menukar PDF kepada tif.

11Jun2024

1. Buka Visio, seperti yang ditunjukkan di bawah. 2. Klik Fail, Baharu, Perisian dan Pangkalan Data, seperti yang ditunjukkan di bawah. 3. Pilih gambar rajah model pangkalan data, klik Cipta, dan kemudian berjaya mencipta fail vsd. Seperti yang ditunjukkan di bawah. 4. Pilih alat di sebelah kiri dan seret entiti ke dalam halaman, seperti yang ditunjukkan di bawah. 5. Di bahagian bawah halaman, edit maklumat entiti yang berkaitan (iaitu jadual), seperti yang ditunjukkan di bawah. 6. Klik pada lajur, di sini kita boleh menetapkan nama kunci dan format data, seperti yang ditunjukkan di bawah. 7. Semak pk untuk menetapkan kunci utama jadual, seperti yang ditunjukkan di bawah.

02Jun2024

1. Buat gambarajah model pangkalan data baharu dalam Visio Buka Visio2010, Fail->Baharu->Pangkalan Data->Rajah Model Pangkalan Data. Selepas mencipta rajah model pangkalan data, terdapat item menu tambahan [Pangkalan Data] dalam bar menu. Lihat gambar di bawah Terdapat item pangkalan data tambahan dalam bar menu 2. Item menu Kejuruteraan Terbalik Pangkalan Data - "Kejuruteraan Terbalik." Mulakan wizard kejuruteraan songsang dan lengkapkan tetapan kejuruteraan songsang langkah demi langkah. 2.1. Wujudkan sambungan dengan pangkalan data. Jenis pemacu Visio yang dipilih menentukan jenis pangkalan data yang boleh disambungkan dan pilihan yang tersedia. Sumber data menentukan lokasi pangkalan data dan maklumat sambungan. Di sini kami memilih pemacu Visio sebagai MicrosoftSqlServer dan sumber data sebagai BASICDATA yang baru dibuat. 2.2

12Jun2024

1. Buat gambarajah model pangkalan data baharu dalam Visio Buka Visio2010, Fail->Baharu->Pangkalan Data->Rajah Model Pangkalan Data. Selepas mencipta rajah model pangkalan data, terdapat item menu tambahan [Pangkalan Data] dalam bar menu. Lihat gambar di bawah. Terdapat item pangkalan data tambahan dalam bar menu model lukisan [Entiti] dan tahan butang kiri tetikus , seret terus ke kawasan lukisan dengan pembaris di tengah-tengah Kerja utama seterusnya adalah untuk menetapkan sifat jadual. Lihat tetapan sifat di bahagian bawah tetingkap antara muka utama program Sekarang pilih [Definisi] dalam kategori di sebelah kiri Masukkan nama fizikal dan nama konsep jadual data dalam urutan nama tidak konsisten

30Jan2024

Proses Gaussian Model Kernel (KMGPs) ialah alat canggih untuk mengendalikan kerumitan pelbagai set data. Ia memanjangkan konsep proses Gaussian tradisional melalui fungsi kernel. Artikel ini akan membincangkan secara terperinci asas teori, aplikasi praktikal dan cabaran KMGP. Model kernel Proses Gaussian ialah lanjutan daripada proses Gaussian tradisional dan digunakan dalam pembelajaran mesin dan statistik. Sebelum memahami kmgp, anda perlu menguasai pengetahuan asas proses Gaussian, dan kemudian memahami peranan model kernel. Proses Gaussian (GP) ialah satu set pembolehubah rawak, bilangan pembolehubah terhingga yang diedarkan bersama dengan taburan Gaussian, dan digunakan untuk menentukan taburan kebarangkalian fungsi. Proses Gaussian biasanya digunakan dalam regresi dan tugas klasifikasi dalam pembelajaran mesin dan boleh digunakan untuk menyesuaikan taburan kebarangkalian data. Ciri penting proses Gaussian ialah keupayaan mereka untuk memberikan anggaran dan ramalan ketidakpastian

26Jul2023

Fungsi EasyPOI sama seperti nama Easy Fungsi utama adalah kemudahan, membolehkan seseorang yang tidak pernah terdedah kepada POI menulis eksport Excel, eksport templat Excel, import Excel dan eksport templat Word. Melalui anotasi mudah dan bahasa templat (sintaks ungkapan biasa), kaedah penulisan yang kompleks sebelum ini diselesaikan.

03Nov2023

Dengan perkembangan pesat industri kecerdasan buatan, kecerdasan buatan sedang dikomersialkan dalam semua arah. Teknologi AI telah dilaksanakan dalam banyak bidang seperti kewangan, penjagaan perubatan, pembuatan, pendidikan dan keselamatan Senario aplikasi menjadi semakin kaya, dan kepentingan data menjadi semakin menonjol. Sebagai pautan penting dalam rantaian industri kecerdasan buatan, kualiti dan kuantiti data memainkan peranan penting dalam meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan model AI. Hari ini, kecerdasan buatan (AI) berkembang dengan lebih pesat dengan model besar sebagai terasnya, dan memasuki era baharu pada kelajuan penuh. Sebagai wakil perkhidmatan data kecerdasan buatan berasaskan senario berkualiti tinggi, Data Pengukuran Awan bergantung pada keupayaan teknikalnya yang terkemuka, kualiti perkhidmatan yang cemerlang dan pengalaman industri yang kaya untuk menyediakan perkhidmatan data AI yang profesional, cekap dan selamat untuk industri kecerdasan buatan.

06Jun2023

Alamat kertas: https://arxiv.org/abs/2305.11147 Alamat kod: https://github.com/salesforce/UniControl laman utama projek: https://shorturl.at/lmMX6 Pengenalan: StableDiffusion menunjukkan keupayaan penjanaan visual yang berkuasa. Walau bagaimanapun, mereka sering gagal dalam menghasilkan imej dengan kawalan spatial, struktur atau geometri. Kerja seperti ControlNet [1] dan T2I-adpater [2] mencapai penjanaan imej terkawal untuk modaliti yang berbeza, tetapi dapat menyesuaikan diri dengan pelbagai keadaan visual dalam model bersatu tunggal masih menjadi isu yang tidak dapat diselesaikan.