数据模型高清图片

24 Apr 2024

Schritt 1: Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Bild in Excel und klicken Sie auf [Als Bild speichern]. Schritt 2: Wählen Sie den Speichertyp: TIFF-Format. Schritt 3: Das gespeicherte Bild ist standardmäßig auf 330 dpi eingestellt, die Kapazität beträgt 330 KB und die Auflösung ist bereits sehr gut. Schritt 4: Wenn Sie ein Bild mit höherer Auflösung oder im Vektorformat wünschen, können Sie es über PPT im PDF-Format speichern und es dann mit PS in das PDF-Format konvertieren.

11 Jun 2024

1. Öffnen Sie Visio, wie unten gezeigt. 2. Klicken Sie auf Datei, Neu, Software und Datenbank, wie unten gezeigt. 3. Wählen Sie das Datenbankmodelldiagramm aus, klicken Sie auf Erstellen und erstellen Sie dann erfolgreich eine vsd-Datei. Wie nachfolgend dargestellt. 4. Wählen Sie das Werkzeug auf der linken Seite aus und ziehen Sie die Entität wie unten gezeigt auf die Seite. 5. Bearbeiten Sie unten auf der Seite die relevanten Informationen der Entität (d. h. Tabelle), wie unten gezeigt. 6. Klicken Sie auf die Spalte. Hier können Sie den Schlüsselnamen und das Datenformat festlegen, wie unten gezeigt. 7. Aktivieren Sie pk, um den Primärschlüssel einer Tabelle festzulegen, wie unten gezeigt.

02 Jun 2024

1. Erstellen Sie ein neues Datenbankmodelldiagramm in Visio. Öffnen Sie Visio2010, Datei->Neu->Datenbank->Datenbankmodelldiagramm. Nach dem Erstellen des Datenbankmodelldiagramms gibt es in der Menüleiste einen zusätzlichen Menüpunkt [Datenbank]. Schauen Sie sich das Bild unten an. Es gibt einen zusätzlichen Datenbankpunkt in der Menüleiste 2. Reverse Engineering-Menüpunkt Datenbank – „Reverse Engineering“. Starten Sie den Reverse-Engineering-Assistenten und nehmen Sie die Reverse-Engineering-Einstellungen Schritt für Schritt vor. 2.1. Stellen Sie eine Verbindung mit der Datenbank her. Der Typ des ausgewählten Visio-Treibers bestimmt, welche Datenbanktypen verbunden werden können und welche Optionen verfügbar sind. Die Datenquelle gibt den Datenbankstandort und die Verbindungsinformationen an. Hier wählen wir den Visio-Treiber als MicrosoftSqlServer und die Datenquelle als neu erstellte BASICDATA. 2.2

12 Jun 2024

1. Erstellen Sie ein neues Datenbankmodelldiagramm in Visio. Öffnen Sie Visio2010, Datei->Neu->Datenbank->Datenbankmodelldiagramm. Nach dem Erstellen des Datenbankmodelldiagramms gibt es in der Menüleiste einen zusätzlichen Menüpunkt [Datenbank]. Schauen Sie sich das Bild unten an. In der Menüleiste gibt es ein zusätzliches Datenbankelement. 2. Zeichnen Sie jede in der Datenbank erstellte Tabelle, Ansicht usw. Wählen Sie den Zeichnungsstatus aus Klicken Sie auf das Zeichnungsmodell [Entity] und ziehen Sie es mit gedrückter linker Maustaste direkt in den Zeichenbereich. Die nächste Hauptarbeit besteht darin, die Eigenschaften der Tabelle festzulegen. Sehen Sie sich die Eigenschafteneinstellungen unten im Hauptfenster des Programms an. Wählen Sie nun in der Kategorie links den physischen Namen und den konzeptionellen Namen aus Namen sind inkonsistent

26 Jul 2023

Die EasyPOI-Funktion ist genau wie der Name Easy. Die Hauptfunktion ist Leichtigkeit und ermöglicht es einer Person, die noch nie mit POI in Berührung gekommen ist, problemlos Excel-Export, Excel-Vorlagenexport, Excel-Import und Word-Vorlagenexport zu schreiben. Durch einfache Anmerkungen und Vorlagensprache (vertraute Ausdruckssyntax) können bisher komplexe Schreibmethoden vervollständigt werden.

30 Jan 2024

Kernel Model Gaussian Processes (KMGPs) sind hochentwickelte Werkzeuge zur Bewältigung der Komplexität verschiedener Datensätze. Es erweitert das Konzept traditioneller Gaußscher Prozesse um Kernelfunktionen. In diesem Artikel werden die theoretischen Grundlagen, praktischen Anwendungen und Herausforderungen von KMGPs ausführlich erörtert. Der Gaußsche Prozess des Kernelmodells ist eine Erweiterung des traditionellen Gaußschen Prozesses und wird beim maschinellen Lernen und in der Statistik verwendet. Bevor Sie kmgp verstehen, müssen Sie die Grundkenntnisse des Gaußschen Prozesses beherrschen und dann die Rolle des Kernelmodells verstehen. Gaußsche Prozesse (GPs) Gaußsche Prozesse sind Sätze von Zufallsvariablen mit einer endlichen Anzahl von Variablen, die durch die Gaußsche Verteilung gemeinsam verteilt werden, und werden zur Definition von Funktionswahrscheinlichkeitsverteilungen verwendet. Gaußsche Prozesse werden häufig bei Regressions- und Klassifizierungsaufgaben beim maschinellen Lernen verwendet und können zur Anpassung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Daten verwendet werden. Ein wichtiges Merkmal von Gaußschen Prozessen ist ihre Fähigkeit, Unsicherheitsschätzungen und -vorhersagen zu liefern