【学习】浅谈数据模型

【前言】

数据模型与数据结构,概念模型、逻辑模型、物理模型与概念结构、逻辑结构、物理结构,模型与结构是同一个层次的还是上下级关系呢,我有点懵。

【正文】

 数据模型是一个概念集合,精确地描述了系统的静态特征、动态特性、数据约束条件。

  • 数据结构描述了数据模型的静态特性,是数据模型的基础。如层次模型、网状模型。 
  • 数据操作表示数据模型的动态行为。
  • 数据约束描述数据结构中数据间的语法和语义关联,包括相互制约与依存的关系以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确性与相融性。

数据库模型分为:概念层模型、逻辑层模型、物理层模型。

  • 概念层模型

    从用户观点对数据和信息建模,是数据库设计者与用户之间的交流工具,是数据库逻辑模型的继承。E-R模型是最常用的概念模型。

  • 逻辑层模型

    用来描述数据的整体逻辑结构,逻辑模型主要是描述数据的逻辑存储结构、数据操作和完整性约束。

  • 物理层模型

    确定数据的物理存储结构、数据存取路径以及调整、优化数据库的性能。

 

【后记】

记下不懂的,继续往前看。

虽然对于结构和模型还是有些模糊,还有有搞不懂的,但是记下来,接着往下看吧,后面的内容会对前面有所照应的。

### 大型模型使用技巧与最佳实践 #### 优化资源利用 为了有效管理计算资源,在部署大型模型时应考虑采用分布式训练方法。通过将数据集分割并分配给多个节点处理,可以显著减少单次迭代所需时间[^3]。 #### 数据预处理策略 对于输入到大型模型的数据而言,合理的预处理至关重要。这不仅涉及常规的清理工作如去除噪声、填补缺失值等操作;还包括特征工程方面的工作——比如应用标准化(normalization)或归一化(feature scaling),从而确保不同维度间量级一致以便于算法更好地收敛学习规律。 #### 模型评估与验证技术 构建起有效的评价体系来衡量所开发出来的复杂架构性能表现同样不可忽视。交叉验证(cross-validation)是一种常用手段,它允许更全面地测试泛化能力而不仅仅依赖单一划分方式下的结果。此外还有A/B Testing可用于比较新旧版本之间的差异效果。 #### 安全措施实施建议 鉴于敏感信息可能存在于用于训练的大规模语料库当中,因此有必要采取适当的安全控制机制保护这些资产免受未授权访问威胁。AWS IAM政策提供了灵活精细的身份认证及权限授予方案,有助于实现这一目标的同时也便于团队协作管理云上资源[^1]。 ```python import boto3 iam = boto3.client('iam') response = iam.create_policy( PolicyName='S3AccessPolicy', PolicyDocument='{...}' # JSON policy document defining permissions ) print(response['Policy']['Arn']) ``` #### 性能监控与审计日志记录 持续跟踪应用程序运行状态及其对外部存储服务(例如Amazon S3)请求情况非常重要。启用详细的访问模式分析可以帮助识别潜在风险点以及优化成本结构的机会所在。同时定期审查变更历史也有利于维护系统的稳定性和透明度。
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