20、XML概念建模:神话还是现实

XML概念建模:神话还是现实

在当今数字化的时代,XML(可扩展标记语言)已经成为数据交换和存储的重要标准。然而,设计XML结构一直是一个非标准化的过程,相关的研究支持和工具支持也不尽如人意。本文将介绍几种常见的XML概念建模方法以及一些商业系统,帮助大家更好地理解和应用XML。

1. XER图模型

XER图与ER图有很多相似之处,它支持XML模式中的大部分方面。不过,XER并没有完全纳入一些复杂的XML特性,如命名空间,也无法处理“Any”构造,这可能会导致设计不佳。

作者还提供了详细的算法,用于将XER图转换为DTD(文档类型定义)和XML模式,反之亦然。并且使用Dia(一个GTK +绘图程序)和XSLT实现了一个原型,可以创建XER模型并将其转换为XML模式,反之亦然。

下面是生成XER图的步骤:
1. 将DTD转换为其ENF表示。
2. 使用DTD2Xs将得到的DTD转换为等效的XML模式。
3. 将生成的模式导入XER Creator,生成XER图。

2. 基于UML的模型

UML(统一建模语言)是面向对象设计中最流行的模型之一。虽然UML与XML不完全匹配,因为它是为完全面向对象的系统设计的,基于对象继承,而XML并非如此。但UML支持XML建模中的一些问题,如复杂的层次结构和顺序,因此是开发XML文档概念模型的不错选择。

为了用UML正确建模XML,需要对UML中的一些复杂性(如方法、用例)进行修剪,以适应XML领域。下面介绍两种使用UML建模XML的方法。

2.1 UML与DTD

Conrad等人研究了一种使

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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