20、销售力量数据架构设计与场景解决方案

销售力量数据架构设计与场景解决方案

1. 数据建模概念与数据库设计

在数据建模中,查找偏差(Lookup skews)难以察觉。可以通过审查数据模型以理解对象关系,再将其与数据使用模式和各对象中的记录数量进行比较。通常应重点关注具有大量记录的对象以及具有高并发插入和更新操作的对象。

1.1 所有权偏差(Ownership Skew)

所有权偏差指同一用户拥有同一对象类型的多个记录。在Salesforce中,所有记录都必须有所有者,有时业务流程可能会将记录默认分配给单个特定用户。这可能会影响性能,因为计算共享记录需要进行相关活动。Salesforce使用共享对象的共享记录来控制对私有对象的访问和可见性。

所有权变更在Salesforce中被视为代价高昂的事务。每次更新记录所有者时,系统会移除属于前所有者和角色层次结构中父用户的所有共享记录,还会移除由共享规则或其他共享机制(如手动共享)创建的与其他用户关联的共享记录。

为降低所有权偏差的风险,可以将记录所有权分配给多个用户,或确保指定的所有者没有角色,即不属于角色层次结构,也可以确保指定的所有者属于层次结构顶部的角色。

1.2 数据迁移方法、工具和策略

数据迁移是Salesforce项目中的常见操作。在CTA评审委员会上,需要解释数据迁移策略的高级细节。以下是数据迁移策略中需要考虑的关键主题:
- 记录计数 :要迁移的对象数量以及每个对象中的记录数量。
- 迁移计划 :根据迁移数据集的大小,制定避免业务中断的粗略迁移计划,例如在周末的4小时停电期间进行

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景
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