PowerDesigner教程系列概念数据模型

最新推荐文章于 2021-12-10 15:35:00 发布
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PowerDesigner使用教程：创建数据模型以及导出
weixin_73060959的博客
11-06 648
设计表需要创建物理数据模型、概念数据模型。
使用PowerDesigner创建概念数据模型
wunianisme的博客
04-12 2189
PowerDesigner简介 PowerDesigner是Sybase公司的CASE工具集，使用它可以方便地对管理信息系统进行分析设计，它几乎包括了数据库模型设计的全过程。利用PowerDesigner可以制作数据流程图、概念数据模型、物理数据模型，可以生成多种客户端开发工具的应用程序，还可为数据仓库制作结构模型，也能对团队设计模型进行控制。它可与许多流行的数据库设计软件，例如：PowerBui...
PowerDesigner教程系列（四）概念数据模型
雨过天晴
08-09 1036
目标：本文主要介绍如何定义实体的主、次标识符。一、标识符标识符是实体中一个或多个属性的集合，可用来唯一标识实体中的一个实例。要强调的是，CDM中的标识符等价于PDM中的主键或候选键。每个实体都必须至少有一个标识符。如果实体只有一个标识符，则它为实体的主标识符。如果实体有多个标识符，则其中一个被指定为主标识符，其余的标识符就是次标识符了。二、如果定义主、次标识符1）选择某个实体双击弹出实体的属性对话
PowerDesigner教程
dongtianbuluo
01-28 1321
PowerDesigner教程系列（一）概念数据模型目标:本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型 CDM的基本概念。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求：1）能够比较真实地模拟现实世界2）容易为人所理解3）便于计算机实现概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这
PowerDesigner教程系列 概念数据模型（一）
dilaguang5758的博客
10-28 120
目标:本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型 CDM的基本概念。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求：1）能够比较真实地模拟现实世界2）容易为人所理解3）便于计算机实现概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行...
PowerDesigner教程系列 概念数据模型（二）
dilaguang5758的博客
10-28 129
目标：本文主要介绍PowerDesigner概念数据模型以及实体、属性创建。一、新建概念数据模型1）选择File-->New,弹出如图所示对话框，选择CDM模型（即概念数据模型）建立模型。2）完成概念数据模型的创建。以下图示，对当前的工作空间进行简单介绍。（以后再更详细说明）3）选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜单中选择“Properties”属性项，弹出如图所示对话框。在“G...
PowerDesigner教程系列（一）概念数据模型
u010602531的博客
07-24 296
概念模型
PowerDesigner教程之概念数据模型
zhuoshengda的博客
10-15 1582
**PowerDesigner教程之概念数据模型**   目标:本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型 CDM的基本概念。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求：1）能够比较真实地模拟现实世界2）容易为人所理解3）便于计算机实现概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这
PowerDesigner入门——概念数据模型
OceanStar的博客
03-05 1335
powerDesigner 16.5
五分钟学会PowerDesigner创建概念数据模型
慕白Lee的博客
12-10 4123
打开PowerDesigner软件，可选择Create Model 创建概念数据模型，如下图所示： 概念模型(CDM Conceptual Data Model) 物理模型（PDM,Physical Data Model） 面向对象的模型（OOM Objcet Oriented Model） 业务模型（BPM Business Process Model） 点击OK，起个概念模型的名字 使用工具栏的Entity、RelationShip、Package三者即可画图，成果如图所示 ..
PowerDesigner教程系列(六)概念数据模型.pdf
10-27
PowerDesigner 概念数据模型教程 本文主要介绍了概念数据模型中的联系定义和使用。在 PowerDesigner 中，联系是指实体集之间或实体集内部实例之间的连接。实体之间可以通过联系来相互关联。 ### 一、 联系的定义 ...
PowerDesigner教程：概念数据模型详解
PowerDesigner教程系列是针对PowerDesigner 15的详细教学资料，该系列旨在帮助用户深入了解概念数据模型(CDM)的设计与应用。数据模型是现实世界数据特征的抽象工具，它在数据库设计中扮演关键角色，需满足真实性、易...
PowerDesigner教程：概念数据模型CDM详解
"PowerDesigner教程系列 - 概念数据模型CDM详解" 在数据库设计领域，PowerDesigner是一款强大的工具，广泛用于数据建模和数据库设计。本教程系列着重讲解PowerDesigner中的概念数据模型（Conceptual Data Model，...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
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