6、数据库实体、属性、关系及域的全面解析

数据库实体、属性、关系及域的全面解析

1. 数据库基础与约束

在数据库中存储实体实例时,我们期望数据库管理系统(DBMS)确保新实例具有唯一标识符。这就是数据库约束的一个例子,即数据必须遵循的规则。执行各种数据库约束有助于我们保持数据的一致性和准确性。

2. 单值与多值属性

2.1 单值属性要求

由于最终要创建关系型数据库,数据模型中的属性必须是单值的。这意味着对于实体的给定实例,每个属性只能有一个值。例如,客户实体中每个客户只能有一个电话号码。若客户有多个电话号码且都要存入数据库,客户实体就无法处理,因为多个电话号码会使电话号码属性变为多值属性,而关系型数据库中的实体不能有这种属性。

2.2 处理多值属性的方法

以多个电话号码为例,可创建一个电话号码实体。该实体的每个实例包含电话号码所属人的客户编号和电话号码。若客户有三个电话号码,该客户就会有三个电话号码实体的实例,实体的标识符是客户编号和电话号码的组合。

2.3 多值属性的问题

多值属性会带来诸多问题:
- 数据含义问题 :比如员工实体中包含家属姓名和出生日期属性,难以确定正确的出生日期与家属姓名的对应关系,也难以保证姓名和出生日期一一对应且顺序不混乱。
- 搜索效率问题 :DBMS搜索多值属性时,需逐个搜索属性中的每个值,通常是顺序扫描,这是最慢的搜索方式。
- 数据存储限制问题 :难以确定多值属性应存储的最大数量,若指定了最大值,当需要存储更多值时会产生问题,还可能

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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