【cognos】models format extensions pyi/pyj vs. mdl

本文详细介绍了 Cognos 中 PYH、PYI 和 PYJ 等二进制模型文件类型,以及 MDL 这种 ASCII 文本格式的模型文件。对比了不同格式的特点,如打开速度、兼容性及安全性,并提供了从 PYH 转换到 PYI 或 PYJ 的方法。

http://www.cognos-bi.info/faq/cognos_model_file_types.htm

 

The PYH and PYI models are compiled to a binary format and are Cognos series 7 version specific. IBM Cognos 8 uses a PYJ file format. Models stored in the binary format are generally quicker to open and refresh.
MDL (Model Definition Language) file format is a model saved in an ASCII file (its structure can be understood pretty easily). It is compatible between different version of transformer and can be edited in any text editor. 
It takes more time to work with MDL files because when it is being opened, Transformer compiles it anyway in the background. 

The biggest difference between PYI/PYJ and MDL file is that in the binary PYI file stores passwords to the datasources(usually database connections) and MDL file contains only an userid and password needs to be provided every time the cube is refreshed. 

How to convert from a pyh to pyi or pyj model format? 
The easiest way to convert from PYH to PYI is to open the model in the earlier Cognos version (for instance PowerPlay Transformer 6), save it as an MDL file, then open it in the newer version of PowerPlay Transformer (version 7 or 8) and save into the PYI format which is native to that versions. 

It's recommended to keep powerplay models in both output formats (PYI and MDL) and use PYI for cube recreation and have MDL as a backup and for the modelling. 

The PowerPlay PowerCubes created from all model types are stored in the MDC format. 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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