存儲模型建模

⑴ 3DMAX2009模型存儲的問題

在保存存檔的下面有一個保存選擇命令，意思是說保存你選擇的模型，和保存存檔是一個意思，只是它只把你選擇的模型進行保存。
你只要選擇你想要摘出來的模型，然後給一個初始材質，然後選擇保存選擇命令就可以了。

⑵ Make sense(5) 資料庫內存儲三維模型的思考

三維模型數據在某種程度介乎矢量數據與遙感影像數據之間:

也就是說,三維模型可以被入庫,但不是那麼方便,因而並沒有類似矢量數據入庫這種被廣泛使用的存儲方式.但根據實際的業務需求不同,可以設計如下幾種入庫方式.

這是最常見且簡單的三維數據管理機制,雖然看起來簡陋且沒有技術含量,但其實滿足了大多數使用場景,也沒有引入新的問題.

這種機制的使用場景往往有如下的特點:

這種機制更多的抹除了三維模型自身的特徵,而是當做一個普通的數據來處理.

這是第一種機制的優化,將模型的空間索引(如外包三維盒)入庫,在復雜度不增加很多的情況下提供了很多新的功能,使模型與模型可以產生邏輯上的關聯.不過這種方案依舊是小的修補,沒有帶來根本上的革命.

所謂完全入庫,並非將三維模型以二進制的形式整體存儲到一個欄位中去,而是將場景模型打散為若幹部件,每一個部件轉換為內部存儲結構,存儲在一條或多條記錄中.

使用完全入庫的方法可以給我們帶來更多關於使用場景的想像:

想法固然美好,但依然要回歸現實:

我們不討論具體的技術實現(比如底層使用CGAL),而是需要思考,我們的數據入庫後是為了做什麼的:

這兩種需求本身並不沖突,但底層存儲的數據結構設計卻可能存在沖突.

為 看 而優化的設計:

為 算 而優化的設計:

可見,兩種場景對底層數據結構的需求是對立的, 算 和 看 難兩全,無法用簡單的方式覆蓋兩種使用場景.

既然 算 , 看 無法同時保證,那就把它們分開處理,因為一般來說, 算 的東西和 看 的是不一樣的.

例如在BIM場景中,進行碰撞檢測分析時,沒必要拿精確擬合的圓形管線來計算,它們只會徒增計算量,對最終的結果基本不產生影響,使用近似的多邊形柱替代即可完成任務.但我們最終瀏覽的時候,還是希望盡可能展示光滑的擬合管線.

所以可以制定這樣一種策略:

綜上, 沒有銀彈 ,一切到要根據實際使用場景來做選擇.

⑶ 簡述記憶的三儲存模型

當前得到公認的解釋記憶儲存的模型是記憶的三存儲模型,該模型認為記憶加工有三個不同的階段,它們分別是感覺記憶,短時記憶和長時記憶.來自環境的信息首先到達感覺記憶.如果這些信息被注意,它們則進入短時記憶.正是在短時記憶中,個體把這些信息加以改組和利用並作出反應.為了分析存人短時記憶的信息,你會調出儲存在長時記憶中的知識.同時,短時記憶中的信息如果需要保存,也可以經過復述存入長時記憶.
一,感覺記憶
感覺記憶又稱感覺寄存器或瞬時記憶,是感覺信息到達感官的第一次直接印象.感覺寄存器只能將來自各個感官的信息保持幾十到幾百毫秒.在感覺寄存器中,信息可能受到注意,經過編碼獲得意義,繼續進入下一階段的加工活動,如果不被注意或編碼,它們就會自動消退.
各種感覺信息在感覺寄存器中以其特有的形式繼續保存一段時間並起作用,這些存儲形式就是視覺表象和聲音表象,稱視象和聲象.它們雖然保存的時間極短,但在生活中也有自己的作用.例如,在看電影時,是視象幫助我們把相繼出現的一組圖片看成是一個平滑連續的畫面.大多數視象持續的時間不會超過一秒鍾,但在有些情況下,一些視象可以持續更長的時間.這取決於刺激的強度(如亮度),視覺剌激的強度越大,視象消失得越慢.
聲象記憶和視象記憶基本上具有相同的性質,只是聲象在感覺寄存器中的持續時間較長,可達幾秒鍾.使得我們能夠有更多的時間加工語音信息,達到詞的意義.研究表明,視象和聲象是物理刺激的忠實復製品,是感覺器官提供的信息的有效拷貝.選擇性注意控制著什麼信息將得到進一步的加工,傳遞到短時記憶.
二,短時記憶
短時記憶(STM)也稱工作記憶,是信息加工系統的核心.在感覺記憶中經過編碼的信息,進入短時記憶後經過進一步的加工,再從這里進入可以長久保存的長時記憶.信息在短時記憶中一般只保持20~30秒,但如果加以復述,便可以繼續保存.復述保證了它的延緩消失.短時記憶中儲存的是正在使用的信息,在心理活動中具有十分重要的作用.首先,短時記憶扮演著意識的角色,使我們知道自己正在接收什麼以及正在做什麼.其次,短時記憶使我們能夠將許多來自感覺的信息加以整合構成完整的圖像.第三,短時記憶在思考和解決問題時起著暫時寄存器的作用.例如在做計算題時每做下一步之前,都暫時寄存著上一步的計算結果供最後利用.最後,短時記憶保存著當前的策略和意願.這一切使得我們能夠採取各種復雜的行為直至達到最終的目標.正因為發現了短時記憶的這些重要作用,在當前大多數研究中被改稱為工作記憶.

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⑷ BPM中存儲建模是什麼意思

BPM業務流程建模（BPM, Business Process Modeling）是業務流程管理的核心方法和工具。以市場主流的管理軟體：協達軟體、用友、金蝶為例，業務流程建模包括了流程節點建模、流程內容建模、流程許可權建模等三個方面的內容。協達軟體的業務流程建模（BPM, Business Process Modeling）是對業務流程進行表述的方式，它是過程分析與重組的重要基礎。這種表述方式大大優化了軟體開發和運行效率，也導致用友、金蝶等傳統ERP軟體廠商紛紛採用協達軟體的BPM技術，使新型的BPM軟體應用大放異彩。
在跨組織業務流程重組的前提下，流程建模的主要目的就是提供一個有效的跨組織流程模型並輔助相關人員進行跨流程的分析與優化。目前有大量的流程建模技術能夠支持業務流程的重組，但同時這也給相關人員帶來困惑：面對如此眾多的技術，他們很難選擇一種合適的技術或工具。同時，目前對流程建模技術的研究大多集中於建模技術的提出與應用，缺乏對現有技術的整理與分類以及技術之間的橫向對比，這也就加深了建模技術選擇的復雜性。
BPM 標准
BPM 標准
在協達軟體的BPM體系結構的核心部位是一個執行流程的運行時引擎，其流程的源碼是由基於XML的BPEL語言寫成，BPEL是當今最著名、廣泛應用的BPM標准，及最優秀的BPM執行語言。這些流程是由業務和技術分析家使用支持可視化流程圖語言BPMN——最好的BMP圖形語言——的圖形編輯器設計出來的。此編輯器包括一個導出器，可以從BPMN圖生成BPEL代碼（之後部署到引擎）。（在當前許多java開發工具中，BPMN到BPEL的流程與UML到 Java的流程相類似。）
協達軟體的人和計算機的交互驅動引擎里流程的執行。人這個參與者使用一個圖形化工作列表應用程序瀏覽並執行未執行完畢的手工工作（在流程運行的引擎里）。依附於公司網路的但在引擎地址空間外的內部IT系統，被儲如web服務，j2EE，或COM的集成技術，通過XML作為選用的消息格式所訪問；用編成語言如 java、C#寫出的內部交互可以是更輕便的內嵌代碼片斷。外部交互是典型的基於web服務的通信，由編排控制，例如那些用新興的XML語言——WS- CDL這個領先的編排語言所創作出的外部交互。雖然編排描述了多個參與者流程交互（在business-to-business電子商務里很典型）的整體、引人注意的視圖，但是編排工具包可以用來生成一個基本的BPMN模型，其可以捕捉某個特定參與者流程所要求的通信，同時這個工具還可以驗證一個給定的流程是否滿足編排的要求。（WS-CDL文獻建議由WS-CDL生成BPEL而不是BPMN。但是在現在的體系結構中，BPMN作為一種設計語言是一個必要的間接層。）
開發過程編輯
協達軟體的BPM系統管理員里利用一個圖形化的監視控制台來維護和跟蹤引擎流程的狀態，強大易用的流程圖型化建模和監控，也是協達軟體被廣泛評價為產品競爭力第一[1] 的重要原因。協達軟體的流程式控制制台使用一種管理語言與引擎銜接。實時引擎將流程狀態持久化到資料庫，控制台直接與資料庫碰面，而不是用管理語言來溝通。運行時引擎將流程狀態持久化到資料庫，控制台直接與資料庫碰面而不是使用管理語言來專門執行流程的請求。監控構造也支持業務活動監控（Business Activity Monitoring （BAM））或者儀錶板式的業務監控。
在這個平台上的開發過程如下：
1.從一個WS-CDL choreography生成一個初始的BPMN模型。如果流程並不是從一個編排衍生而來則越過此步。
2.設計BPMN模型
3.從BPMN模型生成BPEL
4.開發必要的人和系統（內部和外部）的介面
5.部署BPEL代碼和其必要的介面到引擎
6.使用管理和監控介面跟蹤正在運行的流程。
這個體系結構的全貌（由WFMC——眾多BPM標准組織中最成熟的一家——的參考模型激發而成）類似許多集成廠商（如，IBM、BEA,、Oracle、Tibco,、SeeBeyond和Vitria）所提供的平台。使這個體系結構特別的地方是其標準的選擇。BPEL、
在理想體系中的BPM 標准 圖2
在理想體系中的BPM 標准 圖2
BPMN和 WS-CDL都被包含進來，因為他們分別是執行、設計和編排的最好解決方案，BPM最重要的三個部分。
（如圖2所示未來可能包括新興標准BPQL——用於監控，BPSM和BPDM——用於元模型建模，BPRI——用於運行時介面，BPXL——用於BPEL擴展）。事實上，很多廠商支持或正在實現支持BPEL。但是BPMN的支持非常少（大多數廠商提供各自的方案），WS-CDL的支持幾乎沒有。BPEL並不夠。這個體系很理想化，需要實際的實現。

⑸ 數據倉庫數據建模的幾種思路

數據倉庫數據建模的幾種思路主要分為一下幾種

1. 星型模式

星形模式(Star Schema)是最常用的維度建模方式。星型模式是以事實表為中心，所有的維度表直接連接在事實表上，像星星一樣。星形模式的維度建模由一個事實表和一組維表成，且具有以下特點：a. 維表只和事實表關聯，維表之間沒有關聯；b. 每個維表主鍵為單列，且該主鍵放置在事實表中，作為兩邊連接的外鍵；c. 以事實表為核心，維表圍繞核心呈星形分布；

星座模型

⑹ 簡述企業存貨管理的存儲模型原理

存貨管理實質就是庫存管理,1915年，美國的F·W·哈里斯發表關於經濟訂貨批量的模型，開創了現代庫存理論的研究。在此之前，義大利的V·帕雷托在研究世界財富分配問題時曾提出帕雷托定律，用於庫存管理方面的即為ABC分類法。隨著管理工作的科學化，庫存管理的理論有了很大的發展，形成許多庫存模型，應用於企業管理中已得到顯著的效果。
庫存管理模型的分類：
（1）不同的生產和供應情況採用不同的庫存模型。按訂貨方式分類，可分為5種訂貨模型。
①定期定量模型：訂貨的數量和時間都固定不變。
②定期不定量模型：訂貨時間固定不變，而訂貨的數量依實際庫存量和最高庫存量的差別而定。
③定量不定期模型：當庫存量低於訂貨點時就補充訂貨，訂貨量固定不變。
④不定量不定期模型：訂貨數量和時間都不固定。
以上4種模型屬於貨源充足、隨時都能按需求量補充訂貨的情況。
⑤有限進貨率定期定量模型：貨源有限制，需要陸續進貨。

（2）庫存管理模型按供需情況分類可分為確定型和概率型兩類。確定型模型的主要參數都已確切知道；概率型模型的主要參數有些是隨機的。

（3）按庫存管理的目的分類又可分為經濟型和安全型兩類。經濟型模型的主要目的是節約資金，提高經濟效益；安全型模型的主要目的則是保障正常的供應，不惜加大安全庫存量和安全儲備期，使缺貨的可能性降到最小限度。庫存管理的模型雖然很多，但綜合考慮各個相互矛盾的因素求得較好的經濟效果則是庫存管理的共同原則。

具體的詳細模型，您可以參照網路文庫里的資料，在網路文庫里輸入「存儲模型」，點擊查看其中的PPT，查看更加方便快捷，看起來也舒服。

⑺ 數學建模,關於隨即貯存模型的一道題,涉及mtahematica，100分懸賞!

又是老賀的題 ，只能去網上看看類似的題了

⑻ 雲存儲結構模型大概是什麼

朋友， 雲存儲系統的結構模型是由4層去組成。 1存儲層 2基礎管理層3應用介面層4訪問層。其實雲存儲就是你可以隨時隨地，通過一些客戶端方便自由地在不同電腦、手機、平板間達到同步數據；或者直接通過網路使用你存儲的數據，比如直接觀看在線視頻，編輯文檔。
雲存儲十分好用的，就相當於網路u盤，目前好用的雲存儲目前來說不會很多，像360雲、網路雲、天翼雲都是不錯的雲存儲。其中我就用過360雲、天翼雲，360雲容量大，安全性好，速度也不錯，而天 翼 雲 ，有15G的初始空間，首次登陸其客戶端就能一次性拿到10T，它有移動和pc的客戶端，能同步數據，還支持在線視頻，編輯文檔等，也是一個不錯的雲存儲。