存储模型建模

⑴ 3DMAX2009模型存储的问题

在保存存档的下面有一个保存选择命令，意思是说保存你选择的模型，和保存存档是一个意思，只是它只把你选择的模型进行保存。
你只要选择你想要摘出来的模型，然后给一个初始材质，然后选择保存选择命令就可以了。

⑵ Make sense(5) 数据库内存储三维模型的思考

三维模型数据在某种程度介乎矢量数据与遥感影像数据之间:

也就是说,三维模型可以被入库,但不是那么方便,因而并没有类似矢量数据入库这种被广泛使用的存储方式.但根据实际的业务需求不同,可以设计如下几种入库方式.

这是最常见且简单的三维数据管理机制,虽然看起来简陋且没有技术含量,但其实满足了大多数使用场景,也没有引入新的问题.

这种机制的使用场景往往有如下的特点:

这种机制更多的抹除了三维模型自身的特征,而是当做一个普通的数据来处理.

这是第一种机制的优化,将模型的空间索引(如外包三维盒)入库,在复杂度不增加很多的情况下提供了很多新的功能,使模型与模型可以产生逻辑上的关联.不过这种方案依旧是小的修补,没有带来根本上的革命.

所谓完全入库,并非将三维模型以二进制的形式整体存储到一个字段中去,而是将场景模型打散为若干部件,每一个部件转换为内部存储结构,存储在一条或多条记录中.

使用完全入库的方法可以给我们带来更多关于使用场景的想象:

想法固然美好,但依然要回归现实:

我们不讨论具体的技术实现(比如底层使用CGAL),而是需要思考,我们的数据入库后是为了做什么的:

这两种需求本身并不冲突,但底层存储的数据结构设计却可能存在冲突.

为 看 而优化的设计:

为 算 而优化的设计:

可见,两种场景对底层数据结构的需求是对立的, 算 和 看 难两全,无法用简单的方式覆盖两种使用场景.

既然 算 , 看 无法同时保证,那就把它们分开处理,因为一般来说, 算 的东西和 看 的是不一样的.

例如在BIM场景中,进行碰撞检测分析时,没必要拿精确拟合的圆形管线来计算,它们只会徒增计算量,对最终的结果基本不产生影响,使用近似的多边形柱替代即可完成任务.但我们最终浏览的时候,还是希望尽可能展示光滑的拟合管线.

所以可以制定这样一种策略:

综上, 没有银弹 ,一切到要根据实际使用场景来做选择.

⑶ 简述记忆的三储存模型

当前得到公认的解释记忆储存的模型是记忆的三存储模型,该模型认为记忆加工有三个不同的阶段,它们分别是感觉记忆,短时记忆和长时记忆.来自环境的信息首先到达感觉记忆.如果这些信息被注意,它们则进入短时记忆.正是在短时记忆中,个体把这些信息加以改组和利用并作出反应.为了分析存人短时记忆的信息,你会调出储存在长时记忆中的知识.同时,短时记忆中的信息如果需要保存,也可以经过复述存入长时记忆.
一,感觉记忆
感觉记忆又称感觉寄存器或瞬时记忆,是感觉信息到达感官的第一次直接印象.感觉寄存器只能将来自各个感官的信息保持几十到几百毫秒.在感觉寄存器中,信息可能受到注意,经过编码获得意义,继续进入下一阶段的加工活动,如果不被注意或编码,它们就会自动消退.
各种感觉信息在感觉寄存器中以其特有的形式继续保存一段时间并起作用,这些存储形式就是视觉表象和声音表象,称视象和声象.它们虽然保存的时间极短,但在生活中也有自己的作用.例如,在看电影时,是视象帮助我们把相继出现的一组图片看成是一个平滑连续的画面.大多数视象持续的时间不会超过一秒钟,但在有些情况下,一些视象可以持续更长的时间.这取决于刺激的强度(如亮度),视觉剌激的强度越大,视象消失得越慢.
声象记忆和视象记忆基本上具有相同的性质,只是声象在感觉寄存器中的持续时间较长,可达几秒钟.使得我们能够有更多的时间加工语音信息,达到词的意义.研究表明,视象和声象是物理刺激的忠实复制品,是感觉器官提供的信息的有效拷贝.选择性注意控制着什么信息将得到进一步的加工,传递到短时记忆.
二,短时记忆
短时记忆(STM)也称工作记忆,是信息加工系统的核心.在感觉记忆中经过编码的信息,进入短时记忆后经过进一步的加工,再从这里进入可以长久保存的长时记忆.信息在短时记忆中一般只保持20~30秒,但如果加以复述,便可以继续保存.复述保证了它的延缓消失.短时记忆中储存的是正在使用的信息,在心理活动中具有十分重要的作用.首先,短时记忆扮演着意识的角色,使我们知道自己正在接收什么以及正在做什么.其次,短时记忆使我们能够将许多来自感觉的信息加以整合构成完整的图像.第三,短时记忆在思考和解决问题时起着暂时寄存器的作用.例如在做计算题时每做下一步之前,都暂时寄存着上一步的计算结果供最后利用.最后,短时记忆保存着当前的策略和意愿.这一切使得我们能够采取各种复杂的行为直至达到最终的目标.正因为发现了短时记忆的这些重要作用,在当前大多数研究中被改称为工作记忆.

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⑷ BPM中存储建模是什么意思

BPM业务流程建模（BPM, Business Process Modeling）是业务流程管理的核心方法和工具。以市场主流的管理软件：协达软件、用友、金蝶为例，业务流程建模包括了流程节点建模、流程内容建模、流程权限建模等三个方面的内容。协达软件的业务流程建模（BPM, Business Process Modeling）是对业务流程进行表述的方式，它是过程分析与重组的重要基础。这种表述方式大大优化了软件开发和运行效率，也导致用友、金蝶等传统ERP软件厂商纷纷采用协达软件的BPM技术，使新型的BPM软件应用大放异彩。
在跨组织业务流程重组的前提下，流程建模的主要目的就是提供一个有效的跨组织流程模型并辅助相关人员进行跨流程的分析与优化。目前有大量的流程建模技术能够支持业务流程的重组，但同时这也给相关人员带来困惑：面对如此众多的技术，他们很难选择一种合适的技术或工具。同时，目前对流程建模技术的研究大多集中于建模技术的提出与应用，缺乏对现有技术的整理与分类以及技术之间的横向对比，这也就加深了建模技术选择的复杂性。
BPM 标准
BPM 标准
在协达软件的BPM体系结构的核心部位是一个执行流程的运行时引擎，其流程的源码是由基于XML的BPEL语言写成，BPEL是当今最着名、广泛应用的BPM标准，及最优秀的BPM执行语言。这些流程是由业务和技术分析家使用支持可视化流程图语言BPMN——最好的BMP图形语言——的图形编辑器设计出来的。此编辑器包括一个导出器，可以从BPMN图生成BPEL代码（之后部署到引擎）。（在当前许多java开发工具中，BPMN到BPEL的流程与UML到 Java的流程相类似。）
协达软件的人和计算机的交互驱动引擎里流程的执行。人这个参与者使用一个图形化工作列表应用程序浏览并执行未执行完毕的手工工作（在流程运行的引擎里）。依附于公司网络的但在引擎地址空间外的内部IT系统，被储如web服务，j2EE，或COM的集成技术，通过XML作为选用的消息格式所访问；用编成语言如 java、C#写出的内部交互可以是更轻便的内嵌代码片断。外部交互是典型的基于web服务的通信，由编排控制，例如那些用新兴的XML语言——WS- CDL这个领先的编排语言所创作出的外部交互。虽然编排描述了多个参与者流程交互（在business-to-business电子商务里很典型）的整体、引人注意的视图，但是编排工具包可以用来生成一个基本的BPMN模型，其可以捕捉某个特定参与者流程所要求的通信，同时这个工具还可以验证一个给定的流程是否满足编排的要求。（WS-CDL文献建议由WS-CDL生成BPEL而不是BPMN。但是在现在的体系结构中，BPMN作为一种设计语言是一个必要的间接层。）
开发过程编辑
协达软件的BPM系统管理员里利用一个图形化的监视控制台来维护和跟踪引擎流程的状态，强大易用的流程图型化建模和监控，也是协达软件被广泛评价为产品竞争力第一[1] 的重要原因。协达软件的流程控制台使用一种管理语言与引擎衔接。实时引擎将流程状态持久化到数据库，控制台直接与数据库碰面，而不是用管理语言来沟通。运行时引擎将流程状态持久化到数据库，控制台直接与数据库碰面而不是使用管理语言来专门执行流程的请求。监控构造也支持业务活动监控（Business Activity Monitoring （BAM））或者仪表板式的业务监控。
在这个平台上的开发过程如下：
1.从一个WS-CDL choreography生成一个初始的BPMN模型。如果流程并不是从一个编排衍生而来则越过此步。
2.设计BPMN模型
3.从BPMN模型生成BPEL
4.开发必要的人和系统（内部和外部）的接口
5.部署BPEL代码和其必要的接口到引擎
6.使用管理和监控接口跟踪正在运行的流程。
这个体系结构的全貌（由WFMC——众多BPM标准组织中最成熟的一家——的参考模型激发而成）类似许多集成厂商（如，IBM、BEA,、Oracle、Tibco,、SeeBeyond和Vitria）所提供的平台。使这个体系结构特别的地方是其标准的选择。BPEL、
在理想体系中的BPM 标准 图2
在理想体系中的BPM 标准 图2
BPMN和 WS-CDL都被包含进来，因为他们分别是执行、设计和编排的最好解决方案，BPM最重要的三个部分。
（如图2所示未来可能包括新兴标准BPQL——用于监控，BPSM和BPDM——用于元模型建模，BPRI——用于运行时接口，BPXL——用于BPEL扩展）。事实上，很多厂商支持或正在实现支持BPEL。但是BPMN的支持非常少（大多数厂商提供各自的方案），WS-CDL的支持几乎没有。BPEL并不够。这个体系很理想化，需要实际的实现。

⑸ 数据仓库数据建模的几种思路

数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种

1. 星型模式

星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；

星座模型

⑹ 简述企业存货管理的存储模型原理

存货管理实质就是库存管理,1915年，美国的F·W·哈里斯发表关于经济订货批量的模型，开创了现代库存理论的研究。在此之前，意大利的V·帕雷托在研究世界财富分配问题时曾提出帕雷托定律，用于库存管理方面的即为ABC分类法。随着管理工作的科学化，库存管理的理论有了很大的发展，形成许多库存模型，应用于企业管理中已得到显着的效果。
库存管理模型的分类：
（1）不同的生产和供应情况采用不同的库存模型。按订货方式分类，可分为5种订货模型。
①定期定量模型：订货的数量和时间都固定不变。
②定期不定量模型：订货时间固定不变，而订货的数量依实际库存量和最高库存量的差别而定。
③定量不定期模型：当库存量低于订货点时就补充订货，订货量固定不变。
④不定量不定期模型：订货数量和时间都不固定。
以上4种模型属于货源充足、随时都能按需求量补充订货的情况。
⑤有限进货率定期定量模型：货源有限制，需要陆续进货。

（2）库存管理模型按供需情况分类可分为确定型和概率型两类。确定型模型的主要参数都已确切知道；概率型模型的主要参数有些是随机的。

（3）按库存管理的目的分类又可分为经济型和安全型两类。经济型模型的主要目的是节约资金，提高经济效益；安全型模型的主要目的则是保障正常的供应，不惜加大安全库存量和安全储备期，使缺货的可能性降到最小限度。库存管理的模型虽然很多，但综合考虑各个相互矛盾的因素求得较好的经济效果则是库存管理的共同原则。

具体的详细模型，您可以参照网络文库里的资料，在网络文库里输入“存储模型”，点击查看其中的PPT，查看更加方便快捷，看起来也舒服。

⑺ 数学建模,关于随即贮存模型的一道题,涉及mtahematica，100分悬赏!

又是老贺的题 ，只能去网上看看类似的题了

⑻ 云存储结构模型大概是什么

朋友， 云存储系统的结构模型是由4层去组成。 1存储层 2基础管理层3应用接口层4访问层。其实云存储就是你可以随时随地，通过一些客户端方便自由地在不同电脑、手机、平板间达到同步数据；或者直接通过网络使用你存储的数据，比如直接观看在线视频，编辑文档。
云存储十分好用的，就相当于网络u盘，目前好用的云存储目前来说不会很多，像360云、网络云、天翼云都是不错的云存储。其中我就用过360云、天翼云，360云容量大，安全性好，速度也不错，而天 翼 云 ，有15G的初始空间，首次登陆其客户端就能一次性拿到10T，它有移动和pc的客户端，能同步数据，还支持在线视频，编辑文档等，也是一个不错的云存储。