存储建模

❶ 人脸识别的原理是什么

人脸识别的原理是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，其本质是图像处理。

机器或者手机进行图像处理时，需要核对面部器官的几何形状和器官之间的距离，完成上述操作之后，再和第一次录入的面部特征做对比，从而实现信息认证成功和首老手机解锁。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会没芹猜急剧下降，无法满足实际系统的需要。

经过科技发展后的人脸识别技术，基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实枯型用化。

❷ 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。

❸ 存储论建模并说明参数和模型的意义

这种根据实验数据用数学工具去抽象受控工程对象本质特征的原理和方法称为建模理论。[编辑本段]最优控制 欲使工程信息的采集要靠统计方法，状态分析依靠以计算机为中心的数据通信网络。社会事务的定量模型被存储在计算机的数据库中

❹ systemverilog如何给大存储空间建立仿真模型

用关联数组来模拟大的存储空间。通过关联数组的索引来访问数组中的内容。翻翻教程吧，比较容易的

❺ 如何深入浅出理解数据仓库建模

作者 | 傅一平

来源 | 与数据同行

今天跟着我来学学数据仓库的基础知识，希望你结合案例可以把它吃透。

一、数据仓库建模的意义

如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。

数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一态旁段关于“什么才是优秀程序员”的话：“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”，最能够说明数据模型的重要性。

只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。

性能：帮助我们快速查询所需要的数据册缺，减少数据的I/O吞吐，提高使用数据的效率，如宽表。

成本：极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低存储和计算成本。

效率：在业务或系统发生变化时，可以保持稳定或很容易扩展，提高数据稳定性和连续性。

质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性。数据模型能够促进业务与技术进行有效沟通，形成对主要业务定义和术语的统一认识，具有跨部门、中性的特征，可以表达和涵盖所有的业务。

大数据系统需要数据模型方法来帮助更好地组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡！

下图是个示例，通过统一数据模型，屏蔽数据源变化对业务的影响，保证业务的稳定，表述了数据仓库模型的一种价值：

二、数据仓库分层的设计

为了实现以上的目的，数据仓库一般要进行分层的设计，其能带来五大好处：

清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。

数据血缘追踪：能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。

减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。

把复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。当数据出现问题之后，不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。

屏蔽原始数据的异常：不必改一次业务就需要重新接入数据。

以下是我们的一种分层设计方法，数据缓冲区（ODS）的数据结构与源系统完全一致。基础数据模型(DWD)和融合数据模型（DWI与DWA）是大数据平台重点建设的数据模型。应用层模型由各应用按需自行建设，其中基础数据模型一般采用ER模型，融合数据模型采用维度建模思路。

三、两种经典的数据仓库建模方法

前面的分层设计中你会发现有两种设计方法，关系建模和维度建模，下面分别简单介绍其特点和适用场景。

1、维度建模

（1）定义

维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能，更直接面向业务。

典型的代表是我们比较熟知的星形模型：

维度退化

星型模型由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。

这也是我们在使用hive时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般州闭辩通过join来组合数据，相对来说对OLAP的分析比较方便。

（2）建模方法

通常需要选择某个业务过程，然后围绕该过程建立模型，其一般采用自底向上的方法，从明确关键业务过程开始，再到明确粒度，再到明确维度，最后明确事实，非常简单易懂。

以下是阿里的OneData的建模工作流，可以参考。

（3）优缺点

优点：技术要求不高，快速上手，敏捷迭代，快速交付；更快速完成分析需求，较好的大规模复杂查询的响应性能

缺点：维度表的冗余会较多，视野狭窄

2、关系建模

（1）定义

是数据仓库之父Inmon推崇的、从全企业的高度设计一个3NF模型的方法，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF，站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系抽象。

它更多是面向数据的整合和一致性治理，正如Inmon所希望达到的“single version of the truth”。

当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。

雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 "层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。

雪花模型更加符合数据库范式，减少数据冗余，但是在分析数据的时候，操作比较复杂，需要join的表比较多所以其性能并不一定比星型模型高。

（2）建模方法

关系建模常常需要全局考虑，要对上游业务系统的进行信息调研，以做到对其业务和数据的基本了解，要做到主题划分，让模型有清晰合理的实体关系体系，以下是方法的示意：

以下是中国移动的概念模型的一种示例，如果没有自顶向下的视野，基本是总结不出来的：

（3）优缺点

优点：规范性较好，冗余小，数据集成和数据一致性方面得到重视，比如运营商可以参考国际电信运营业务流程规范（ETOM），有所谓的最佳实践。

缺点：需要全面了解企业业务、数据和关系；实施周期非常长，成本昂贵；对建模人员的能力要求也非常高，容易烂尾。

3、建模方法比较

一般来讲，维度模型简单直观，适合业务模式快速变化的行业，关系模型实现复杂，适合业务模式比较成熟的行业，阿里原来用关系建模，现在基本都是维度建模的方式了。

运营商以前都是关系建模，现在其实边界越来越模糊，很多大数据业务变化很快，采用维度建模也比较方便，不需要顶层设计。

四、企业建模的三点经验

维度建模就不说了，只要能理解业务过程和其中涉及的相关数据、维度就可以，但自顶向下的关系建模难度很大，以下是关系建模的三个建设要点。

1、业务的理解：找到企业内最理解业务和源系统的人，梳理出现状，比如运营商就要深刻理解三域（O/B/M），概念建模的挑战就很大，现在做到B域的概念建模已经很不容易。

2、数据及关系的理解：各个域的系统建设的时候没有统一文档和规范，要梳理出逻辑模型不容易，比如运营商的事件主题下的逻辑模型就非常复杂。

3、标准化的推进：数据仓库建模的任何实体都需要标准化命名，否则未来的管理成本巨大，也是后续数据有效治理的基础，以下是我们的一个命名规范示例：

五、推荐三本书

总而言之，你可以把我的文章当成一个指引，具体还是要结合企业的实际去推进，但做事的时候要不忘建模的初心：即数据如何摆布才能提高支撑应用的效率，手段上不用区分什么先进不先进，好用就成。

❻ Maya2008 怎么打包储存文件，里面的材质和建模都存储完好，在别的电脑上也可以使用

建个工程目录,把模型贴图都存储到工程目录里对应的文件夹下面去.
用的时候把整个工程目录拷走就是了.
换台电脑用，就放在跟你原来的相同的盘符底下.
也可能还需要在新电脑上打开maya,在file菜单底下set一下工程目录的位置就可以.
祝你好运

❼ 数据仓库建模概念

总线矩阵是一个二维表格，每一行对应一个 业务线 ，每一列对应一个 维度 ，每一个交叉点对应了业务和维度的联系

我们在业务分析时使用雪花模型，最终存储到数据仓库中的是星型模型。

事实表由度量值和维度值组成，度好樱笑量值反应了该业务过程涉及的数字指标，维度值反应了该业务过程的维度信息。

原子粒度，聚集事实表。

一定要颂扒从原子粒度开始设计。

存储外键关联维度

退化维度（DD, Degradation dimension）

Operational Data Store，数据运营层。从其他业务系统抽取的数据，直接存储。

Data Warehouse，数据仓库层，内部又划分为3层。

维度表

服务特定的应用，友含复用性不强，存储在响应速度较快的存储引擎。例如报表数据。

❽ 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

❾ 固态硬盘和机械硬盘哪个更适合数学建模 256G的固态硬盘用于数学建模够么

当然是固态硬盘更合适使缺烂用数学建模软件，毕竟固态硬盘无论是读取文件，还是写入文件，加敏乱载软件，等桥扮档等速度给机械硬盘快N倍的，不过256G固态长期使用容量肯定不太够的，如果有条件最好换成，三星860EVO 500G固态，499块，