晚上好,
我正在尝试开发一个以MongoDB为后端的小数据模型。这是我第一次使用NoSQL数据库和数据模型进行开发。
大的想法是:有很多服务可以完成,每个服务都可以在不同的地方完成。举个例子,让我们考虑一个网站,它显示了在哪里吃(服务),有多个地方可以这样做,所以有一个服务(吃)为许多地方(地点)。
我不知道怎么模拟这个,有什么想法吗?
SERVICE {
_id: ObjectId,
Name: String,
Code: String
} // Data model for the Service Collection?
PLACES {
_id: ObjectId,
NameOfPla
所以我是DDD的新手,我正在尝试正确地设计一个应用程序。但我在识别聚合根时遇到了一些困难。
我的需要或多或少是一棵树
*Customers
*Each customer can have 0 or more licenses
*Each license can have 0 or more courses
*Each course can have 0 or more lessons
*Each lesson can have 0 or more slides and videos
最后,我有测验/测试,可以链接到几乎任何东西,甚至一节课的视频中的某个时间。
无论我如何思考它,我只得到客户将是
例如,如果我想开发一个聊天机器人,并且我已经有了一个语料库,对话框如下: -- Are you a student?
-- No, I am a scientist.
... 我是否可以在此数据上直接训练模型,而无需经过常规的NLU和核心流程,例如创建NLU数据和故事数据?在闲聊中,如果我的语料库有点大,就很难定义意图。可能会有太多的意图。因此,使用intent-slot-dm flow来开发模型似乎不太好? RASA是否提供了一种直接训练数据的方法?
我可以访问Neo4j中的一个数据库(turtwig),这个数据库是由一位大学生创建的,他给了我默认的角色“PUBLIC”和一个名为“modeller”的自定义角色。我正在尝试创建一个新的节点标签,但是我得到了这样的消息:
当我试图赋予自己创建节点标签的权限时,会出现一个错误:。当我尝试授予自己使用GRANT ASSIGN PRIVILEGE ON DBMS TO modeller分配特权的特权时,也会发生同样的错误。
我想在python中解决一个线性规划。变量数(从现在起称为N)非常大(~50000),为了按照scipy.optimize.linprog要求的方式来表述这个问题,我必须构造两个N矩阵(A和B )。LP可以写成
minimize: c.x
subject to:
A.x <= a
B.x = b
x_i >= 0 for all i in {0, ..., n}
其中.表示点积,a、b和c是长度为N的向量。
我的经验是,构建这样大的矩阵(A和B都有)。50000x50000 = 25*10^8条目)带来了一些问题:如果硬件不是很强,NumPy可能会完全拒绝
考虑到倾向于组合而不是继承和查看不同的设计模式,有多种方法来建模一个域。
假设您有一些在某些方面非常相似的实体,但在技术实现方面却有很大的不同。为了尝试描绘这个场景,这里是经典汽车的例子。
(Vehicles)
Car
Truck
Van
从用户的角度来看,它们几乎都是一样的(所有车辆)。从DDD的角度来看,汽车、卡车、货车都有相同的状态(轮胎、发动机、.)和某些行为(转向,变速,.)。然而,他们也有不同的状态和行为是独特的,如卡车的床,货车的内部储存,或汽车5个座位。随着时间的推移,会有相当大的变化。在某些情况下,验证是不同的,对于其他事情,验证也是一样的。变速,转向等是相似的,但拉拖车是可