ER图分为实体、属性、关系三个核心部分。实体是长方形体现，而属性则是椭圆形，关系为菱形。
什么是实体？实体是客观存在的事物。例如用户、商品、订单、供应商等。说直白点！！！你数据库的表名就可以做一个实体对象。一个系统是由很多个实体对象构成的，然后它们之间存在一定的关系和属性。
自监督学习和弱监督学习作为机器学习领域中的前沿技术，对于自然语言处理（NLP）的发展带来了重大影响。这两种学习范式克服了传统监督学习中标注数据不足的问题，为NLP任务提供了更灵活、高效的解决方案。本文将深入探讨NLP在自监督学习和弱监督学习中的应用，通过实例展示它们是如何在文本处理、情感分析、命名实体识别等任务中取得显著成果的。
数据库需求与ER建模 前言 在数据库建设过程中，哪一步最重要？绝大多数资料会告诉你，是需求分析阶段。这一步的好坏甚至直接决定数据库项目的成败。 需求分析阶段，也被称为ER建模(entity-relationship modeling)阶段，也常被称为需求可视化，概念建模等。这一阶段数据库系统开发人员将协同需求方以ER图的方式对业务需求进行可视化展现。 本文将详细介绍(陈氏)ER符号体系，并在其中穿插一些具体实例讲解。 基本概念 1. 实体(entity) 实体表示客观世界中的众多概念，比如：人，地点，事件等
这里的弱监督信息为image-level的类别信息，即没有像素级的语义分割标签，而仅有图像级的类别标签，即知道每张图里有哪些类别。
1 需求背景及由来由开发提出的需求 最近公司开发向我们提了一个需求，要求我们在mock挡板时支持加解密和响应延时功能，但是我们现在用的easy-mock这个工具本身并不支持加解密功能，思来想去，那不得
第二篇：数据库关系建模 前言 ER建模环节完成后，需求就被描述成了ER图。之后，便可根据这个ER图设计相应的关系表了。 但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤：1. 逻辑模型设计 2. 物理模型设计。其中前者将ER图映射为逻辑意义上的关系表，后者则映射为物理意义上的关系表。逻辑意义上的关系表可以理解为单纯意义上的关系表，它不涉及到表中字段数据类型，索引信息，触发器等等细节信息。 本文将详细介绍前者。确切来说，也就是ER模型到逻辑关系表的映射是如何完成的。 基本概念 在开始进行ER模型到逻辑关系表的
数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。
摘要：本篇主要是学习美团技术团队分享的《美团搜索中NER技术的探索与实践》学习笔记。首先介绍了背景，包括NER任务定义、美团搜索场景下的NER以及美团搜索NER任务面临的挑战；然后重点介绍了美团基于实体词典匹配+模型在线预测框架。通过实体词典匹配可以解决头部搜索NER匹配问题，而长尾复杂的搜索则通过模型在线预测解决。对于想了解美团搜索NER技术实践的小伙伴可能有所帮助。
模型就是对现实世界特征的模拟和抽象，数据模型是对现实世界数据特征的抽象。对于具体的模型人们并不陌生，如航模飞机、地图和建筑设计沙盘等都是具体的模型。最常用的数据模型分为概念数据模型和基本数据模型。
命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
随着深度学习的快速发展，神经网络模型在CV、NLP等很多领域已经取得了显著超越传统模型的效果。然而，在信息检索领域，神经网络模型的有效性却仍然受到质疑。
视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称为TCPN（标签、复制或预测网络），它引入了1)一种有效的编码器，可以同时对二维OCR结果中的语义和布局信息进行建模；2)仅利用关键信息序列作为监督的弱监督训练策略；和3)一个灵活和可转换的解码器，其中包含两种推理模式：一种（复制或预测模式）是通过复制输入或预测一个标记来输出不同类别的关键信息序列，另一种（标记模式）是直接标记输入序列。本方法在几个公共基准上显示了最新的性能，充分证明了其有效性。
E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，主要包含三种成分：
客户端检查资源超过有效期、强缓存命中失败的情况下，则发出请求“询问”服务器是否资源真的过期了，询问的同时在请求头要携带着资源的「上次更新时间」或者「唯一实体标识」（不同http版本导致的共存问题）。
在 HTTP 协议中有一个“条件式请求”的概念，在这类请求中，请求的结果，甚至请求成功的状态，都会随着验证器与受影响资源的比较结果的变化而变化。这类请求可以用来验证缓存的有效性，省去不必要的控制手段，以及验证文件的完整性，例如在断点续传的场景下或者在上传或者修改服务器端的文件的时候避免更新丢失问题。
从网站建设之初，就应该做好这些安全措施，如果你的网站做到如下几点，相对是比较安全的。
动机：PacBio单分子实时测序是一种产生长片段（reads）的第三代测序技术，具有相对更低的通量和更高的错误率。错误包括大量插入缺失，并使下游分析，像比对或从头装配复杂化。提出了一种利用第二代短片段高准确性的混合策略以修正长片段。短片段到长片段的比对提供了足够的覆盖以剔除高达99%的错误，然而，是以过高的运行时和相当大量的磁盘和内存空间为代价的。
这一章我们不聊模型来聊聊数据，解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争，于是无标注，弱标注，少标注，半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本，或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果。
题目： 设计与实现一个旅游预订系统，该系统涉及的基本信息有航班，出租车，宾馆和客户等数据信息。实体和其特征属性举例如下： FLIGHTS (String flightNum, int price, int numSeats, int numAvail, String FromCity, String ArivCity)； HOTELS(String name，String location, int price, int numRooms, int numAvail)； CARS(String type，String location, int price, int numCars, int numAvail)； CUSTOMERS(String custName)； RESERVATIONS(String custName, int resvType, String resvKey) 根据自己的经验给出该旅游系统数据库设计E/R图（可以增加实体和属性），然后基于此数据库完成如下功能： 1． 航班，出租车，宾馆房间和客户基础数据的入库，更新。 2． 预定航班，出租车，宾馆房间。 3． 查询航班，出租车，宾馆房间，客户和预订信息。 4． 查询某个客户的旅行线路。 5． 其他任意你愿意加上的功能。 要求： 1） E/R图中包含弱实体，子集联系等，关系中元组数 〉=20 。 2） 提交文档：E/R图及解释，E/R图到关系模式的转换及说明，分析给出关系的模式属于哪个NF，然后讨论其模式优化。完成的功能及说明。系统实现的环境。各关系元组数据文件及说明。 3） 提交系统：源程序及可执行程序，测试用例。
将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式
在需求分析阶段所得到的应用需求应该首先抽象为信息世界的结构，然后才能更改、更准确地用某一数据库管理系统实现这些需求。 概念模型的主要特点： 1. 能真实、充分地反映现实世界，包括事物和事物之间的联系，能满足用户对数据的处理要求，是现实世界的一个真是模型。 2. 易于理解，可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见。用户的积极参与是数据库设计成功的关键。 3. 易于更改，当应用环境和应用要求改变时容易对概念模型修改和扩充。 4. 易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。 概念模型是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器、更抽象，从而更加稳定。描述概念模型的有力工具是E-R模型。
今天为大家介绍的是马萨诸塞大学阿默斯特分校Trapit Bansal等学者和谷歌研究院合作在AAAI2020上发表的一篇关于实体链接和关系抽取的文章。虽然关系提取通常可以用现成的弱的或远距离的监督来训练，但实体链接器通常需要昂贵的mention级别的监督—这在许多领域是不可用的。因此作者提出了一个模型SNERL，该模型经过训练，可以同时产生实体链接和关系决策，而不需要mention级别的注释。这种方法避免了由管道方法引起的级联错误，并且更准确地预测了文本中的实体关系。
整体与局部的关系，和聚合的关系相比，关系更加强烈两者有相同的生命周期，contains-a的关系 强关系 积极的词∶强-满
一般而言, 一个实体被映射到一张关系表中, 代表一组对象的集合; 表中的每一行被称为一个实体发生(Entity Occurrence)或实体实例(Entity Instance), 代表一个特定对象。
1、描述现实世界关系62616964757a686964616fe78988e69d8331333431356566概念模型的有效方法。
文档信息抽取技术是一种将非结构化文本转化为结构化信息的技术。这种技术可以从各类文档中自动提取出如实体、关系和其他重要信息，并将它们转化为方便计算机进一步处理和分析的格式。
Multi-modal Siamese Network for Entity Alignment
从今年3月份全世界黑客攻击网站分析局势来看，黑客攻击的网站中中国占有了绝大多数。那麼作为一个公司或是开发公司，如何防止自身的网站黑客攻击，从企业网站建设之初，就应当搞好这种安全对策，当你的网站保证以下几个方面都做好了的话，相对性是较为安全的。下边就由SINE安全网编为你唠唠如何防止网站被攻击的安全防护干货经验。
将具体的业务场景数字化，首先需要对场景进行抽象和设计。业务场景中的概念及其联系，落到硬盘上就是数据库中的一张张表，加载到内存中便是编程语言的一个个类。因此，对具体场景进行建模时，最重要的便是数据库表的设计和软件类图的设计，而他俩又基本上是一一对应的。
数据库模型是一种抽象方法，用于定义和描述数据库的结构和数据组织方式、数据之间的关系以及它们如何存储和检索。数据库模型的选择通常取决于需要支持的应用程序的复杂性以及性能需求。
__attribute__ 是一个编译器指令，其实是 GNU C 的一种机制，本质是一个编译器的指令，在声明的时候可以提供一些属性，在编译阶段起作用，来做多样化的错误检查和高级优化。
近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型，而现有的研究对少量标注数据学习问题探讨较少。本文将整理介绍四种利用少量标注数据进行命名实体识别的方法。
每年新的科研论文数量都在不断增长，这给想要快速了解学术领域主流信息的研究人员造成了很大的困扰。为了帮助研究人员克服这一难题，UCSB的学者在KDD2019发表了Mining Algorithm Roadmap in Scientific Publications，提出了能够自动生成学术路线图的算法，刻画不同算法之间的演进路线。
查询有能够对应班级的学生以及班级信息，按照班级进行排序，若为同班级按照id进行排序。
早在专科阶段学习SqlServers时就学习过数据库E-R图，但是并没有真正的去了解这个东西，只是知道了大致的概念而已，借这次Oracle课程设计的机会，重新学习E-R图。 什么是E-R图 E-R图即实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，是指提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R方法:是“实体-联系方法”（Entity-Relationship Approach）的简称。它是描述现实世界概念结构模型的有效方法。 E-R图的基本要素 通
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。同时，由于数据加工链路较长需要借助数据的血缘关系逐个任务排查，也会导致问题的定位难度增大，严重影响开发人员的工作效率。更有甚者，如果数据问题没有被及时发现，可能导致业务方作出错误的决策。此类问题可统一归属为大数据领域数据质量的问题。本文将向大家介绍伴鱼基础架构数据团队在应对该类问题时推出的平台化产品 - 数据质量中心（Data Quality Center, DQC）的设计与实现。
渗透测试面试题目 一、基础问题 1.请你用一分钟时间介绍下你自己 2.现在在哪个城市 3.最快什么时候可以到岗 4.项目经历 5.对面试的岗位职责和工作内容了解吗 二、技术问题 1.拿到一个待检测的站，你觉得应该先做什么 1)信息收集 1，获取域名的whois信息,获取注册者邮箱姓名电话等。 2，查询服务器旁站以及子域名站点，因为主站一般比较难，所以先看看旁站有没有通用性的cms或者其他漏洞。 3，查看服务器操作系统版本，web中间件，看看是否存在已知的漏洞，比如IIS，APACHE,NGINX的解析漏洞4
在信息安全中渗透测试方向，OWASP Top10是渗透测试人员必须要深入了解和学习的，今天我们来深入了解和学习下OWASP发布的以往最重要的两个版本，研究下我们IT行业从业人员最容易引入的漏洞，后续文章将更新具体的漏洞原因，场景，防护手段，提升我们的应用抗风险能力。应用程序安全风险。 攻击者可以通过应用程序中许多的不同的路径方式去危害企业业务。每种路径方式都代表了一种风险，这些风险都值得关注。
它的全称是 Open Web Application Security Project（开放式 Web 应用程序 安全 项目）
在笔者几年的开发经验中，经常看到项目中存在到处空值判断的情况，这些判断，会让人觉得摸不着头绪，它的出现很有可能和当前的业务逻辑并没有关系。但它会让你很头疼。
在笔者几年的开发经验中，经常看到项目中存在到处空值判断的情况，这些判断，会让人觉得摸不这头绪，它的出现很有可能和当前的业务逻辑并没有关系。但它会让你很头疼。
单只用“分类、实体、关键词”进行召回，容易导致信息蚕房。如果我们能挖掘出“用户为什么会消费”的“兴趣点”，就能很好的缓解该问题。
举个例子: 按上面出现过的图, Students(sid, Iname, fname, midiaitia)
2020年，自然语言处理领域顶级的国际学术会议EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）共录取论文751篇（长文601篇，短文150篇）。
本文首先介绍了强化学习的概念和相关知识，以及与监督学习的区别，然后就强化学习在自然语言处理应用中的挑战和优势进行了讨论。
机器之心报道 作者：蒋思源 近日 GitHub 用户 wu.zheng 开源了一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包，该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。机器之心简要介绍了这种双向 LSTM，并给出了我们在 Windows 上测试该工具的结果。 中文处理工具包 GitHub 地址：https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK 根据该项目所述，这个中文工具包的特点有如下几点： 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是
1. 关系明确（理清表之间的关系，可以通过冗余的方式提高效率） 2. 节省空间（根据业务经验，设置字段长短） 3. 提高效率
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