开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

我不确定我是否了解两个django模型之间的依赖关系

在Django中，两个模型之间的依赖关系可以通过ForeignKey或ManyToManyField字段来表示。

ForeignKey：ForeignKey字段用于建立一对多关系，其中一个模型将包含一个指向另一个模型的外键。这意味着一个模型的实例可以与另一个模型的多个实例相关联，但每个相关联的实例只能与一个模型的实例相关联。
举个例子，如果有两个模型，一个是User模型，另一个是Article模型，可以在Article模型中添加一个ForeignKey字段，指向User模型的主键（通常是id字段），表示每篇文章只属于一个用户。
优势：使用ForeignKey字段，可以方便地在模型之间建立关系，通过关联字段可以轻松地查询、过滤和排序相关的对象。
应用场景：常见的应用场景包括用户和用户发表的文章、产品和订单、学生和课程等之间的关系。
示例代码：
示例代码：
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库MySQL、腾讯云对象存储COS、腾讯云云服务器CVM
链接地址：
- 腾讯云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm

ManyToManyField：ManyToManyField字段用于建立多对多关系，其中两个模型之间可以相互关联多个实例。Django会自动创建一个中间表来存储这种关联关系。
举个例子，如果有两个模型，一个是Author模型，另一个是Book模型，可以在Book模型中添加一个ManyToManyField字段，指向Author模型，表示一本书可以由多个作者合作创作，同时一个作者也可以与多本书相关联。
优势：使用ManyToManyField字段，可以方便地建立多对多关系，通过关联字段可以轻松地查询、过滤和排序相关的对象。
应用场景：常见的应用场景包括歌曲和歌手、标签和文章、学生和课程等之间的关系。
示例代码：
示例代码：
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库MySQL、腾讯云对象存储COS、腾讯云云服务器CVM
链接地址：
- 腾讯云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm

注意：以上答案仅为示例，具体的依赖关系和推荐产品可能因实际需求而有所不同。

相关搜索:两个模型之间的Django集关系我想在我的django模型表单中填充数据，但我不确定如何实现？我可以强制C#中的命名空间之间的依赖关系如何在我的视图/承诺/索引页面上分别回显我的模型(会员模型、活动模型和承诺模型)之间的雄辩关系我应该如何处理两个项目共享的本地依赖关系？Django Queryset在2个模型之间过滤对象迭代我的值？我必须在hibernate中创建两个实体之间的映射关系吗？我想在有数组数据的两个表(Postgresql)之间建立关系我如何链接/或组合我的三个Django模型，以更好地最大化关系和效率 SQL模式，只有两个表之间的三个关系，我能做到吗？我可以在Graphene Django中的自定义类型下嵌套类似的模型关系吗？我是否可以批量上传CSV到Django，并且有多对一的关系映射？我不能在Django rest api上连接两个模型并获得特定的输出是否可以在编写查询时指定关系的连接条件，而不是在我的模型类中这样做？Django:我可以在不过滤所有模型实例的情况下检查模型实例是否与过滤器匹配吗我偶尔会看到由于自动生成的文件(automake)而导致的构建失败。如何在自动生成的文件之间创建依赖关系？实体框架 - “无法定义两个对象之间的关系”错误，但我认为我使用的是相同的上下文如果我的容器落在现有的两个值之间，那么编造迭代器类别是否合理？我正在尝试使用Winapi检查指定的窗口是否对屏幕可见，但不确定当两个窗口不重叠时如何处理我是否可以在Django中的模型删除方法中获取当前用户(通过该方法删除适当的m2m )？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python中有啥好用的开源任务调度管理项目

上个月领导给我一个模型工程化专项工作，大体内容就是，把模型团队交付的项目代码，部署到应用环境中，跑出来的结果供系统使用。这也是我最近一直在忙着做的一个事情，天天加班到8、9点。

02

SFFAI 分享 | 多轮对话中的上下文信息建模【附PPT与视频资料】

申磊，中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室17级直博生。目前研究兴趣为自然语言处理和对话系统。参与发表EMNLP论文一篇，以第一作者身份发表ACL2019论文。

02

简述Java内存模型

在介绍Java内存模型（JMM）前，我要打消读者一个错误的认知，那就是JMM与JVM到底是什么关系，现在告诉大家，Java虚拟机模型（JVM）与Java内存模型（JMM）没有本质上的联系。为什么这么说，我来解释一下：想必我的读者大部分都是Java开发工程师，成为一名Java开发工程师必备的两点，就是要了解Java的语法，以及使用Java API，拥有这两点你就可以编写Java代码，编写后的代码需要在Java虚拟机上运行，其实上面我已经把JDK的组成说了出来。JDK（Java Development Kit）就是由Java程序设计语言、Java API类库、Java虚拟机这三部分组成的，是Java程序开发的最小环境（如图2-6所示）。也就是说想要开发Java程序，必备的就是JDK。我们还可以继续把Java API类库分成Java SE API子集和Java虚拟机两部分统称JRE（Java Runtime Environment），JRE是Java程序运行的标准环境。所以说Java虚拟机模型（JVM）是将Java文件编译成class文件并运行class文件的软件，而Java内存模型（JMM）主要定义了线程与内存之间的细节，现在看来两者并没有直接的关系。

02

NLP系列学习:概率图模型简述

在之前的一段时间里,忙于周围的乱七八糟的事情,在更新了上一期之后自己也很久没有更新,自己也想,如果自己没有用一种良好的心态去回忆总结自己所学的知识,即使花费再多的时间也都只是徒劳无功的,而这一段时间以

万字综述 | 图神经网络在时间序列中的应用：预测、分类、填补和异常检测

时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。

04

关于序列推荐的全面调研与总结

「本文首先介绍了Sequential RS（SRSs）的特点，然后对该领域面临的主要挑战进行了总结和分类，接着介绍了该领域最新的、最具代表性的研究进展。最后，讨论了该领域未来可能重要的研究方向。」

06

Python项目结构布局

通过“结构”，指的是在项目中为实现其目标所做的决策。需要考虑如何充分利用Python的特性来创建清晰、高效的代码。从实际角度来看，“结构”意味着创建清晰的代码，其逻辑和依赖关系清晰明了，以及文件和文件夹在文件系统中的组织方式。

05

LeCun高徒超详笔记曝光，Meta世界模型首揭秘！首个「类人」模型怎么来的？

LeCun究竟是经过了怎样的思考，才得出了世界模型是AI大模型未来最理想道路的结论？

02

Django 安装 Zinnia 后出现故障

在Django中安装和配置Zinnia时遇到故障可能有多种原因，通常包括版本兼容性、依赖关系或配置问题。这里提供一些常见的解决方法和调试步骤，帮助大家解决问题。

01

【论文笔记】2020-ACL-Neural Dialogue State Tracking with Temporally Expressive Networks

现有的 DST 模型要么忽略跨对话回合的时间特征依赖关系，要么未能在对话中显式地建模时间状态依赖关系。

04

关于Java里面volatile关键字的重排序

第一条可见性比较容易理解，就是使用volatile修饰的共享变量，如果有一个线程修改了值，其他的线程里面是立即可见的。原理是对volatile变量的读写，都会强制线程操作从主内存。

03

机器学习26：概率图模型概述

概率图模型(Probabilistic Graphical Model，PGM)，简称图模型（Graphical Model，GM），是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概率模型，从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边表示变量之间的概率关系，即“变量关系图”。

03

学习笔记CB006:依存句法、LTP、N-最短路径、由字构词分词法、图论、概率论

依存句法分析，法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法，句子规则，句子成分组织规则。依存句法，成分间依赖关系。依赖，没有A，B存在错误。语义，句子含义。

03

AAAI 2021：仅有的8篇量化投资论文（论文+代码）

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

02

机器学习之贝叶斯网络

前面学习了朴素贝叶斯的原理，并且利用朴素贝叶斯原理对西瓜数据集3.0数据集进行了分类：朴素贝叶斯“朴素”在哪里？，今天我们更进一步，来探讨一下贝叶斯网络的原理以及应用。

03

高效的快照隔离检测算法与工具 | VLDB 2023入选论文解读

在数据库事务中，快照隔离（Snapshot Isolation, SI）是一种已被广泛使用的弱隔离级别，它既避免了可串行化带来的性能损失，又能防止多种不希望出现的数据异常。然而，近期的研究指出，一些声称提供快照隔离级别保证的数据库会产生违反快照隔离的数据异常。在本工作中，我们设计并实现了快照隔离检测器PolySI。PolySI 能够高效地判定给定数据库的执行历史是否满足快照隔离，并在检测到数据异常时提供易于理解的反例。PolySI的性能优于目前已知的最好的黑盒快照隔离检查器，并且可以扩展到包含百万级别事务数量的大规模数据库执行历史上。

05

A survey on Bayesian deep learning 2021

A survey on Bayesian deep learning贝叶斯深度学习综述

01

一些杂想

（目前个人认为，Django 还是应该使用 Django1.11版本，稳定长期支持到2020年，兼容性也好。）

03

GNN如何建模时间序列？

时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。

05

时间序列图神经网络最新综述(GNN4TS)

时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。推荐阅读：深度时间序列的综述

04

攻击溯源-基于因果关系的攻击溯源图构建技术

所谓“知已知彼，百战不殆”，在网络空间这个大战场中，攻防博弈双方实质上是信息获取能力的对抗，只有获取更多、更全的信息才能制定有效的攻防策略，在网络空间战场博弈中获得优势。作为防御者需要“知彼”，就是回答在网络攻防对抗中谁攻击了我，攻击点在哪以及攻击路径，这便是攻击溯源。通过攻击溯源技术可以确定攻击源或攻击的中间介质，以及其相应的攻击路径，以此制定更有针对性的防护与反制策略，实现主动防御。可见攻击溯源是网络空间防御体系从被动防御到主动防御转换的重要步骤。

02

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用|附代码数据

在本文中，环境应激源往往表现出时间上的滞后效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。在此，我们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个可以同时代表非线性暴露-反应依赖性和滞后效应的建模框架。这种方法是基于 "交叉基准 "的定义，这是一个双维的函数空间，它同时描述了沿预测空间和其发生的滞后维度的关系形状

00

聊聊内存模型和内存序

最近群里聊到了Memory Order相关知识，恰好自己对这块的理解是模糊的、无序的，所以借助本文，重新整理下相关知识。

08

聊聊内存模型与内存序

最近群里聊到了Memory Order相关知识，恰好自己对这块的理解是模糊的、不成体系的，所以借助本文，重新整理下相关知识。

01

网络-贝叶斯可视化

贝叶斯网络是对朴素贝叶斯的一种补充。叶斯网络是贝叶斯原理和图论相结合，建立起一种基于概率推理的数学模型,对于解决复杂的不确定性和关联性问题有很强的优势。朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为：各特征彼此独立；第二个为且对被解释变量的影响一致，不能进行变量筛选。但是我们知道：各特征彼此独立的假设在很多场景是很能成立或难以验证的。叶斯网络在特征彼此不独立情况下具有更具普遍的意义，可进行建模。要求各变量都是离散型的。贝叶斯网络基本概念有两个：引入了一个有向无环图（Directed Acyclic Graph）和一个条件概率表集合。

02

在没有数据的情况下使用贝叶斯定理设计知识驱动模型

数据是模型的基础，但是没有数据只有领域专家也可以很好地描述或甚至预测给定环境的“情况”。我将根据贝叶斯概率来总结知识驱动模型的概念，然后是一个实际教程，以演示将专家的知识转换为贝叶斯模型以进行推理的步骤。我将使用 Sprinkler 系统从概念上解释过程中的步骤：从知识到模型。最后我将讨论复杂的知识驱动模型的挑战，以及由于质疑和提取知识而可能发生的系统错误。所有示例都是使用 python 的 bnlearn 库创建的。

03

SIGCOMM 2023 | Veritas: 通过视频流媒体记录进行因果推理

在目前的视频流媒体的研究中，因果查询通常用来研究不同因素之间的因果关系，这种分析可以帮助视频流媒体服务提供商了解特定因素如何影响用户体验，从而优化服务。但在实际场景中，很难进行完全随机的实验来确定不同因素之间的因果关系，特别是当涉及到网络性能、用户行为和视频质量等复杂因素时。本文提出了 Veritas 框架，该框架利用现有的记录数据，因果推理和反事实查询，来推断不同设计选择（不同的 ABR 算法、ABR 算法中新的视频质量选项等）对视频流媒体性能的影响，因此，Veritas 框架能通过不同的设计来推断对视频流媒体性能的影响，有助于改善视频流媒体服务的高效性和稳定性。

06

贝叶斯深度学习的综述

本篇文章主要概括了关于贝叶斯深度学习的综述：A Survey on Bayesian Deep Learning。内容包括贝叶斯深度学习的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。

01

jvm之指令重排_java指令重排

引言：在Java中看似顺序的代码在JVM中，可能会出现编译器或者CPU对这些操作指令进行了重新排序；在特定情况下，指令重排将会给我们的程序带来不确定的结果…..

02

项目十大管理（三）进度管理

项目进度管理是指在项目实施过程中，对各阶段的进展程度和项目最终完成的期限所进行的管理。它的目的是保证项目能在满足其时间的约束条件的前提下实现项目的总体目标。也就是把项目按时完成，所必须的管理过程

03

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用|附代码数据

在本文中，环境应激源往往表现出时间上的滞后效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。在此，我们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个可以同时代表非线性暴露-反应依赖性和滞后效应的建模框架。这种方法是基于 "交叉基准 "的定义，这是一个双维的函数空间，它同时描述了沿预测空间和其发生的滞后维度的关系形状（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。

02

还在为数据库事务一致性检测而苦恼？让Elle帮帮你 | DB·洞见

数据库用户通常依赖隔离级别来确保数据一致性，但很多数据库却并未达到其所表明的级别。主要原因是：一方面，数据库开发者对各个级别的理解有细微差异；另一方面，实现层面没有达到理论上的要求。用户在使用或开发者在交付数据库前，需要对隔离级别进行快速的正确性验证，并且希望验证是可靠的（没有误差）、快速的（多项式时间）、有效的（找出异常）、通用的（任意数据库）、可解释的（可以debug，可以复现）。 Elle 就是针对以上问题提出的一个基于 Adya 模型的黑盒一致性检测工具。Elle 通过精心设计的读写操作和版本控制

02

Michael Jordan新研究：采样可以比优化更快地收敛

机器学习和数据科学融合了计算机科学与统计学，以解决推理问题。它们的规模和复杂性都要求现代计算基础设施的支持。它们的算法基础基于两种通用的计算策略，这两种策略都源于数学——优化和马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样。针对这些策略的研究大多是单独进行的：优化研究侧重于评估和预测问题，而采样研究侧重于需要评估不确定性的任务，如形成置信区间和进行假设测试。然而，在两个研究领域中使用共同的方法要素开始成为一种趋势。特别是这两个领域都侧重于使用梯度和随机梯度——而不是函数值或高阶导数——来作为单个算法步骤的计算复杂性和总体收敛速率之间的有益折衷。实验证明，这种妥协的效果相当惊人。但是，将优化和采样联系起来的理论研究相对较少，因此限制了这种思路的发展。尤其是，优化理论最近的快速发展 [34] 并没有带来采样理论的此类发展。因此，机器学习的推理范围仍然有限，很少能够考虑不确定性的估计。

02

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖

前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识，自动平衡机制和切分数据等，本文我们结合论文内容来看看如何实现流水线依赖，核心就是如何建立这些小批次之间的跨设备依赖关系。

03

【Pythonr入门第二讲】你好，世界

"Hello, World!" 是一种传统的编程入门示例，通常是程序员学习一门新编程语言时编写的第一个程序。这个程序的目标非常简单：在屏幕上输出 "Hello, World!" 这个字符串。尽管它非常简单，但具有重要的象征意义和实际价值。

01

个推漫话数据智能 | 《天才基本法》中的贝叶斯网络及原理解读

最近的热播剧《天才基本法》中，提到了很多有趣的数学知识点，比如“亲和数”“巴什博奕”“孔明棋”“七桥问题”等等，让很多观众直呼不明觉厉。其中，最让Mr.Tech感兴趣的是剧中男女主参加数学建模大赛时用到的贝叶斯网络。

03

网络方法的发展及最新iDIRECT方法介绍

自iDIRECT方法的文章在今年出现以来，已经有若干公众号进行了解读。但全都集中于结果，而对我最感兴趣的方法部分都不涉及。本文主要从方法部分进行介绍。

01

ACL 2021 | 字节跳动Glancing Transformer：惊鸿一瞥的并行生成模型

机器之心专栏作者：钱利华本文提出了一种为单步并行生成进行词之间依赖关系建模的方法。基于该方法的模型GLAT在不久前的国际机器翻译大赛（WMT2021）上击败一众自回归翻译系统，夺得了德语到英语方向机器翻译自动评估第一。目前机器翻译中常用的神经网络模型（例如 Transformer ，LSTM）基本上都是自回归模型（Autoregressive models）。自回归模型在输出句子时是逐词按顺序生成的，每一个输出的词都依赖于之前的输出词。虽然自回归模型被广泛应用并取得了不错的效果，但是自回归模型要求

01

【PMP】项目进度考点的说明

1.资源平衡的考点一个资源在同一时间内被分配至两个或多个活动资源需求与资源供给之间取得的平衡，根据资源制约因素对开始日期和完成日期进行调整的一种技术资源平衡往往导致初始关键路径改变可以用于浮动

01

UML类图符号：各种关系说明以及举例

UML中描述对象和类之间相互关系的方式包括：依赖（Dependency），关联（Association），聚合（Aggregation），组合（Composition），泛化（Generalization），实现（Realization）等。

03

从能量角度看自监督学习

本次演讲来自Nvidia GTC21，演讲者是来自Facebook的人工智能研究副总裁兼纽约大学教授Yann Lecun。本次演讲以自监督学习为主，介绍了将不同的自监督学习算法用统一的模型框架来解释的方法。

02

浅谈UML的概念和模型之UML类图关系

类与类之间的关系通常有4种，即依赖关系（Dependency）、泛化关系（Generalization）、关联关系（Association）、实现关系（Realization）

04

知识图谱赵军学习笔记（九）–知识推理

面向知识库或者知识图谱的事实补全如图谱中给出了出生地但没有国籍，即可以通过推理的方法把实体或关系预测出来。称为链接预测。它是利用已知知识预测未知的隐含知识，利于完善现有知识图谱。包含两个评测任务：

02

使用Python检测贝叶斯网络的因果关系检测

虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？

01

贝叶斯网络的因果关系检测(Python)

虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？

03

Django ORM模型：想说爱你不容易

使用Python的Django模型的话，一般都会用它自带的ORM（Object-relational mapping）模型。这个ORM模型的设计比较简单，学起来不会特别花时间。不过，Django的ORM模型有自己的一套语法，有时候会觉得别扭。这里聊一下我自己的体会。模型设计这一部分算处理得比较好的部分。Django的数据模型的建立过程很简单，就是继承django.db.models中的Model类，然后给它增加属性。每一个属性可以对应关系数据库中的一个字段。比如在一个叫myapp的Django App下

08

Django ORM模型：想说爱你不容易

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。

02

Django ORM模型：想说爱你不容易

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。

02

图文并茂，详细讲解UML类图符号、各种关系说明以及举例

点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！作者 | duanxz 来源 | https://www.cnblogs.com/duanxz UML中描述对象和类之间相互关系的方式包括：依赖（Dependency），关联（Association），聚合（Aggregation），组合（Composition），泛化（Generalization），实现（Realization）等。依赖（Dependency）：元素A的变化会影响元素B，但反之不成立，那么B和A的关

01

UML类图

继承、实现、依赖、关联、聚合、组合的联系与区别分别介绍这几种关系：继承指的是一个类（称为子类、子接口）继承另外的一个类（称为父类、父接口）的功能，并可以增加它自己的新功能的能力，继承是类与类或者

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭