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- 实体数据模型 内容精选 换一换
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数据库系统已经成为计算机信息系统和智能应用系统的核心技术之一和重要基础。其发展特点主要有以下三个方面： 1、数据库的发展集中表现在数据模型的发展上。 数据模型是数据库系统的核心和基础，所以数据库系统的发展和数据模型的发展密不可分，数据库模型的划分维度是数据库系统划分的一个重要标准。 2、与其它计算机技术交叉结合。来自：百科逻辑的创新与优化。 数据模型 数据模型类似于编程语言中的数据结构，在API设计时主要应用于 “返回响应”和json/xml类型的“Body参数”。在设计API的请求体或响应内容时，开发者可直接引入公共的数据模型，实现数据结构的即时复用。此外，还提供在数据模型的文档页面直观查看所有来自：专题
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归属于某个产品下的设备实体，每个设备具有一个唯一的标识码。设备可以是直连 物联网平台 的设备，也可以是代理子设备连接物联网平台的网关。 网关 具有子设备管理功能，并代理子设备连接物联网平台的设备实体。 子设备 不与IoT平台直连，通过网关连接物联网平台的设备实体。 规则 物联网平台根来自：专题
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目录、建立数据搜索引擎、实现数据血缘和数据全景可视。其中元数据包括业务元数据、技术元数据和操作元数据，要求将企业所有概念数据模型、逻辑数据模型以及物理数据模型系统化地管理起来，同时建设企业数据地图及数据血缘关系，为数据调用、数据服务、数据运营及运维提供强有力的信息支撑。 数据服务来自：专题![]()
Apifox”导出数据 2、 导入到CodeArts API，在首页单击”导入项目”，导入文件格式选择Apifox。 3、 选择需要导入的接口和数据模型，完成导入。 从YApi迁移 1、打开YApi对应项目，单击“ 数据管理 > json“导出数据。 2、导入到CodeArts API，在来自：专题![]()
15:29:14 1.实体卡简介 实体卡是真实的、实际存在的物质卡，是指可以放到设备里进行使用的硬件，也是用户识别卡，它存储着用户的数据、鉴权方法和密码，可供系统对用户的身份进行鉴别。同时，用户通过它完成与系统的连接和信息的交换。 当前 全球SIM联接 的实体卡包括消费级三切卡、消费级双切卡和消费级贴片卡三种类型：来自：百科![]()
网、游戏等领域。 多模接口 兼容MongoDB接口 支持文档数据模型。在读写性能、灵敏性、可靠性等方面有卓越的优势。适用于具有高并发读写、海量数据存储扩容的互联网、IoT场景 兼容Cassandra接口 支持宽列数据模型。基于计算存储分离的分布式架构，使其拥有超强写入性能，适用于IoT、实时推荐、金融反欺诈检测等场景来自：百科![]()
规则的意义有： 1. 统一命名，避免歧义； 2. 防止冗余的实体或者属性产生； 3. 有利于工作中不同角色的人员之间通过规范的命名和属于进行交流； 4. 便于使用。 关于实体和属性的命名建议： 实体名称：分类域大写+实体描述词（全称，首字母大写）。 属性名称：使用全称，首字母大写，一些约定俗称的空格缩写。来自：百科![]()
错误状态恢复到某一已知的正确状态的功能。 数据库系统的发展有以下三个特点: 1、数据库的发展集中在数据模型的发展上，数据模型是数据库系统的核心和基础，所以数据库系统的发展和数据模型的发展密不可分。数据库模型的划分维度是数据库系统划分的一个重要标准。 2、与其他计算机技术的交叉结合来自：百科![]()
四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同，模型驱动的分析架构： 1.贯穿整体业务始终的数据模型，一致体验，去ETL化 2.边缘计算SDK，边缘侧可部署数据分析逻辑，增强时效性 关键问题： 1.期望构建标准化的数据模型，达到去ETL化的效果，可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。来自：百科![]()
真实模型； 易于理解，可以和不熟悉数据库的用户进行讨论； 易于更改，当应用环境和应用要求改变时可以对概念模型进行修改和扩充； 易于向关系数据模型转换。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
13:57:13 数据库 数据库设计的逻辑模型设计阶段，有以下这些重要的基本概念： 1. 实体就是描述业务的元数据。 2. 主键是识别实体每一个实例唯一性的标识。 3. 只有存在外键，实体之间才会存在关系，没有外键不能建立关系。 4. 关系的基数反映了关系之间的业务规则。 一个客户只能拥有一个一类储蓄账户；来自：百科![]()
数据建模（IDEF1X）、过程描述获取方法（IDEF3）、面向对象的设计（OO设计）方法（IDEF4）、使用C＋＋语言的OO设计方法 （IDEF4C＋＋）、实体描述获取方法（IDEF5）、设计理论（rationale）获取方法（IDEF6）、人－系统交互设计方法（IDEF8）、 业务约束发现方法（来自：百科![]()
entity discovery 实体挖掘 2) coreference resolution 指代消解 3) relation extraction 关系抽取任务。LLM本身蕴含知识，且具备较强的语义理解能力，因此，可利用LLM从原始数据中抽取实体、关系，进而构建知识图谱。来自：百科
