通过PowerDesigner进行数据建模。-ITADN社区

运用PowerDesigner进行数据建模

优质

本课程将深入讲解如何使用PowerDesigner工具进行高效的数据建模，涵盖其在数据库设计中的应用与实践技巧。使用PowerDesigner进行数据建模，我花费了很长时间才找到相关资源，希望得到大家的支持。

通过PLC进行数据采集

优质

本项目聚焦于利用可编程逻辑控制器（PLC）实施工业现场的数据采集技术，实现高效、精准的信息获取与处理，为智能制造提供坚实基础。随着计算机硬件与软件性能的不断提升，计算机技术在各个领域的应用日益广泛，在炼钢过程自动化控制及现场数据采集方面发挥了重要作用。目前，水钢炼钢厂大部分生产环节已实现自动控制，然而关键的数据仍需人工录入并进行统计分析。这种依赖手工操作的方式无法为冶炼工艺管理提供准确可靠的依据。实际上，精准高效的生产数据采集对于优化生产工艺、提升产品质量以及追溯事故原因具有决定性作用，并且能够支持更加科学的决策制定过程。

ESP8266模块——通过APP进行数据收发连接

优质

本项目介绍如何使用ESP8266模块结合手机APP实现无线数据传输。用户可通过简易编程设置模块与应用程序间的通信，方便快捷地发送和接收信息。压缩包内包含以下文件： 1. AT指令说明文档 2. 网络调试助手APP及电脑版使用说明如下： 1. APP需要连接到ESP8266模块发出的WIFI信号。 2. 引脚设置：VCC 接 3.3V电源，GND 接 GND；CH_PD引脚接PA4； ESP模块的RX端口连接USART3TX，TX端口连接USART3RX。硬件需求： 1. 开发板（需具备串口） 2. ESP8266串口模块 3. USB转TTL模块（如果开发板自带则无需额外购买），用于调试指令软件环境要求： 1. KEIL5作为开发工具。 2. 网络调试助手，适用于手机或电脑。参考资料：AT指令集018.pdf

利用TensorFlow2.X通过图片创建简易数据集进行模型训练

优质

本教程介绍如何使用TensorFlow 2.x从头开始构建和训练一个简单的图像分类模型。我们将学习数据集的加载与预处理，并探索神经网络的基础应用，帮助初学者快速上手机器视觉项目。本段落主要介绍了如何使用TensorFlow2.X通过图片创建简单的数据集来训练模型，并结合截图与实例代码进行了详细讲解。内容对学习者或工作者具有一定的参考价值，有需要的读者可以查阅此文章获取更多信息。

STM32F103通过串口2进行数据传输

优质

本项目详细介绍如何使用STM32F103系列微控制器通过串口2实现高效的数据发送与接收，适用于嵌入式系统开发和通信应用。 STM32F103通过串口2进行数据的发送与接收操作。每隔300毫秒发送一个字符，并且如果接收到数据，则将该数据原路发回出去。波特率为9600，无校验位和一位停止位。

使用LabelImg创建VOC数据集并通过Yolov5进行目标检测模型训练

优质

本项目介绍如何利用LabelImg工具标注图像并构建VOC格式的数据集，随后运用YOLOv5框架训练高效的目标检测模型。【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源，毕业设计等各种技术项目的源码。包括C++、Java、Python、web（如HTML/CSS/JavaScript）、C#和EDA等语言和技术的项目代码。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的初学者或进阶学习者。这些项目可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项使用。【附加价值】：每个项目都具有较高的学习借鉴价值，可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在这些基础上进行代码的修改和扩展以实现其他功能是十分有帮助的。【沟通交流】：如果您在使用过程中遇到任何问题，请随时与博主联系，博主会及时解答您的疑问。我们鼓励下载并积极使用这些资源，并欢迎所有人互相学习、共同进步。

利用DEAP数据集进行脑电情绪识别（通过Pytorch搭建GAN与CGAN模型）

优质

本研究基于DEAP数据集，运用Pytorch平台构建了GAN及CGAN模型，旨在提升脑电情绪识别的准确率和效率。很少有研究使用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP数据集上的脑电情绪识别。重点在于构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型，并采用Pytorch深度学习框架进行实现。

通过数据挖掘进行客户流失分析

优质

本项目运用先进的数据挖掘技术深入分析客户行为模式，识别潜在的流失风险因素，旨在为企业提供有效的客户保留策略建议。数据挖掘技术是当前数据分析领域中最强大的工具之一，在数据仓库应用方面尤为突出。它通过建立数学模型来分析已有的数据，并从中找出隐含的业务规则，已在多个行业中得到成功应用。其主要应用于客户关系管理、欺诈检测、客户流失预测、消费模式研究以及市场推广策略分析等领域。

PowerDesigner建模实例分享

优质

本文章将深入解析并提供一系列实用的PowerDesigner建模案例，帮助读者掌握该软件在数据库设计和应用开发中的高效运用技巧。经过长时间的整理，我终于收集齐全了PowerDesigner建模的所有常用实例。这些实例涵盖了各种常见的应用场景。

PowerDesigner建模案例分析

优质

本案例分析聚焦于使用PowerDesigner进行数据库模型设计的实际应用，涵盖概念、逻辑和物理模型的设计过程与技巧。适合数据库设计师及开发人员学习参考。 PowerDesigner建模实例在使用PowerDesigner进行数据库设计和建模的过程中，可以创建多种类型的模型来满足不同的需求。下面是一个简单的PowerDesigner建模示例： 1. **项目启动**：首先打开PowerDesigner软件，选择“新建”选项以开始一个新的项目。 2. **数据概念模型（CDM）的构建**： - 在新项目中添加一个物理数据库模型或逻辑数据库模型。 - 根据业务需求设计实体、属性以及它们之间的关系。例如创建客户表（Customer）、订单表(Order)等，并定义各表之间的一对多、一对一的关系。 3. **逆向工程**：如果已有现成的数据库，可以通过PowerDesigner进行逆向工程以生成相应的模型图。 - 导入现有的数据库结构到数据建模工具中。 - 自动识别并绘制出实体关系图（ERD）。 4. **正向工程与代码生成**： - 完善逻辑和物理设计后，可以利用PowerDesigner的生成功能自动生成SQL脚本或直接发布到目标数据库服务器上实现数据表创建及更新。 - 配置好输出目录、文件名格式等参数之后点击“导出”按钮即可。 5. **模型版本控制**：为了便于管理和协同工作，建议定期保存不同阶段的项目快照，并利用源代码控制系统进行历史记录追踪和分支合并操作。以上就是使用PowerDesigner软件构建数据库模型的基本步骤。通过实践这些方法，用户能够更高效地完成复杂的数据架构设计任务。

是否确定退出登录?

通过PowerDesigner进行数据建模。

全部评论 (0)