谁有powerdesign学习如何数据库建模的视频啊

Oracle > 非技术区 [问题点数:100分,结帖人amdgaming]
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利用Power Design 进行数据库设计(超详细)

对于很多使用过PowerDesigner的人来讲,他们使用PowerDesigner就是使用它来进行数据库物理建模,创建数据库表对象、建立表与表之间的关联关系、创建索引,最后,使用PowerDesigner的Generate DataBase功能生成数据库...

数据库建模工具(PowerDesigner)

是一个数据库建模工具 是Sybase的企业建模和设计解决方案 , 采用模型驱动方法 , 将业务与IT结合起来 , 可帮助部署有效的企业体系架构 , 并为研发生命周期管理提供强大的分析与设计技术 二 信息概述 使用它可以...

PowerDesigner(数据库建模工具) 使用教程

1:入门级使用PowerDesigner软件创建数据库(直接上图怎么创建,其他的概念知识可自行学习) 我的PowerDesigner版本是16.5的,如若版本不一样,请自行参考学习即可。(打开软件即是此页面,可选择Create M...

PowerDesign数据库建模导出至MySQL数据库

虽然最新的MySQL安装文件都带MySQL Workbench,可以方便建模并生成数据库,不过口碑最佳的数据库建模工具还是当属Sybase的PowerDesign,可以让我们方便地一次建模,四海成库。  下面写一下如何从PowerDesign中...

PowerDesigner数据库建模使用教程

使用环境 window10 ...具体操作点击“File”选择“New Model”,接着就会弹出一个对话框,在页面中的“Model name”输入模型名称,在“DBMS”中选择你要生成的数据库类型即可。小编建议在这里选好后,...

视频教程-全新 PowerDesigner 16.6 数据库设计与建模(精讲版)-Oracle

全新 PowerDesigner 16.6 数据库设计与建模(精讲版) 知识...

Powerdesigner数据库建模工具教程

Powerdesigner数据库建模工具教程 目标: 本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型 CDM的基本概念。 一、概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求: 1)能够比较真实...

PowerDesigner数据库建模

1下载安装好这个软件,打开后新建项目, 如下图所示:(选择步骤) 建完项目后,插入实体(表) 鼠标左键单击按钮选中,在面板上单击就会出现一个实体(一个淡黄色的小表),右键在面板上单击会恢复为正常;...

分享一款开源数据库建模工具--PDMan(可代替powerdesigner)

分享一款开源数据库建模工具–PDMan(可代替powerdesigner)。 概述 今天主要分享一款数据库建模工具–PDMan,这是一款开源免费的数据库模型建模工具,支持Windows,Mac,Linux等操作系统,是PowerDesigner之外,更好...

PowerDesign MySQL连不上问题解决

PowerDesign 中配置数据库时,MySQL连不上 解决: 在操作系统环境变量中配置路径变量,在PATH环境变量后加入PowerDesign命令路径。重启动PowerDesignPowerDesign命令路径可从操作系统“开始”菜单开始找,点Power...

PowerDesigner V16.5 安装教程以及汉化(数据库建模

power designer是能进行数据库设计的强大的软件,是一款开发人员常用的数据库建模工具。分别从概念数据模型(Conceptual Data Model)和物理数据模型(Physical Data Model)两个层次对数据库进行设计。 概念数据模型...

Mac 数据库模型建模工具PDMan(PowerDesigner替代品)

介绍 ...在PDMan的Git仓库描述里,是这样描述PDMan的: PDMan是一款开源免费的数据库模型建模工具,支持Windows,Mac,Linux等操作系统,是PowerDesigner...包含数据库建模,灵活自动的自动生成代码模板,自动生成文档等...

PowerDesign16.5( 32位) 数据库建模

新建model选择物理模型配置mysql数据源修改DBMS类型,选择mysql5.0odbc方式需要安装 mysql-connector-odbc-5.3.4-win32.exe,下载地址http://pan.baidu.com/s/1kT62r9ljdbc方式需要在ConnectionProfiles选项卡中配置...

PowerDesigner:数据库设计。

数据库建模PowerDesigner是一款功能非常强大的建模工具软件,足以与Rose比肩,同样是当今最著名的建模软件之一。Rose是专攻UML对象模型的建模工具,之后才向数据库建模发展,而PowerDesigner则与其正好相反,它是以...

能与PowerDesigner媲美的数据库建模工具PDMan

在设计数据库时,对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系,进而确定数据库的结构,这一过程就称为数据库建模。当然,一款实用、便利的工具,会使我们的工作效率大大提高,今天我们就来介绍一款能与 PowerD...

三大UML建模工具Visio、Rational Rose、PowerDesign的区别

三大UML建模工具Visio、Rational Rose、PowerDesign的区别本文源自http://developer.51cto.com/art/201006/207993.htm UML建模工具Visio 、Rational Rose、PowerDesign的比较 ROSE是直接从UML发展而诞生的设计工具...

blog中建模starUML与数据库设计PowerDesign12.5

(开发工具:PowerDesign12.5 其中刚安装时的一些小问题解决) (1)第二个表中重复用Id做字段时候弹出提示错误解决办法:Tools=>Mode Options=> Mode Seting => RelationShip和DataItem 下的Unigue code 勾去掉就...

【实验报告】PowerDesiner 设计数据库模型

软件工程工具实验课上老师留的一个实验作业,用PowerDesiner设计数据库模型,其中的给出的例子就是学生住宿管理,本文主要介绍PowerDesiner的基本用法。

数据库建模工具 PD的使用

1.1. 数据库建模工具 PD的使用 安装12.5版本,进行破解 PD 是最专业数据建模工具, 是 Sybase 公司一个 产品 PD 提供四种模型文件 PDM 物理数据模型,面向数据库表结构设计,直接生成SQL语句或者通过ODBC工具...

数据库建模(PowerDesigner)将所有表同一个字段统一设置字段属性

在大型系统建模时,同一字段存在多个表中,有时需将这个字段的属性设为一致,一个一个表去设麻烦也可能漏掉,我们可以写一段VBS代码统一修改,如下是为“IsDelete”字段统一 1.必填 2.默认值0 Tools->...

PowerDesigner连接数据库生成数据模型

我们知道PowerDesigner的物理模型是一个非常好用的功能,一般数据库的设计者们是喜欢从这里开始的,但是偶尔也会遇到有数据库但是没有模型的情况,这时,我们也可以根据数据库生成模型截止到2017年8月10日,PowerDesigner...

PowerDesigner数据库建模将所有表同一个字段统一设置字段属性

PowerDesigner数据库建模将所有表同一个字段统一设置字段属性(统一修改某个字段属性) 在大型系统建模时,同一字段存在多个表中,有时需将这个字段的属性设为一致,一个一个表去设麻烦也可能漏掉,我们可以写一段...

数据建模之PowerDesigner实战视频课程-刘英杰-专题视频课程

数据建模之PowerDesigner实战视频培训教程:讲解PowerDesigner概念、概念模型CDM、物理模型、概念(CDM)装换(PDM)、PDM转换SQL等。

数据库建模&UML建模

(1)数据库建模  1,ERWin:CA 公司出品的拳头产品, 强大的老牌数据库建模工具。它一个兄弟是BPWin,这个是CASE工具的一个里程碑似的产品。目前的我使用的版本是4.0。ERWin界面相当简洁漂亮,也是采用ER模型,如果...

PowerDesigner与UML建模应用

PowerDesigner 是一个集所有现代建模技术于一身的完整工具,它集成了强有力的业务建模技术、传统的数据库分析和实现,以及UML对象建模。通过了元数据的管理、冲突分析和真正的企业知识库等功能。 利用它可以制作...

Scratch项目式学习-俄罗斯方块游戏

信息社会,编程就和传统的“读、写、算”一样,是一种的基本能力,而这种能力可以从儿童编程开始。本课程以俄罗斯方块游戏作为项目,按照项目开发的流程作为课程框架,从游戏的分析和设计入手,确定游戏的背景、角色和规则;然后从准备素材到功能模块编程到调试,体验完整的项目开发过程。学习者会不断地遇到问题,分析原因,训练工程思维,提升解决问题的能力。 1.学习Scratch的基本操作,如角色添加、修改及造型处理等; 2.理解Scratch的脚本功能,能编程实现功能; 3.体验项目开发的全过程,包括项目的分析、设计,角色的准备,功能模块的编程实现,以及调试等过程,提升问题解决能力;

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

Java基础概述-Java基础视频_深入浅出精华版

本课程讲解了Java语言概述及环境搭建和配置 学完后可独立完成HelloWorld案例,并能够解决常见的开发小问题。

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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