data-modeling

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    데이터 모델링 방지 패턴의 컴파일 된 목록을 찾을 수있는 리소스가 있습니까? 오랫동안 나는 OTLT (또는 MUCK Tables)와 같은 문제를 논의 해왔다. 나는 안티 패턴 목록을 알고 있으면 많은 데이터베이스 디자인 논쟁을 줄이거 나 없앨 것이라고 생각한다. 는

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    나는 네트워크 트래픽을 가로 채고 각 패킷의 시간, 크기 및 유형 (TCP, UDP, AppleTalk)을 측정했다고 가정합니다. IP 주소 나 데이터가 측정되고 모델링되어야합니다. 필터링 및 통계 통계는 내가 염두에두고있는 것입니다. 추가 정보 나 함수를 사용하여 TCP, UDP 등의 특수 클래스를 확장하려는 의도는 없습니다. 나는 Scale을 처음 사용

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    나는 다음과 같은 데이터 구조를 가지고 : 이제 public class Match { public List<Player> Participants; } public class Player { public string Name; } 나는 다음과 같은 샘플 데이터를 가지고 : Match 1 - PlayerA - Play

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    나는 이진 분류 문제라고 생각하고있다. 예문 3 개가 있다고 가정 해 보겠습니다. 각 문장마다, 나는 그것을 임의의 덩어리로 나눈다. 이제 문장 S는 n = 1 ... 4에 대해 X (n) 청크를 가질 수 있습니다. 내 문제에 대해 감독 학습을 사용하기 위해 나머지 청크가 0, X (1,3,4) = 0으로 표시되는 동안 X (2) = 1이라고 말하면 이러한

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    저는 회사와 함께 일하는 고객을 포함하는 회사 CRM 데이터베이스를 사용하고 있습니다. 직원은 CRM을 통해 새로운 클라이언트 항목을 만들 수 있으며 누군가가 새로운 항목을 만들고 클라이언트가 제공하는 여러 서비스를 검사하면 서비스 코드가 모두 1 개의 필드에 저장됩니다. 아래 예 : clientid CompanyName Email Tel Services

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    우리는 사용자가 비디오를 댓글을 달 수 있으며 사용자 이름이있는 비디오별로 모든 코멘트를 표시하려고합니다. 또한 사용자는 프로필 페이지로 이동하여 이름을 변경할 수 있습니다. CREATE TABLE users ( user_id UUID, first_name TEXT, last_name TEXT, PRIMARY KEY ((u

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    데이터 세트가 약입니다. 주로 바위/미네랄의 기하학을 설명하는 22 개의 속성을 가진 4800 개의 행과 3 개의 다른 클래스. 나는 k = 7이고 Numerical Measure -> Camberra Distance를 파라미터 세트로 사용하여 k-nn 모델과의 교차 검증을 시도했습니다. 82.53 % 및 0.673 kappa의 성능을 얻었습니다. 그 결과

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    고객의 데이터베이스 중 하나에는 여러 다른 테이블의 유용한 정보를 요약하는 몇 가지 스냅 샷 테이블이 있습니다 (예 : 각 기간의 각 고객의 상태 등) . 그러나 스냅 숏 테이블은 대부분 원래 테이블에 외래 키를 포함합니다. 따라서 스냅 샷에 대한 유용한 정보를 얻으려면 해당 테이블에 여러 번 가입시켜야합니다. 그리고 이러한 조인은 종종 매우 오래 걸립니다

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    나는 cassandra에 초보자입니다. 페이스 북 게시물의 데이터를 저장하는 카산드라에 테이블을 디자인하려고합니다. 포함 된 내용은 user_id,post_id,post_data,comments_details,likes_details, comments_count and likes_counts입니다. 은 내가 list of map types 필드 commen

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    다른 엔티티 (외래 키)의 ID와 추가 정보로 식별되는 엔티티를 나타내 려합니다. 다음은 특정 시나리오입니다. 엔티티 : 제품 고객 고객이 제품을 구매, 주문이 이루어진다. 주문에는 고객 및 제품의 동일한 세트에 대한 다른 구매를 나타내는 주문 번호도 포함됩니다. 예를 들어 제임스 고객이 제품 접착제를 두 번 구매하면 (James, glue, 1), (Ja