DNN 5.4 , 5.1 和 4.9 的ER图和数据字典

简介: 转载一下,对了解4.x到 5.x的升级和 5.1 到5.4的变化比较有好处: DNN Community Edition 5.12 to 5.42 CE 5.42 ERD Data Model (pdf) CE 5.

转载一下,对了解4.x到 5.x的升级和 5.1 到5.4的变化比较有好处:

DNN Community Edition 5.12 to 5.42

DNN Community Edition 4.95

原文:http://www.r2idnn.com/Blog/BlogEntry/DNN_5_4_x_Data_Model_and_DB_Changes.aspx

目录
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Python
【DRConv】动态区域感知卷积结构可提升卷积的表示能力 | 复现《Dynamic Region-Aware Convolution》
【DRConv】动态区域感知卷积结构可提升卷积的表示能力 | 复现《Dynamic Region-Aware Convolution》
206 1
【DRConv】动态区域感知卷积结构可提升卷积的表示能力 | 复现《Dynamic Region-Aware Convolution》
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL周内训参照1、ER实体关系图与数据库模型图绘制
MySQL周内训参照1、ER实体关系图与数据库模型图绘制
84 1
|
6月前
|
Linux 开发工具
【项目--Hi3559A】如何在Hi3559A上运行自己的yolov3模型(修改类别、网络结构)
【项目--Hi3559A】如何在Hi3559A上运行自己的yolov3模型(修改类别、网络结构)
88 0
架构学习——ER图
架构学习——ER图
233 0
|
数据库
ER图总结
ER图总结
175 0
|
数据库
er图-为什么画er图?有哪些规范?
提供了表示实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。我认为就是用来描述程序产生的数据之间的关系。
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
是在Dropout随机选取节点丢弃的部分上进行优化,即将Dropout随机选取的一组节点变成随机选取多组节点,并计算每组节点的结果和反向传播的损失值。最终,将计算多组的损失值进行平均,得到最终的损失值,并用其更新网络,如图9-19所示。
254 0
【Pytorch神经网络实战案例】21 基于Cora数据集实现Multi_Sample Dropout图卷积网络模型的论文分类
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
图(Graph)--概念及应用
本文分享了关于图的概念、图的数学表示及图的应用等内容,以供参考学习
311 0
|
移动开发 供应链 NoSQL
概念结构设计ER图
概念结构设计ER图
618 0
|
安全 Java API
ER图与数据库设计|学习笔记
快速学习ER图与数据库设计
450 0
ER图与数据库设计|学习笔记