- python基础学习
agente
pythonpython学习开发语言
第一章标识符1、python被称为胶水语言,可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的,python是解释型语言,不需要编译,python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
- 机器学习和深度学习区别
hong161688
机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python机器学习nlp
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- torch.stack()方法在数据集构造中的应用
大多_C
pytorch人工智能python
torch.stack()是PyTorch中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。在你的代码中,e1_encodings和e2_encodings是从每个句子中提取的和的向量,形状为[hidden_size]。当我们对它们使用torch.stack()时,多个向量会堆叠成一个新的二维张量,形状为[num_sentences,hidden_size],其中num_sentences是句子的数量。如
- 基于深度学习的基因组数据分析
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习数据分析人工智能
基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据,帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。1.基因组数据分析的核心挑战基因组数据分析涉及以下主要挑战:高维数据与稀疏性:基因组数据通常包括数百万到数十亿个碱基对,数据维度非常高。同时,许多基因变异事件是稀有的,这种稀疏性使得数
- Pytorch维度转换操作:view,reshape,permute,flatten函数详解
ghx3110
深度学习笔记pytorch维度转换操作
引言Pytorch中常见的维度转换函数有view,reshape,permute,flatten。本文将详细介绍这几个函数的作用与使用方式,并给出了具体的代码示例,希望能够帮助大家。常见的维度有四维:比如(batch,channel,height,width);三维:比如(b,n,c);二维:比如(h,w)。下面介绍如何使用上述函数进行维度之间的转换。1.view函数作用tensor.view()
- 基于深度学习的信号滤波:创新技术与应用挑战
逼子歌
深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展,信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中,基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角,成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今,我们生活在一个数据爆炸的时代,各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如,在通信领域,信号常常受到噪声干扰,传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
- pytorch计算网络参数量和Flops
Mr_Lowbee
PyTorchpytorch深度学习人工智能
fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万(/1000000)M,fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna
- Pytorch ResNet Fashion-Mnist
hyhchaos
pytorch实现ResNetonFashion-MNISTfrom__future__importprint_functionimporttorchimporttimeimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchimp
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
zy_destiny
部署YOLOonnxruntimeonnX部署cudapython
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- 【已解决】torch包下载缓慢
烟花节
已解决pytorch深度学习pythonpip
方法一直接将PyTorch安装指引中的https://download.pytorch.org/whl替换为https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels即可。这个是阿里云的镜像,如pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu121改为这个,
- MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架
侯深业Dorian
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- MoveNet PyTorch 项目教程
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MoveNetPyTorch项目教程movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorch项目介绍MoveNet是一个超快速且精确的模型,用于检测人体的17个关键点。本项目是GoogleMoveNet的PyTorch实现,包含了训练代码和预训练模型。Google最近发布了预训练模型(tfjs或tflite),但这些
- pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
深蓝海拓
机器视觉和人工智能学习学习pytorch
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- 使用PyTorch实现的DeepSpeech模型: 强大的语音识别利器
毕艾琳
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- 深度学习驱动下的字符识别:挑战与创新
逼子歌
神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来,深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前,国内各大
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
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深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 【pytorch】register_buffer的使用
Aha_aho
pytorch人工智能python
这篇文章讲解很清晰,以下内容仅做补充,探讨哪些对象需要手动注册,哪些会自动注册。在PyTorch中,哪些对象会自动注册为模型的一部分取决于它们的类型以及你如何定义它们。下面列出不需要手动注册、会自动注册的几种情况:1.nn.Parameter自动注册:任何你在nn.Module中定义为nn.Parameter的张量都会自动注册为模型的参数。它们会被视为模型的可训练参数,并且会被包含在模型的stat
- 研1日记5
qq_55033799
人工智能深度学习
x=torch.tensor(x),numpy转tensor三维矩阵相加screen-Spid进入之前创建好的screentranspose()只能一次操作两个维度;permute()可以一次操作多维数据,且必须传入所有维度数,transpose()中的dim没有数的大小区分;permute()中的dim有数的大小区分PyTorch两大转置函数transpose()和permute(),以及Run
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带鱼的鱼香肉丝
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旧版中pytorch.rfft函数与新版pytorch.fft.rfft函数对应修改问题前言一、旧版pytorch.rfft()函数解释二、新版pytorch.fft.rfft()函数解释三、总结前言这两天整理谱池化操作,需要用到傅里叶变换这个函数。后来提升了pytorch的版本以后,发现之前的torch.rfft()函数在新版的pytorch中使用会报错,后来查阅资料,发现是新版的参数有些变动。
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《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
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遥感小萌新
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目录1.pytorch源下载安装缓慢2.ERROR:HTTPerror4031.pytorch源下载安装缓慢利用pip安装pytorch时,官方源下载速度十分缓慢:pipinstalltorch==2.1.1torchvision==0.16.1torchaudio==2.1.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu118可以考虑换源:pipi
- pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例)
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yolo算法pytorchYOLO人工智能
在PyTorch中,.pt模型文件通常包含以下几类数据:模型参数:存储模型的权重和偏置参数。优化器状态:包含优化器的状态信息,以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态:一些训练过程中的信息,例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据:包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前,需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
- 深度学习之sigmoid函数介绍
yueguang8
人工智能深度学习人工智能
1.基本概念Sigmoid函数,也称为Logistic函数,是一种常用的数学函数,其数学表达式为:其中,e是自然对数的底数,Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示:计算示例:原始输出结果Zj:[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为:[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点:值域限定在(0,1)之间:Sigmoid函数的输出范
- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- 实训day4 yolo1代码运行
Hazelyu27
yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。主要遇到的问题:1.训练文件路径的修改,开始没有找到tmp_file文件,就在该文件夹下创建了这个txt文件,但是发现:ifisinstance(list_file,list):#Catmultiplelistfilestogether.#Thisisespeciallyusefulforvoc07/voc
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
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sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持