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大家好,给大家分享一下英语不好能学python编程吗,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能,就不得不提Python编程语言,大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码,满屏的英文字母,想想就头疼,觉得自己不会英语,肯定学不好Python,但是不会英语到底能不能够学习Python呢,下面小编给大家分析分析。其实各位想要
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1.运行环境sqlmap是用Python编写的,因此首先需要确保你的系统上安装了Python。sqlmap支持Python2.6、2.7和Python3.4及以上版本。2.常用命令通用格式:bythonsqlmap.py-r注入点地址--参数-rpost请求-uget请求--level=测试等级--risk=测试风险-v显示详细信息级别-p针对某个注入点注入-threads更改线程数,加速--ba
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作为一只C#萌新,当你试图用数组装下整个世界时,系统可能会温柔地弹出一句**"Indexwasoutsidetheboundsofthearray."**。别慌!这份求生指南将用段子教你玩转数组一、数组是什么数组简单来说就是由相同元素组成的一个集合,数组里面不一定是数,还可能是bool,string等类型组成的集合。那么他有些什么特点呢:本质:装着相同类型元素的集装箱(比如一箱肥宅快乐水)特性:长
- 笔记:代码随想录算法训练营day60:并查集理论基础、寻找存在的路径
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本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司,而不是当前上司,最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己,要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点,而非根节点。join(u,v)的功能为将v的根节点挂到u的根节点下模拟过程可以看出,join中的find中的路径压缩要在长度大于2(路径大于1)的时候才会体现出来107.寻找存在的路径卡码网题
- 计算机基础:编码04,认识反码和补码
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专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏,故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。(一)WIn32专栏导航上一篇:计算机基础:编码03,根据十进制数,求其原码回到目录下一篇:无(二)MFC专栏导航上一篇:计算机基础:编码03,根据十进制数,求其原码回到目录下一篇:无本节前言在前两节,我讲解了关于原码的知识。本节,我来讲解反码和补码。在学习本节之前,你需
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使用Python构建去中心化预测市场:从概念到实现大家好,我是Echo_Wish。今天,我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场,并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方,通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等,基于去中心化平台,利用区块链技术确保
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SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时,要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供,迭代比较快,版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同,就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程,
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刚开始学习计算机网络时,会比较难理解计算机网络的五层协议,毕竟确实挺抽象的,接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议(物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层),帮助大家理解每一层的功能和作用。1.物理层(PhysicalLayer)——交通工具和道路快递中的比喻:卡车、飞机、轮船等运输工具,以及高速公路、铁路、航线等物理路径。功能:负责将包裹(数据)从一个地点物理传输到另一个地点,不关
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在学习Spark的过程中,分区和分桶乍一看很像,都能为了计算加速,但是仔细一想,一查还是有些差异的,甚至说差异很大。那么具体有什么差异点,有什么相同点。我做出了如下的整理,供大家参考,欢迎指正。相同点分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)在很多方面具有相似性,它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的:优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
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一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL
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MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换,实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。几何条件编码Cross-attention:针对顺序数据,适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch:对于地图等网络状规则数据,能够有效保留空间结构。对于文本按照模版构建:“Adrivingsceneat{locatio
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论文链接:Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance,这种方法通过引入一个额外的分类器,使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels,不过这种方法的问题是很明显的,首先需要额外训练一个分类器,而且这个分类器不仅仅分类一般的图像,还需要分
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
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常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
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还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
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目录一、版本对应二、安装命令(pip)1.版本(1)v2.5.1~v2.0.0(2)v1.13.1~v1.11.0(3)v1.10.1~v1.7.02.安装全过程(1)选择版本(2)安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档:pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- 《面向模式的软件体系结构3-资源管理模式》读书笔记(7)--- Coordinator模式
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3.3Coordinator模式Coordinator(协调者)模式描述了如何通过协调涉及多个参与者(每个参与者都包含资源、资源使用者和资源提供者)的任务的完成来维护系统的一致性。这个模式提出了一个解决方案,使得在涉及多个参与者的任务中,或者所有参与者的任务都完成,或者一项任务都没有完成。这确保了系统总是处于一致的状态。1.问题很多系统都会执行涉及不止一个参与者的任务。一个参与者是一个主动实体,既
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1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- 网络空间安全专业培养方案及学习建议
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一、网络空间安全专业培养方案(示例)本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例,列举本科期间学习的课程。详情参见:https://cse.whu.edu.cn/rcpy/lxspy/zyjs/wlkjaqzypyfa.htm1、培养目标网络空间安全学科是综台计算机、通信、电子、数学、物理、生物、管理、法律和教育等学科,并发展演绎而形成的交叉学科。培养的本科生要求掌握网络空间安全学科的基本理论、基本
- 网络安全证书培训机构有哪些
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一、前言少叙记得刚入行的时候,想考一个证书来装装门面,结果发现费用太高了,比当时一个月的工资都高,感叹网络安全这帮人真舍得花钱,遂放弃。后来入职网络安全公司,考了一个CISP,在工作中逐渐发现,证书这个东西还是要根据自身需求来,并非越多越好。当前笔者的主要任务还是通过学习来增强自己的能力,后续看看是否有机会既能让读者享受物美价廉的考试认证服务,又能让培训机构及时找到生源,实现双赢。如果找到合适的培
- 嵌入式Linux驱动开发:从基础知识到实践精通
坚持坚持那些年
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:嵌入式Linux由于其稳定性、可定制性和丰富资源,在智能设备领域得到广泛应用。掌握嵌入式Linux驱动程序设计对于开发者至关重要。本课程从基础知识点出发,详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能,并通过实际操作实践来强化学习,帮助开发者成长为嵌入式Linux驱动开
- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
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目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
平凡而伟大.
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?6.总结深度学习和机器学习是人工智能(AI)领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系,我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习(Machin
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。