DB父子 vs. OO父子(技术)
引子 主键外键-父表子表再认识 一个联系信息的概念的分类例子: 用户的联系信息1 用户的目标对象(收货人)的联系信息2 厂商的联系信息1 经销商的联系信息1 经销商店铺联系信息2 由以上的信息可得,联系信息需求分为两大类: 与业务实体成一对一关系的,联系信
引子
主键外键-父表子表再认识
一个联系信息的概念的分类例子:
• 用户的联系信息1
• 用户的目标对象(收货人)的联系信息2
• 厂商的联系信息1
• 经销商的联系信息1
• 经销商店铺联系信息2
由以上的信息可得,联系信息需求分为两大类:
- 与业务实体成一对一关系的,联系信息ID以外键关系置入业务对象的。如用户、厂商和经销商自身 的信息;
- 用户、厂商和经销商等业务对象所需要的与他有业务关系多个联系人信息。用户的收货人信息和经 销商的店铺的联系信息。
分析
我的联系信息是我的个人属性,它竟然是我的“父”?对吗?
很明显,关系数据库里的父子关系概念与OO的父子类概念是不一样的。
很有趣的是,关系数据库集中关注的是对象间的横向“关系”,几乎没有纵向关系的表达;而OO则相反,继承多态都是纵向关系的表达。当然横向关系也可以表 达,好像表达得不太自然。
因此,关系数据库的“父子”不等于OO的“父子”。
横向“关系”的父是更基本的元素,元素粒度越小,元素越“长”越“老”。关系系数为一,只有主键;
横向“关系”的子是二次元素,元素内有父元素的组成部分;关系系数为多。一定有外键。

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본 논문에서는 자율 주행에서 다양한 시야각(예: 원근 및 조감도)에서 객체를 정확하게 감지하는 문제, 특히 원근(PV) 공간에서 조감(BEV) 공간으로 기능을 효과적으로 변환하는 방법을 탐구합니다. VT(Visual Transformation) 모듈을 통해 구현됩니다. 기존 방법은 크게 2D에서 3D로, 3D에서 2D로 변환하는 두 가지 전략으로 나뉩니다. 2D에서 3D로의 방법은 깊이 확률을 예측하여 조밀한 2D 특징을 개선하지만, 특히 먼 영역에서는 깊이 예측의 본질적인 불확실성으로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 3D에서 2D로의 방법은 일반적으로 3D 쿼리를 사용하여 2D 기능을 샘플링하고 Transformer를 통해 3D와 2D 기능 간의 대응에 대한 주의 가중치를 학습하므로 계산 및 배포 시간이 늘어납니다.

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