皮皮网

1.staruml概述
2.staruml特点
3.基于 Toad 的源码建模评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）
4.2023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型
5.UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）
6.python怎么建立数据模型？

staruml概述

       StarUML是一款开放源码的UML开发工具，它由韩国公司主导开发，源码建模并能够直接从StarUML网站下载。源码建模

       StarUML（简称SU）是源码建模一款用于创建UML类图、生成类图和其他统一建模语言(UML)图表的源码建模工具。它作为开源项目之一，源码建模一屏式网页源码发展迅速、源码建模灵活且具有高度的源码建模可扩展性。

       StarUML允许用户直观地设计和构建UML模型，源码建模包括但不限于类图、源码建模对象图、源码建模包图、源码建模活动图、源码建模顺序图、源码建模协作图和状态图等。源码建模这些模型为软件开发团队提供了对系统结构和行为的深入理解，有助于提高开发效率和确保项目的成功。

       在StarUML中，用户可以轻松创建、编辑和管理UML模型。通过直观的图形界面，用户可以轻松地添加、删除和修改模型元素，如类、属性、操作、关联等。工具还支持对模型的版本控制，允许用户管理模型的不同版本，以便跟踪更改和回滚。

       StarUML的灵活性和可扩展性使其成为多种软件开发环境和流程的理想选择。它与多种编程语言和开发工具兼容，支持代码生成，从而简化了从设计到实现的过渡过程。此外，StarUML还提供了与项目管理工具的集成选项，有助于团队协作和项目管理。

       总之，StarUML是一款强大且功能丰富的UML开发工具，它能够满足软件开发过程中的多种需求。作为开源软件，StarUML鼓励社区参与和贡献，持续改进和增强其功能，使其成为软件开发者和团队的重要工具之一。

staruml特点

       StarUML是图文留言源码一款具备多种强大特性的UML建模工具。它支持绘制9款不同的UML图表，包括用例图、类图、序列图、状态图、活动图、通信图、模块图、部署图以及复合结构图等，全面满足UML建模需求。

       作为一个开放源码软件，StarUML提供了免费下载，并且其源代码也完全开放，遵循开源理念，为用户提供透明、自由的使用体验。

       StarUML支持多种格式的影像文件导出，包括JPG、JPEG、BMP、EMF和WMF等常见格式，方便用户在不同场景下进行分享或保存。

       该软件严格遵守UML语法规则，不支持违反语法的操作，确保了UML模型的正确性与一致性。

       StarUML具备正反向工程能力，可以将类图内容转换为Java、C++、C#代码，反之亦可读取Java、C++、C#代码生成类图。这一功能对于维护和理解复杂代码库极为有用，大大节省了开发人员的时间与精力。

       支持XMI格式，StarUML能够导入和导出XMI 1.1、1.2和1.3版本的UML模型，提供了一种标准化的模型交换格式，便于与不同开发工具的模型进行交互。

       兼容Rational Rose文件，对于使用过Rational Rose的用户，StarUML提供了读取文件的支持，使得用户可以轻松迁移至免费的StarUML环境。Rational Rose曾是留声机网站源码市场上的主流UML工具，但现在已被IBM收购。

       StarUML还支持种GoF模式和3种EJB模式，涵盖了广泛的设计模式，有助于解决软件设计中的常见问题。它集成了模式与代码生成功能，使得设计实施更为便捷。

       综上所述，StarUML以其广泛的功能、开放的性质、强大的正反向工程能力以及对设计模式的支持，成为UML建模领域中一款值得推荐的工具。无论是个人开发者、团队项目还是企业级应用，StarUML都能提供高效、灵活的建模解决方案。

基于 Toad 的评分卡模型全流程详解（含 Python 源码）

       欢迎关注@Python与数据挖掘 ，专注于 Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具！

       toad 是一个专为风险评分卡建模而设计的工具包，它功能强大且使用便捷，能简化模型构建过程中的多个步骤，包括数据探索、特征筛选、分箱、WOE变换、建模、模型评估、分数转换等，深受行业用户的喜爱。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在文末进行技术交流。

       以下是基于 toad 的评分卡模型构建流程详解：

       首先，要安装 toad，使用 pip 命令即可完成。

       导入库和数据读取：演示数据包含条记录，个特征，其中个为特征变量，一列为主键和一列为标签（Defaulter）。数据中有离散型和连续型变量，且存在一定数量的缺失值。为了模型检验，使用 sklearn 的神算源码php train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集。

       数据探索：使用 toad.detect 方法检测数据情况，获取每列特征的统计信息，如缺失值、唯一值、数值变量的平均值、离散型变量的众数等。此外，通过 toad.quality 方法输出每个变量的 iv 值、gini 指数、熵值和唯一值，结果按 iv 值排序。

       特征筛选与分箱：使用 toad.selection.select 方法筛选变量，根据缺失值占比、iv 值、相关性进行变量选择。筛选后，从个特征中选出个变量。接着，使用 toad.transform.Combiner 类进行分箱，支持多种分箱方法，如卡方分箱、决策树分箱、等频分箱、等距分箱和最优分箱。根据实际需求调整参数，完成变量分箱。

       WOE 转换：在分箱调整完成后，使用 WOE 转换方法。仅转换被分箱的变量，并确保所有变量经过 WOE 转换。

       逐步回归特征筛选：使用 toad.selection.stepwise 方法进行特征筛选，调整参数以获得最佳结果。使用 toad.metrics.PSI 函数检验 WOE 转换后的特征稳定性。

       建模与评估：首先使用逻辑回归（LR）构建模型，评估模型结果，常用指标包括 KS（Kolmogorov-Smirnov）值、AUC（曲线下面积）和 PSI（预测分箱稳定性指数）。使用 toad.metrics.KS_bucket 函数评估模型预测分箱后的信息，包括分数区间、样本量、坏账率和 KS 值。

       评分转换：使用 toad.ScoreCard 函数将逻辑回归模型转换为标准评分卡。调整参数以适应实际需求，包括基准评分、Ld 源码编译比率、基准奇偶比等。

       至此，通过使用 toad，可以快速完成评分卡模型的全流程构建。在实际工作中，根据数据特性和需求调整参数，以满足特定任务需求。本文提供了 toad 的功能介绍和评分卡建模基础流程，实际应用时，只需根据实际情况调整流程和参数即可。

       关注@Python与数据挖掘，获取更多优质文章与技术交流。

全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型

       本文主要讨论如何利用SARIMA模型预测分析未来两年某水文站水沙通量的变化趋势，并为该站制定最优采样监测方案。SARIMA模型是处理具有季节性的平稳时间序列数据的有力工具，适用于描述周期性波动现象，如季节性时间序列数据。

       首先，本文回顾了平稳时间序列与白噪声序列的基本概念。平稳时间序列是指其统计特性不随时间变化的序列，而白噪声序列则是一种随机序列，各期方差一致。这些概念对于理解季节性时间序列的特性至关重要。

       接着，引入了季节时间序列模型（SARIMA），强调其在处理具有周期性波动的序列时的优越性。SARIMA模型在ARIMA模型的基础上加入了季节性成分，使得其能够更好地捕捉和预测季节性变化。

       在SARIMA模型定义中，包含季节自回归（SAR）、季节差分（Sd）、季节移动平均（SMA）三个关键参数。这些参数对于模型的拟合和预测至关重要。通过合适的参数选择和模型调优，SARIMA模型可以有效地预测未来数据。

       建模过程中，包括数据预处理、平稳性检验、参数选择与模型诊断等步骤。首先，对时间序列数据进行平稳性校验和季节性差分操作。若数据非平稳，则通过差分操作使其平稳。同时，利用季节性差分消除季节性影响。随后，通过时序图观察序列的季节性、趋势性与周期性。

       通过季节性分解（seasonal_decompose）可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，有助于直观理解数据特性。

       差分操作对于消除趋势和季节性有重要作用。通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来估计模型参数，进而确定适当的p、d、q值。ADF检验用于验证时间序列的平稳性，若检验结果显著，表明序列平稳。

       基于以上步骤，可以建立SARIMA模型，实现对未来水沙通量的预测。模型建立后，需要进行诊断和调优，确保预测结果的准确性。最后，根据预测结果制定最优的采样监测方案，以确保既能及时掌握水沙通量的动态变化，又能有效控制监测成本。

       本文提供了一套完整的方法论和理论框架，用于解决实际问题中的季节性时间序列预测与优化监测方案。通过深入分析数据特性、选择合适的模型参数与优化策略，可以为水文站的水沙通量管理提供科学依据。

UE5 ModelingMode & GeometryScript源码学习（一）

       前言

       ModelingMode是虚幻引擎5.0后的新增功能，用于直接在引擎中进行3D建模，无需外接工具，实现快速原型设计和特定需求的模型创建。GeometryScript是用于通过编程方式创建和操控3D几何体的系统，支持蓝图或Python脚本，提供灵活控制能力。

       本文主要围绕ModelingMode与GeometryScript源码学习展开，涵盖DMC简介、查找感兴趣功能源码、动态网格到静态网格的代码介绍。

       起因

       在虚幻4中，通过RuntimeMeshComponent或ProceduralMeshComponent组件实现简单模型的程序化生成。动态网格组件（DynamicMeshComponent）在UE5中提供了额外功能，如三角面级别处理、转换为StaticMesh/Volume、烘焙贴图和编辑UV等。

       将动态网格对象转换为静态网格对象时，发现官方文档对DMC与PMC对比信息不直接涉及此转换。通过搜索发现，DynamicMesh对象转换为StaticMesh对象的代码位于Source/Runtime/MeshConversion目录下的UE::Modeling::CreateMeshObject函数中。

       在UE::Modeling::CreateMeshObject函数内，使用UEditorModelingObjectsCreationAPI对象进行动态网格到静态网格的转换，通过HasMoveVariants()函数接受右值引用参数。UEditorModelingObjectsCreationAPI::CreateMeshObject函数进一步处理转换参数，UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数负责创建完整的静态网格资产。

       总结转换流程，DynamicMesh对象首先收集世界、变换、资产名称和材质信息，通过FCreateMeshObjectParams对象传递给UE::Modeling::CreateMeshObject函数，该函数调用UE::Modeling::CreateStaticMeshAsset函数创建静态网格资产。

       转换为静态网格后，程序创建了一个静态网格Actor和组件。此过程涉及静态网格属性设置，最终返回FCreateMeshObjectResult对象表示转换成功。

       转换静态网格为Volume、动态网格同样在相关函数中实现。

       在Modeling Mode中添加基础形状涉及UInteractiveToolManager::DeactivateToolInternal函数，当接受基础形状时，调用UAddPrimitiveTool::GenerateAsset函数，根据面板选择的输出类型创建模型。

       最后，UAddPrimitiveTool::Setup函数创建PreviewMesh对象，UAddPrimitiveTool::UpdatePreviewMesh()函数中通过UAddPrimitiveTool::GenerateMesh生成网格数据填充FDynamicMesh3对象，进而更新到PreviewMesh中。

       文章总结了Modeling Mode与GeometryScript源码的学习路径，从动态网格到静态网格的转换、基础形状添加到输出类型对应函数，提供了一条完整的流程概述。

python怎么建立数据模型？

       Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤：

       1. 数据收集：首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的数据收集工具或库，如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。

       2. 数据清洗：收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。

       3. 数据预处理：数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤，以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。

       4. 特征提取：根据研究问题和数据特点，从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。

       5. 模型选择与训练：根据研究问题和数据特点，选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以使用Python的sklearn库进行模型训练。

       6. 模型评估：使用适当的方法对模型进行评估，如准确率、召回率、AUC-ROC等指标。评估结果可以帮助你了解模型的性能，从而进行调整和优化。

       7. 模型应用与优化：将模型应用于实际问题中，并根据应用结果对模型进行优化和调整。

       拓展知识：

       Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于年代初设计，作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。 

       Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

PDManer[元数建模]-v4.0.0发布：一款简单好用的数据库建模平台

       [PDManer元数建模-4.0]，经过四年的精心打磨，以React、Electron和Java为核心的技术栈，打造了一款简洁且功能强大的数据库建模平台。

       从[PDMan-v2]迭代到[CHINER-v3]，再到如今的[PDManer-v4]，产品在传承与延续中不断进化，始终致力于为用户提供简单好用的解决方案。

       PDManer的故事

       在版本迭代的旅程中，PDManer始终以用户需求为核心，不断优化功能与体验。从基础功能的完善，到高级特性的引入，每一次更新都旨在让数据库建模更加高效便捷。

       新版本4.0增加的功能

       版本管理

       版本变更记录及DDL脚本自动生成，方便追踪版本历史与数据库结构变化。

       定制化版本变更脚本，满足个性化需求。

       代码生成

       丰富的代码模板选择，支持多种语言。

       生成预览与直接导出至目录，提高开发效率。

       功能介绍

       预览截图

       直观展示软件功能与界面设计，帮助用户快速上手。

       入门参考案例与文档

       操作手册提供详细指导，地址：[链接地址]

       首页自带两个典型案例，便于快速理解软件功能。

       管理对象

       数据表及字段

       提供数据表与字段管理界面，支持拖动排序、增加表备注与扩展属性。

       支持Hive等数据库方言。

       多表关联的视图

       支持多表与字段的选择，构建复杂视图。

       可定制的数据类型及数据域

       自定义数据类型，适应不同数据库方言。

       数据标准与数据字典

       标准字段库，方便快捷建立数据表。

       数据字典解析字段元数据。

       多模块模式与不分模块模式

       根据项目复杂度选择简单或分模块模式，系统提供全面支持。

       画布设计界面

       分组框及备注框

       分组框清晰展示层次结构。

       备注框提供业务场景说明。

       文字与背景颜色设置

       自定义文字与背景颜色，增强界面可读性。

       代码模板

       不同数据库方言的DDL

       代码模板支持MySQL、PostgreSQL、ORACLE与SQLServer。

       JavaBean代码生成与可编辑的代码模板引擎

       基于doT.js构建，提供实时预览与编辑。

       生态对接

       导入功能

       数据库逆向解析、PDMan文件导入与PowerDesigner文件导入。

       导出功能

       DDL导出、文档导出与关系图导出为PNG。

       全局搜索及定位

       提供字段、关键字与数据字典的全局搜索，方便快速定位。

       更多特性

       多语言支持

       支持中文与英文，满足不同用户需求。

       其他功能

       新建表默认初始化字段。

       表编辑时一次性设置多个数据域。

       批量修改表名。

       支持国产数据库，如达梦。

       开源协议说明

       PDManer采用木兰公共许可证第2版，欢迎遵循协议使用与贡献。

       对社区用户的承诺

       回顾过往承诺与未来规划，致力于持续改进与优化产品，为用户提供更好的服务。

       产品线与商业版计划

       推出商业版计划，旨在激发开源社区热情，促进生态发展。

       下载与交流

       提供源代码访问、下载安装文件与参与交流的途径。