模型数据是动态的。
Model data pagination and sorting.
模型数据的分页及排序。
The view manages the interaction of Swing components with model data.
视图管理Swing组件与模型数据的交互。
Understanding how to access your model data is the key to writing good templates.
理解如何访问模型数据是编写优秀模板的关键。
Organization and scheduling of the weather model data are introduced in the final part.
最后，对各类气象模型数据的组织和调度在第四部分阐述。
The processings of model data and real data prove this technique effective and practical.
对模型数据与野外资料的处理结果，证明了这种算法的有效性与实用性。
They submit only the data model or a portion thereof.
他们只提交数据模型或者其中的一部分。
We enter the data into a computer weather model.
我们把数据输入计算机天气模型。
Data model definition and database setup for our application.
为应用程序定义数据模型和设置数据库。
You now have the data model imported.
现在，您已经导入了数据模型。
You have successfully created the data model.
您已经成功创建了数据模型。
Listing 4 shows how to update the data model.
清单4展示了该如何更新数据模型。
Each data model must contain one or more data instances.
每个数据模型必须包含一个或多个数据实例。
Entity objects represent the data model.
实体对象代表数据模型。
Finally, review the business model and data flow.
最后，检查业务模型和数据流。
In a process model the data flows through the tasks.
在一个流程模型中，数据在任务之间流动。
Map your exchange to the NIEM data model.
将您的交换映射到NIEM数据模型。
In addition the model shows data flow to local repositories.
另外，该模型显示了到局部存储库的数据流。
Each element in our data model properties needs a data type assigned to it.
数据模型属性中的每个元素都需要指定给它的数据类型。
Create conceptual data model and information architecture.
创建概念数据模型和信息架构。
For that reason, XML data model was introduced.
由于这个原因，引入了XML数据模型。
Last step is the data model options.
最后一步是数据模型选项。
The data model classes represent the actual message data.
数据模型类表示实际的消息数据。
Consider the data model shown in Figure 1.
研究一下图1中所示的数据模型。
Two physical data model files are also created.
此外还将创建两个物理数据模型。
Data messaging model and data access patterns are being used.
使用数据消息传递模型和数据访问模式。
Here is our current data model.
以下是我们当前的数据模型。
Click on the logical data model node.
单击逻辑数据模型节点。
Finally, the canonical data model is a critical foundation for effective data governance.
最后，规范化数据模型是有效数据治理的关键基础。
But a data model isn't always static.
但数据模型并不总是静态的。
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