原文链接:http://grunt1223.iteye.com/blog/828192 参考:人工智能,一种现代方法 第 617页,且原始论文给出了完整的证明过程.在ANN方法中,LSH算一种可靠的紧邻算法.少量检索使用KNN.大量检索使用K-Dtree.海量检索使用LSH,超海量检索使用...... 一.引言 多媒体识别是信息检索中难度较高且需求日益旺盛的一个问题.以图像为例,按照图像检索中使用的信息区分,图像可以分为两类:基于文本的图像检索和基于内容识别的图像检索(CBIR:Content…

压缩图像超分辨率重建算法学习 超分辨率重建是由一幅或多幅的低分辨率图像重构高分辨率图像,如由4幅1m分辨率的遥感图像重构分辨率0.25m分辨率图像.在军用/民用上都有非常大应用. 眼下的超分辨率重建方法主要分为3类:基于插值.基于学习.基于重建的方法.现在已经研究得比較多.可是大多数算法都是对普通图像进行研究,针对压缩图像/视频超分辨率重建的研究比較少.近期查阅部分文献.进行了学习.在此做些总结. 相关的文献: 1.Super-resolution from compressed video 2…

CSharpGL(54)用基于图像的光照(IBL)来计算PBR的Specular部分 接下来本系列将通过翻译(https://learnopengl.com)这个网站上关于PBR的内容来学习PBR(Physically Based Rendering). 本文对应(https://learnopengl.com/PBR/IBL/Specular-IBL). +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 原文虽然写得挺好,但是仍旧不够人性化.过一阵我自己总结总结PBR,写一篇更容易理解的. 正文…

实现目标:通过ODI获取一个没有时间戳的子表(qb_bw)的增量数据,而主表(qb_tb)有一个rksj入库时间,且主表和子表之间通过ID关联.目标表名是qb_bw1. 设计原理:通过在ODI的mapping中关联主表和子表,然后在主表的rksj上设置时间过滤,最后将子表的字段映射到目标表中.在此设计中,需要有一个变量,此变量在第一次运行时,使用一个初始值,这样第一次运行会获取此初始值后的所有源数据到目标表,然后根据目标表的rksj更新此变量值,从而得到目标表上最大的时间戳,再基于此时间点去获取…

目录 目录 1 1. 问题 1 2. 背景 1 3. InnoDB表 2 3.1. 自增ID为主键 2 3.2. 自增ID为普通索引 4 3.3. 原因分析 7 4. MyISAM表 8 4.1. 自增ID为主键 8 4.2. 自增ID为普通索引 11 4.3. 原因分析 14 5. 研究结论 14 1. 问题 对于MySQL表,如果自增ID不是主键时,是否可以用来做增量查询? 2. 背景 需要按照自增ID字段进行增量查询,有些表的自增ID是主键,而有些表的自增只是普通索引,有些采用MyISAM…

转载请注明出处️ 作者:测试蔡坨坨 原文链接:caituotuo.top/6d2908e8.html 你好,我是测试蔡坨坨. 由于目前大多数GUI工具均需要依赖于程序类型进行特征属性识别,例如:Selenium.Appium.UIAutomator.在进行WebUI自动化测试的时候,有些元素使用传统的Selenium方法(传统方法:使用id等属性定位)很难或无法定位到,比如:object元素:基于Flash.JavaScript或Ajax等技术实现的文件上传功能. 对于非input框的文件上传问…

目录 目录 1 1. 前言 1 2. 优点 1 3. 方法一:使用struct 2 3.1. 设置初始值(覆盖原有的,如果存在) 2 3.2. 查询k1的值 2 3.3. 设置初始值(覆盖原有的,如果存在) 2 3.4. 查询k1的值 2 3.5. 增量操作(增1) 2 3.6. 查询k1的值 3 3.7. 增量操作(增1) 3 3.8. 查询k1的值 3 3.9. pack和unpack 3 3.10. AOF文件 3 3.11. 进化的增量操作 4 3.12. 进化的查询操作 4 4. 方法…

转自:http://blog.csdn.net/kingboyworld/article/details/54175330 环境安装 jdk1.8 1.安装jenkins 首先到https://jenkins.io/index.html下载jenkins的war包.上传到自己的服务器,放在自己对应的目录下,执行nohup Java -jar jenkins.war --httpPort=8081,(nohup后台运行),打开IP:8081即可访问到jenkins的页面.第一次访问需要设置密码,务…

1 图像二维熵 ​图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少.对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大. 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 ​由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像,再加上"信号丢失"提示信息所构成,因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低.例如: 上图所示的信号丢失画面由黑色屏幕加上信号丢失提示组成,画面简单…

利用GridView和ImageSwitcher的基本用法 public class MainActivity extends Activity { int[] imageIds = new int[] {R.drawable.bomb5,R.drawable.bomb6,R.drawable.bomb7,R.drawable.bomb8, R.drawable.bomb9,R.drawable.bomb10,R.drawable.bomb11,R.drawable.bomb12, R.draw…