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MySQL Nested-Loop Join算法学习

不知不觉的玩了两年多的MySQL,发现很多人都说MySQL对比Oracle来说,优化器做的比较差,其实某种程度上来说确实是这样,但是毕竟MySQL才到5.7版本,Oracle都已经发展到12c了,今天我就看了看MySQL的连接算法,嗯,现在来说还是不支持Hash Join,只有Nested-Loop Join,那今天就总结一下我学习的心得吧. Nested-Loop Join基本算法实现,伪代码是这样: for each row in t1 matching range { for each r…

ASP.NET MVC4入门到精通系列目录汇总

序言 最近公司在招.NET程序员,我发现好多来公司面试的.NET程序员居然都没有 ASP.NET MVC项目经验,其中包括一些工作4.5年了,甚至8年10年的,许多人给我的感觉是:工作了4.5年,Web开发依旧停留在拖控件的水平,最最基本的算法,递归.排序(我不要求快速排序,你会冒泡就行了)都不会,数据库方面,很基础的SQL都写不出,分组过滤也不会,更别提性能了,问下数据优化经验,除了回答加索引基本就没下文了.当然,一些过去N年都是做ASP.NET WebForm开发的,不熟悉MVC,那也没关系…

X-Cart 学习笔记 完整目录

如果有需要,可以直接联系博主,讨论学习 一.了解X-CART. 3 二.PHP环境搭建... 3 三.安装配置X-CART. 4 1.下载X-Cart并配置域名,映射地址... 4 2.配置X-Cart. 5 四.X-CART 框架... 11 1.从用户前台了解x-cart功能... 11 2.从后台管理了解x-cart功能... 13 Dashboard. 13 Orders. 13 Catalog. 13 Users. 14 Shipping and Taxes. 14 Tools. 14…

使用ajax实现无刷新改变页面内容

如何使用ajax实现无刷新改变页面内容(也就是ajax异步请求刷新页面),下面通过一个小demo说明一下,前端页面代码如下所示 1 <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="p_tg.aspx.cs" Inherits="p_tg" %> 2 3 <!DOCTYPE html> 4 5 <html> 6 <head&…

SIFT特征提取分析（转载）

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度…

[转]SIFT特征提取分析

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间…

（六）6.17 Neurons Networks convolutional neural network（cnn）

之前所讲的图像处理都是小 patchs ,比如28*28或者36*36之类,考虑如下情形,对于一副1000*1000的图像,即106,当隐层也有106节点时,那么W(1)的数量将达到1012级别,为了减少参数规模,加快训练速度,CNN应运而生.CNN就像辟邪剑谱一样,正常人练得很挫,一旦自宫后,就变得很厉害.CNN有几个重要的点:局部感知.参数共享.池化.  局部感知 局部感知野.一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密,而距离较远的像素相关性则较弱.因…

误差逆传播(error BackPropagation, BP)算法推导及向量化表示

1.前言 看完讲卷积神经网络基础讲得非常好的cs231后总感觉不过瘾,主要原因在于虽然知道了卷积神经网络的计算过程和基本结构,但还是无法透彻理解卷积神经网络的学习过程.于是找来了进阶的教材Notes on Convolutional Neural Networks,结果刚看到第2章教材对BP算法的回顾就犯难了,不同于之前我学习的对每一个权值分别进行更新的公式推导,通过向量化表示它只用了5个式子就完成了对连接权值更新公式的描述,因此我第一眼看过去对每个向量的内部结构根本不清楚.原因还估计是自己当初…

目标检测网络之 YOLOv2

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},…

javaweb面试题

1.Tomcat的优化经验 答:去掉对web.xml的监视,把JSP提前编辑成Servlet:有富余物理内存的情况下,加大Tomcat使用的JVM内存. 2.什么是Servlet? 答:可以从两个方面去看Servlet: a.API:有一个接口servlet,它是servlet规范中定义的用来处理客户端请求的程序需要实现的顶级接口. b.组件:服务器端用来处理客户端请求的组件,需要在web.xml文件中进行配置. 3.Servlet的生命周期,并说出Servlet和CGI的区别? 答:servl…