使用dense_flow求取图像的光流图像,原项目地址: https://github.com/wanglimin/dense_flow 该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法,输出为 flow_x 和flow_y 两个图像. 因为输入同程序要求不同(视频 -> 连续帧图像),因此对程序进行部分修改,大体相同. 对该程序的编译方法为: 假设程序的目录为:$ROOT_DENSE 在对该程序进行编译之前应该首先在CMakelist里面修改要进行编译的源文件. 将第5, 6行修改为: ad

探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页.以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构: CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] (    --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , --本表的id号,也是主键 [title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,  --红头文件

无需下载软件,你就可以在线提取PDF中图片和文字,http://www.extractpdf.com/不仅可以获取本地PDF文档的图片和文字,还能获取远程PDF文档的图片和文字.如下图所示:结果本人测试,该工具非常好用,能够轻松提取pdf中图片打包下载(如下图所示),唯一不足的是它只能提取10M一下的PDF文档,对于大文档提取速度可能就力不从心了,总之,是个值得收藏的网站.虽然是英文网站,但是该pdf提取工具对中文支持非常好,不会出现乱码.

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04 [1]提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

mysql 如何提高批量导入的速度 最近一个项目测试,有几个mysql数据库的表数据记录达到了几十万条,在搭建测试环境 导入 测试数据时,十分慢.在网上搜索了一下,有下面一些方法可以加快mysql数据库导入数据的速度:0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件(版本和平台最好要相同或相似):1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ,相对于 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 可以十分明显的提升导入速度:2. 使

一.前言 随着互联网的发展,数据的海量增长使得文本信息的分析与处理需求日益突显,而文本处理工作中关键词提取是基础工作之一. TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法,需要掌握. 二.TF-IDF 2.1.TF-IDF通用介绍 TF-IDF,全称是 Term Frequency - inverse document frequency,由两部分组成---词频(Term Frequency),逆文档频率(inverse document frequency). TF-IDF=词频(TF)

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac

这周编程作业是实现检测点共线的算法.和排序算法有关系的地方在于,对斜率排序后可以很快的检测出来哪些点是共线的,另外这个算法的瓶颈也在于排序的性能. 一点收获: java传参数时传递的是值,这很多人都知道,只不过特别要注意的是对于引用类型,传递的是"引用的值",也就是说传递的是指针的副本,因此虽然似乎把一个数组传递进去了,但只要其他地方改动了这个数组,函数内部也会被影响.同理,返回值也是指针,如果不拷贝一份再返回,很有可能你在修改返回值的时候改动到了类的内部变量. 自己还不太明白的地方:

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

二.改善SQL语句          很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解.比如:   select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan'          一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先

本文转载自:http://blog.csdn.net/andylaudotnet/article/details/1763573 性能调节的目的是通过将网络流通.磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量.为达到此目的,需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构,并在相互冲突的数据库使用之间(如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持)权衡. 对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在最后实现系统时才考虑性能问题.许多使性能得

很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的,他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解.比如: select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan' 一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样,因为如果简单的从语句先后上看,这两个语句的确是不一样,如果tID是一个聚合索引,那

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

SQL Server数据库性能优化之SQL语句篇http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326927.html 近期项目需要, 做了一段时间的SQL Server性能优化,遇到了一些问题,也积累了一些经验,现总结一下,与君共享.SQL Server性能优化涉及到许多方面,如良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能. 操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到

此文为转载,仅做保存使用,出处:http://www.cr173.com/html/8688_all.html 在数据库存优化设计中往往会提到索引,这编文章就来详细的说明一下在 SQL SERVER 下面的建立索引的技巧和需要注意的一些地方,让您可以更直观的了解数据库的结构. 往往在数据量比较小,查询量也不是很大的时候我们往往会忽视索引的存在. 总结优化如下: 1.主键就是聚集索引 2.只要建立索引就能显著提高查询速度 3.把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引,以提高查询速度 (四)其他书

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的.在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上.合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上.一般来说: a.有大量重复值.且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by.group by 发生的列,可考虑建立集群索引; b.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引, 选择度高的列

T1表 10000000万条数据,(插入时间36分钟,count(*)查询19秒,空间占用670M左右) 1.真正充分的利用索引比如like '张%' 就是符合SARG(符合扫描参数)标准而like '%张' 就不符合该标准 通配符%在字符串首字符的使用会导致索引无法使用,虽然实际应用中很难避免这样用,但还是应该对这种现象有所了解,至少知道此种用法性能是很低下的. ********************************************** 2.“非”操作符不满足SARG形式,使

效果图 原理 大概介绍一下实现原理.首先你得有一张图(废话~),接下来就是把这张图的轮廓提取出来,轮廓提取算法有很多,本人不是搞图像处理的,对图像处理感兴趣的童鞋可以查看相关资料.如果你有好的轮廓提取算法,也可以把源码中的算法替换掉,我们采用的轮廓提取算法是Sobel边缘检测.网上的实现有很多,我懒得去实现一遍,github有开源的实现,直接下载了:GraphicLib.本文不具体介绍轮廓提取算法.得到轮廓图以后,接下来要做的是,按照线条的走势,一个一个像素点绘制出来.注意,一定要按照线条的走势

一.认识索引 (一)深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”