转自基于R-Tree的最近邻查询 BAB(Branch．and．Band)算法是由Nick Roussopoulousnl等人于1995年提出的,是最早的基于R．树的静态最近邻查询算法.该算法使用MINDIST和MINMAXDIST两个距离作为查询过程中的判断条件,对R树进行深度优先 搜索以查找最近邻,适用于基于静态对象的最近邻搜索.BAB思想已经被广泛的应用于人工智能以及运筹学等领域.如果搜索顺序和剪枝的规则选取适当,可以有效的减少系统在大规模空间搜索过程中的结点访问数目. 一.The MBR…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引…

本文来自网易云社区 原创: 蒋鸿翔 DataFunTalk 本文根据网易大数据蒋鸿翔老师DataFun Talk--"大数据从底层处理到数据驱动业务"中分享的<基于Impala平台打造交互查询系统>编辑整理而成,在未改变原意的基础上稍做整理. 以上是今天的内容大纲,第一个讲一下交互式查询的特点,在大数据平台有很多查询平台可以选择,第二个讲一下依据项目如何选择平台,选型因素是什么.第三个讲一下Impala基本介绍,以及在Impala上的改进.接下来是impala的应用场景,最…

目录 SQLite R*Tree 模块测试 1.SQLite R*Tree 模块特性简介 2.SQLite R*Tree 模块简单测试代码 SQLite R*Tree 模块测试 相关参考: MySQL空间索引简单使用 MongoDB地理空间数据存储及检索 The SQLite R*Tree Module Memory-Mapped I/O In-Memory Databases libspatialindex R* tree - Wikipedia 我另外做了GEOS STRtree/Quadt…

原文地址:使用Anemometer基于pt-query-digest将MySQL慢查询可视化 作者:84223932 本文主要介绍使用Anemometer基于pt-query-digest将MySQL慢查询可视化,因为网上资料相对较少,且都是英文的,遇到报错也没有相关的参考资料,因此写此文. 欢迎转载,请注明作者.出处. 作者:张正 blog:http://space.itpub.net/26355921  QQ:176036317 如有疑问,欢迎联系. 准备条件:1.MySQL开启慢查询 2.…

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.…

概率图模型 基于R语言 这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio…

时间序列: (或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测.(百度百科) 主要考虑的因素: 1.长期趋势(Long-term trend) : 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function). 2.季节性变动(Seasonal variation) 按时间变动,呈现重复性行为的序列…

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA…

models之对于表的创建有以下几种: 一对一:ForeignKey("Author",unique=True),  OneToOneField("Author") 一对多:ForeignKey(to="Publish",to_field="id",on_delete.CASCADE) 多对多:ManyToManyField(to="Author") 首先我们来创建几张表 from django.db im…