FreeSurfer 是美国哈佛-麻省理工卫生科学与技术部和马萨诸塞州总医院共同开发的一款磁共振数据处理软件包,是基于 Linux 平台的全免费开源软件.FreeSurfer 能完成对高分辨率的 MRI 图像进行分割.配准及三维重建,其处理过程主要包含去头骨.B1 偏差场校正.体数据配准.灰白质分割.面数据配准等.FreeSurfer 可以方便地处理大脑 MRI 图像,并生成高精度的灰.白质分割面和灰质.脑脊液分割面,根据这两个表面可以计算任何位置的皮质厚度及其他面数据特征如皮质 外表面积.曲率

绘制大脑表层并高亮染色的工作是以openGL加载obj文件为基础的,这里是我们用到的原始程序:只能加载一个obj文件的demo. 然而,一个完整的大脑表层是由很多分区组成的,因此我们的程序需要支持两个功能: 同时加载多个obj文件. 每个大脑分区obj文件保持其相对位置. 明白了需求后,我们就可以开始修改代码了~ glmUnitize函数的作用是单位化,也就是把模型通过平移和缩放变换限制到3维坐标系中点为中心的一个单位正方体区域内.所以控制obj显示位置是在glmUnitize()函数中,源代码

研究了很久,自始至终不能够从三者的区别和联系中找到一个大脑与这些概念之间合适的相处方式.对于基本概念和理论理解不到位,在工作之中会走很多弯路和犯很多错误.今天花一天的时间,终于对三者的区别和联系有了更进一步的理解,特此记录并分享之,供大家探讨交流. (一)磁盘分区 首先要明白的是磁盘为什么要分区. 一是从数据安全方面考虑,二是从系统访问磁盘的性能考虑.一个磁盘的某个分区损坏,不在该分区的数据将不会受到影响,这样就能够有效地保护不同业务的数据.过大的磁盘分区在系统进行读写的时候,会降低系统的读写性

如何自行搭建一个威胁感知大脑 SIEM?| 硬创公开课 本文作者:谢幺 2017-03-10 10:09 专题:硬创公开课 导语:十年安全产品经验的百度安全专家兜哥,手把手教你用开源项目搭建SIEM安全系统. 近年来态势感知.威胁情报等等新词不断出现,其实万变不离其宗,它们都是利用已知的数据来判断风险,甚至预知未发生的威胁.这如同一个老练的探险者孤身穿行在原始丛林,他能轻巧自然地避开蛇虫鼠蚁,用脚印来预知猛兽的威胁.这一切都依赖于他那颗善于思考,经验丰富的大脑. 在网络安全的原始森林里,SIEM

https://www.cnblogs.com/chuncn/archive/2009/02/20/1395165.html SQL Server 2005 的分区表(partition table)是复杂的,特别是对于初学者来说.不管怎样,我们还是掌握了分区函数(partition function),分区方案(partition scheme),最后终于创建了一个分区表出来.但之后呢,或许你想查看分区表的各个分区分区列的取值范围(这个分区的理论最小值和最大值),虽然可以通过分区函数中定义的边

什么是表分区 一般情况下,我们建立数据库表时,表数据都存放在一个文件里. 但是如果是分区表的话,表数据就会按照你指定的规则分放到不同的文件里,把一个大的数据文件拆分为多个小文件,还可以把这些小文件放在不同的磁盘下由多个cpu进行处理.这样文件的大小随着拆分而减小,还得到硬件系统的加强,自然对我们操作数据是大大有利的. 所以大数据量的数据表,对分区的需要还是必要的,因为它可以提高select效率,还可以对历史数据经行区分存档等.但是数据量少的数据就不要凑这个热闹啦,因为表分区会对数据库产生不必要的

在通过光盘或者U盘安装Win7操作系统时,在对新硬盘进行分区时,会自动产生100m的系统保留分区.对于有洁癖的人来说,这个不可见又删不掉的分区是个苦恼.下面介绍通过diskpart消灭保留分区的办法: 1.安装Win7运行到创建磁盘分区界面时,按下Shift+F10,启动命令窗口. 2.输入Diskpart,回车,进入Diskpart的命令环境(其提示符为:?DISKPART>?). 3.在此提示符下键入以下命令   List Disk           显示本机的所有磁盘 Select Di

在关系型 DB中,分区表经常使用DateKey(int 数据类型)作为Partition Column,每个月的数据填充到同一个Partition中,由于在Fore-End呈现的报表大多数是基于Month的查询,按照Month分区的设计能够提高查询性能,但是,如果,前任DBA没有创建Schedule来维护Partition Function,不能增加新的Partition,所有新增加的数据都会插入到最后一个Partition中,导致最后一个Partition填充的数据量十分大,降低了分区表的查询

在SQL Server中,普通表可以转化为分区表,而分区表不能转化为普通表,普通表转化成分区表的过程是不可逆的,将普通表转化为分区表的方法是: 在分区架构(Partition Scheme)上创建聚集索引,就是说,将聚集索引分区. 数据库中已有分区函数(partition function) 和分区架构(Partition scheme): -- create parition function CREATE PARTITION FUNCTION pf_int_Left (int) AS RAN

在SQL Server中,对超级大表做数据归档,使用select和delete命令是十分耗费CPU时间和Disk空间的,SQL Server必须记录相应数量的事务日志,而使用switch操作归档分区表的老数据,十分高效,switch操作不会移动数据,只是做元数据的置换,因此,执行分区切换操作的时间是非常短暂的,几乎是瞬间完成,但是,在做分区切换时,源表和靶表必须满足一定的条件: 表的结构相同:列的数据类型,可空性(nullability)相同: 索引结构必须相同:索引键的结构,聚集性,唯一性,列

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 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

VMware下对虚拟机Ubuntu14系统所在分区sda1进行磁盘扩容 一般来说,在对虚拟机里的Ubuntu下的磁盘进行扩容时,都是添加新的分区,而并不是对其系统所在分区进行扩容,如在此链接中http://www.cnblogs.com/yiru/archive/2012/11/15/2770968.html 就是添加了新的分区.但是我们平时自动安装一些软件或者库,都会自动安装在系统所在分区/dev/sda1里面,很不方便,今天查了相关资料,找到一种可以扩充/dev/sda1的方法,顺便在此记录

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 案例分析(Case) 方案一(Solution One) 方案二(Solution Two) 方案三(Solution Three) 实现代码(SQL Codes) 主分区完整.差异还原(Primary Backup And Restore) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在我的数据库实例中,有很多类似下图所示的数据库,这些数据库的名称是有规律的,每个数据库

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 案例分析(Case) 实现代码(SQL Codes) 主分区完整.差异还原(Primary Backup And Restore) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在我的数据库实例中,有很多下图所示的数据库,这些数据库的名称是有规律的,每个数据库包含的表都是相同的,其中2个表是类似流水记录的表,表的数据量会比较大,占用的空间有几十G到上百G不等,这2个表相对于

假设test用户下创建的t_jingyu表 vsql -Utest -wtestpwd create table t_jingyu( col1 int, col2 varchar, col3 timestamp not null) PARTITION BY (date_part('doy', t_jingyu.col3));   需求:删除doy分区表t_jingyu的历史分区数据(8月份) $.sql \timing SELECT DROP_PARTITION('test.t_jingyu',

归档和压缩命令: 命令格式: gzip [-9] 文件名 bzip2 [-9] 文件名 gzip –d .gz格式的压缩文件 bzip2 –d .bz2格式的压缩文件 选项: -9:高压缩比,多用于压缩时用: -d:解压文件 -v:显示压缩过程 -l:显示某个压缩文件的内部信息-c   提示:想查看压缩文件内的内容,可以使用zcat命令.bz2压缩的则用bzcat. 压缩时如果要保留原来的文件,则使用: gzip -9 -c man.config > man.config.gz   lzma命令

<single_partition_rebuild_index_option> ::= {     SORT_IN_TEMPDB = { ON | OFF }   | MAXDOP = max_degree_of_parallelism   | DATA_COMPRESSION = { NONE | ROW | PAGE | COLUMNSTORE | COLUMNSTORE_ARCHIVE} }   | ONLINE = { ON [ ( <low_priority_lock_wait

20 分区 20 分区 20.1 MySQL的分区概述 20.2 分区类型 20.2.1 RANGE分区 20.2.2 LIST分区 20.2.3 COLUMNS分区 20.2.3.1 RANGE COLUMNS分区 20.2.3.2 LIST COLUMNS分区 20.2.4 Hash分区 20.2.4.1 LINEAR HASH分区 20.2.5 Key分区 20.2.6 子分区 20.2.7 MySQL分区如何处理NULL 20.3 分区管理 20.3.1 RANGE和LIST分区管理 2

简介 之前一篇简单的介绍了语法和一些基本的概念,隔了一段时间,觉得有必要细致的通过实例来总结一下这部分内容.如之前所说,分区就是讲大型的对象(表)分成更小的块来管理,基本单位是行.这也就产生了很大优势, 比如在数据库维护备份还原操作的时候,比如在大量用户访问能导致死锁的时候等等. 接下来我们通过大量实例从分区到展示分区的效果以及一些实际案例来提高对这部分知识的理解. --****************** --1.创建分区函数             --******************

索引与表类似,也可以分区: 分区索引分为两类: Locally partitioned index(局部分区索引) Globally partitioned index(全局分区索引) 下面就来详细解析一下这两类索引. 一:Locally partitioned index(局部分区索引) 1. 概念: 局部分区索引随表对索引完成相应的分区(即索引会使用与底层表相同的机制分区),每个表分区都有一个索引分区,并且只索引该表分区. 如图,若一个表被划分为AB两个分区,则局部分区索引A就只索引A分区中