摘要:HALCON数据类型:Iconic Variables(图形变量).Control Variables(控制变量).在C#中,图形变量用HObject声明,控制变量用HTuple声明.(halcon数据类型被封装成类). 一,HALCON中变量导成C#变量 1,图形变量 图像变量 HObject  ho_Image. 区域变量  HObject  ho_Region.轮廓变量 HObject ho_XLD 注:图形变量使用前,遵循先声明,再赋值,后使用原则.使用方式:例 HObject h

一.存储引擎 存储引擎,MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中.这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力.通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能.InnoDB存储引擎是5.5版本后Mysql的默认数据库,事务型数据库的首选引擎,支持ACID事务,支持行级锁定.另外还有常见的MyISAM存储引擎,它拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务.所以,很明显:插入不频繁,查询非常频繁,没有事务

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  );   我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin. 在查找username="admin"的记录

      我之所以会写这篇对比文章,是因为公司新产品研发真实经历过这个痛苦过程(传统基于SQL Server开发的C/S产品转为MySQL云产品).首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 此查询结果应该为1000行,每行包含3个相

命名规则:表名_字段名1.需要加索引的字段,要在where条件中2.数据量少的字段不需要加索引3.如果where条件中是OR关系,加索引不起作用4.符合最左原则 https://segmentfault.com/q/1010000003984016/a-1020000003984281 联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c

<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他. Posted on 2013-08-25 23:36 Imageshop 阅读(242) 评论(3) 编辑 收藏 [由于周五写的很匆忙,导致文中内容不详细,周末又仔细的整理和汇总了下,做了大量的修改,因此把原文删除重新发布了]. 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark

1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 此查询结果应该为1000行,每行包含3个相

从决策树.随机森林.GBDT最终到XGBoost,每个热门算法都不是孤立存在的,而是基于一系列算法的改进与优化.决策树算法简单易懂可解释性强,但是过拟合风险很大,应用场景有限:随机森林采用Bagging采样+随机属性选择+模型集成的方法解决决策树易过拟合的风险,但是牺牲了可解释性:GBDT在随机森林的基础上融合boosting的思想建立树与树之间的联系,使森林不再是互相独立的树存在,进而成为一种有序集体决策体系:XGBoost在GBDT的基础上更进一步,将每轮迭代的目标函数中加入正则项,进一步降

摘自:http://blog.chinaunix.net/uid-25063573-id-3032578.html Mysql索引使用解析 1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SEL

一,什么情况下使用索引1. 表的主关键字 自动建立唯一索引 2. 表的字段唯一约束 ORACLE利用索引来保证数据的完整性 3. 直接条件查询的字段 在SQL中用于条件约束的字段 如zl_yhjbqk(用户基本情况)中的qc_bh(区册编号) select * from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’ 4. 查询中与其它表关联的字段 字段常常建立了外键关系 如zl_ydcf(用电成份)中的jldb_bh(计量点表编号) select * from zl_ydcf a,z

摘要: 除了吃瓜,还是得吸取教训啊同学们! 这次,我从纯技术角度分析腾讯云与前沿数控的磁盘数据丢失事件,不站队. 硬盘门 这里说的硬盘门不是10年前陈老师的那一次,而聊的是最近"腾讯云"用户"前沿数控"的磁盘数据丢失. 关于这次事件,腾讯云是这样说的: 近日,腾讯云用户北京清博数控科技有限公司所属"前沿数控"平台一块操作系统云盘,因受所在物理硬盘固件版本bug导致的静默错误(写入数据和读取出来的不一致)影响,文件系统元数据损坏. 腾讯云多少有点打

基于雪花模型的维度以下面的 Product 产品与产品子类别,产品类别为例. DimProduct 表和 DimProductSubcategory 表有外键关系,而 DimProductSubcategory 表和 DimProductCategory 表存在外键关系. 测试的维度表与数据 - USE BIWORK_SSIS GO IF OBJECT_ID('DimProduct') IS NOT NULL DROP TABLE DimProduct GO IF OBJECT_ID('DimP

我之所以会写这篇对比文章,是因为公司新产品研发真实经历过这个痛苦过程(传统基于SQL Server开发的C/S产品转为MySQL云产品). 首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因 为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了 极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错误(当

红色部分为本章所述模块 所讲述的请求流程模块,大家已经很清楚了.那怎么给大家去讲的更清晰,大家理解的更容易呢?当然是,带着问题去学习,吸收或许会更快些啦.:) 开篇之前,给大家提以下几个问题,这些问题是本文的主体思路(也是个人学习路线): WEB服务器那么多,Apache.Tomcat.Nginx.Jetty.Resin,名词那么多,HTTP Server.Application Server.Web Server.Servlet Container,他们是什么?之间关系是什么?区别又在哪? C

061 如何删除表? 答案:运行命令 drop table table_name; 062 创建索引 对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降.但是也不是什么情 况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还会影响到更新速度,这

1.为什么需要索引(Why is it needed)? 当数据保存在磁盘类存储介质上时,它是作为数据块存放.这些数据块是被当作一个整体来访问的,这样可以保证操作的原子性.硬盘数据块存储结构类似于链表,都包含数据部分,以及一个指向下一个节点(或数据块)的指针,不需要连续存储. 记录集只能在某个关键字段上进行排序,所以如果需要在一个无序字段上进行搜索,就要执行一个线性搜索(Linear Search)的过程,平均需要访问N/2的数据块,N是表所占据的数据块数目.如果这个字段是一个非主键字段(也就是

[常见面试问题总结目录>>>] [面试][MySQL常见问题总结][03] 2016-05-29 22:20 阅读(8244) 评论(2) [面试][MySQL常见问题总结][02] [面试][MySQL常见问题总结][01] [BAT(百度,阿里,腾迅)面试题] 原文:http://blog.csdn.net/DERRANTCM/article/details/51534411 061 如何删除表? 答案:运行命令 drop table table_name; 062 创建索引 对于查