摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据（点、线、面等）的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象，它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
索引是对数据库表中的一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可以提高数据库中特定数据的查询速度。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
做了这么多数据地图，是时候该总结一些心得和理念了，今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
假设一个工具需要4个步骤才能够完成，那么一个人只能完成了全部的4个步骤后才能继续进行下一个工具的生产。但如果引入另外的3个人，每个人只负责一个步骤，那么一个人只需要完成一个步骤就可以进行下一个工具的生产。
非叶子节点只存储与搜索有关的key 叶子节点存储数据。从小到大有序，并且使用指针连接在一起。 B+树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性。B-tree将数据库拆分成了固定大小的块，通常为4K,块是内部读写的最小单元。这种设计更接近底层硬件，因为磁盘也是以固定大小的块排列的。 问题：如果固定大小的块已经满了该怎么办、 答案：分裂多个块解决，空的空间使用空闲空间。
SP将地理数据分割为两大块：描述层和映射层，可以使用rgdal包的readOGR（)函数读取数据。
2021年9月21日，Drug Discovery Today杂志在线发表文章，文章概述和讨论了配体-蛋白的分子对接中机器学习（尤其是深度学习）的应用。
MySQL的GIS（空间信息系统）功能从8.0开始进行了大幅改进,包括支持空间数据参照系统，空间数据索引等等新功能和新特性。
本文介绍由加拿大多伦多大学的Daniel Flam-Shepherd和Alán Aspuru-Guzik共同通讯发表在Nature Communications的研究成果：作者研究了语言模型学习复杂的分子分布的能力。通过编译更大、更复杂的分子分布，作者引入几个挑战性的分子生成任务评估语言模型的学习能力。结果表明，语言模型具有强大的生成能力，能够学习复杂的分子分布。语言模型可以准确生成：ZINC15数据集中惩罚 LogP得分最高分子的分布、PubChem数据集中多模态分子及最大分子的分布。
❝本节来详细介绍如何使用R语言来构建地理投影系统绘制世界地图，细节挺多的小编做了详细的注释；结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) library(sf) library(camcorder) 导入数据 world <- read_sf("countries.geojson") %>% janitor::clean_names() %>% rmapshaper::ms_simplify(keep = 0.2) tomato_prod <- read_csv("tomato-
文章：LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental Plane Pre-Fitting and Skeleton Tracking
如果能以 3D 方式展示矩阵乘法的执行过程，当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈，今天这篇是理论篇，没有多少案例，而且还很长，所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着，时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛，大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息，而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外，很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下，并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
一、什么是MySQL索引？ 想象一下，你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引，你需要走过每一个书架，查看每一本书的标题，这会非常耗时。但如果有一个索引卡片，告诉你每本书的位置，你就可以直接走到那本书所在的书架，快速找到你想要的书。在MySQL数据库中，索引就类似于这个索引卡片，它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
文章：Lane Detection and Estimation from Surround View Camera Sensing Systems
话虽如此，我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法，可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
最厉害的莫过于还可给出3D几何数据，像这些石像效果，就是根据提取的位置信息再渲染而得到的。
审核日志说明 编译须知 连接管理说明 错误处理 keyring注意事项 优化器说明 包装注意事项 性能架构说明 可插拔身份验证 安全须知 空间数据支持 添加或更改功能 修正错误 审核日志说明 MySQL企业审核现在支持对JSON格式的日志文件进行审核日志文件修剪。请参阅审核日志文件的空间管理。 编译须知 GCC 10现在是用于在EL7或EL8上构建MySQL的受支持编译器。devtoolset-10（EL7）或 gcc-toolset-10（EL8）软件包中提供了此编译器 。在构建基于libmysqlcli
数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性，访问数据的时候会一并访问所有数据块。磁盘上的这些数据块与链表类似，即它们都包含一个数据段和一个指针，指针指向下一个节点（数据块）的内存地址，而且它们都不需要连续存储（即逻辑上相邻的数据块在物理上可以相隔很远）。
综上所述，设置主键有助于维护数据库的结构和性能，并确保数据的准确性和一致性。在数据库设计中，选择合适的主键是一个重要的决策，可以根据具体业务需求和数据模型的特点来确定。
Earth Engine 服务器对象是具有以ee（例如eeImage、eeReducer）开头的构造函数的对象，并且此类对象上的任何方法都是服务器函数。任何不是以这种方式构造的对象都是客户端对象。客户端对象可能来自 R Earth Engine 客户端（例如 Map）或 R 语言（例如 date、data.frame、c()、list()）。
尽管Transformer在广泛的视觉任务中取得了诱人的成功，但在高分辨率图像生成建模方面，Transformer还没有表现出与ConvNets同等的能力。在本文中，我们试图探索使用Transformer来构建用于高分辨率图像合成的生成对抗性网络。为此，我们认为局部注意力对于在计算效率和建模能力之间取得平衡至关重要。因此，所提出的生成器在基于风格的架构中采用了Swin Transformer。为了实现更大的感受野，我们提出了双重关注，它同时利用了局部窗口和偏移窗口的上下文，从而提高了生成质量。此外，我们表明，提供基于窗口的Transformer中丢失的绝对位置的知识极大地有利于生成质量。所提出的StyleSwan可扩展到高分辨率，粗糙的几何结构和精细的结构都得益于Transformer的强大表现力。然而，在高分辨率合成期间会出现块伪影，因为以块方式执行局部关注可能会破坏空间相干性。为了解决这个问题，我们实证研究了各种解决方案，其中我们发现使用小波鉴别器来检查频谱差异可以有效地抑制伪影。大量实验表明，它优于现有的基于Transformer的GANs，尤其是在高分辨率（例如1024×1024）方面。StyleWin在没有复杂训练策略的情况下，在CelebA HQ 1024上优于StyleGAN，在FFHQ-1024上实现了同等性能，证明了使用Transformer生成高分辨率图像的前景。
索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引通过树形结构重排表中的数据来提高数据的访问速度，非聚簇索引则通过维护表中的数据指针来提高数据的索引。
今天为大家介绍的是来自陈语谦教授团队发表在Journal of Chemical Theory and Computation的论文，“Equivariant Flexible Modeling of the Protein−Ligand Binding Pose with Geometric Deep Learning”，博士生董铁君为第一作者。该文提出了一种新的AI驱动的蛋白-小分子复合物结构柔性建模方法FlexPose，可准确高效的预测复合物结构、亲和力及模型置信度。模型采用标量-矢量二元特征表示和 SE(3)-等变网络，以端到端动态建模复合物结构；同时提出构象感知的预训练和弱监督学习策略提高模型在未见过的化学空间中泛化性。在PDBbind，APObind数据集上的评估显示，在涉及蛋白质构象变化的任务中，模型的精度和效率大幅高于传统的分子对接及近期基于AI的方法。在基于数据集相似性的评价中，两个构象感知策略很大程度上提高了模型在低相似性化学空间中的性能。此外模型预测的亲和力及置信度估计为后续的药物研发提供了有效直接的参考。
1）索引是数据库对象之一，用于加快数据的检索，类似于书籍的索引。在数据库中索引可以减少数据库程序查询结果时需要读取的数据量，类似于在书籍中我们利用索引可以不用翻阅整本书即可找到想要的信息。
睡眠期间的神经元动力学似乎将最小化生成模型的复杂性 (即,在缺乏感官证据的情况下,最小化后验信念和前验信念之间的分歧)。这正是统计学中提出的在缺乏新统计数据的情况下优化模型的论点——通过删除冗余的模型参数
机器之心专栏 国防科技大学徐凯教授团队 近日，国防科技大学徐凯教授团队提出了基于随机优化求解快速移动下的在线 RGB-D 重建方法 ROSEFusion，在无额外硬件辅助的条件下，仅依靠深度信息，实现了最高 4 m/s 线速度、6 rad/s 角速度相机移动下的高精度在线三维重建。 自 2011 年 KinectFusion 问世以来，基于 RGB-D 相机的实时在线三维重建一直是 3D 视觉和图形领域的研究热点。10 年间涌现出了大量优秀的方法和系统。如今，在线 RGB-D 重建已在增强现实、机器人等领
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
. （1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的seo/' target='_blank'>优化器中有效)： ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．：
首先在这里介绍一下物理区和本地区是什么意思，物理区就是物理上连续的磁盘空间，即通常意义上的分区。本地区是指VMFS管理的物理区内分为保留区和本地区，前面一部分是保留区，后面部分是本地区。
Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
1.数据结构初始化：定义全局变量和数组用来存储图的结构、节点颜色等信息，并初始化相关数组和变量。
研究生讨论班第一次用 slides 作报告，主要讲了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化的内容。文末给出对应的 pdf 网页版本。
为了解决这些问题，本文将轻量化CNNs的4个重要组成部分从粗到细分解并重新设计：
当在SQL语句中连接多个表时, 尽量使用表的别名并把别名前缀于每个列上。这样一来,
首先数据选择有几个简单原则： 更小的通常更好。一般情况下，应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。例如只需要存 0~200，tinyint unsigned 更好。更小的数据类型通常更快，因为它们占用更少的磁盘、内存和 CPU 缓存，并且处理时需要的 CPU 周期也更少。 简单就好。简单数据类型的操作通常需要更少的 CPU 周期。例如，整型比字符操作代价更低，因为字符集和校对规则（排序规则）使字符比较 比 整型比较更复杂。这里有两个例子：一个是应该使用 MySQL 内建的类型（date, time, d
*通过共享文件夹的方式将j**d**k的安装包放在ma**ster**节点的/**root/downloads**文件夹下*
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时，合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．： ORACLE采用自下而上
本文考虑了热力学、信息和推理之间的关系。特别是，它在自组织的变分（自由能）原理下探索了信念更新的热力学伴随物。简而言之，任何拥有马尔可夫毯的（弱混合）随机动力系统，即 内部和外部状态的分离——配备有信息几何。这意味着内部状态参数化外部状态的概率密度。此外，在非平衡稳态下，内部状态流可以解释为统计学中称为贝叶斯模型证据的量的梯度流。简而言之，任何拥有马尔可夫毯子的系统都存在自然的贝叶斯力学。至关重要的是，这意味着内部状态执行的推论与其能量学（以随机热力学为特征）之间存在明确的联系。本文是 主题为“协调能源-自主计算与智能”。
SQL优化技巧 1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): oracle的解析器按照从右到左的顺序处理 from 子句中的表名，from子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在 from 子句中包含多个表的情况下, 你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需 要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. 2.where子句中的连接顺序:
MOP 不用多说了，我这里指的就是 MySQL、Oracle、PostgreSQL 三种目前最主流的数据库，MOP 系列打算更新 MOP 三种数据库的索引知识、高可用架构及常用 SQL 语句等等，今天打算介绍一下这三种数据库的索引基础知识。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
https://leetcode-cn.com/problems/vertical-order-traversal-of-a-binary-tree/
在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍。
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的 情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表 (intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。
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