在此操作过程中将锁定整个表。 DISABLE 将索引标记为已禁用，从而不能由 数据库引擎使用。任何索引均可被禁用。已禁用的索引的索引定义保留在没有基础索引数据的系统目录中。...默认值为 ON。 如果 LOB 列不存在，则忽略 LOB_COMPACTION 子句。 OFF 不压缩包含大型对象数据的页。 OFF 对堆没有影响。 ON 压缩所有包含大型对象数据的页。...如果索引所在的文件组脱机或设置为只读，则无法重新组织或重新生成索引。如果指定了关键字 ALL，但有一个或多个索引位于脱机文件组或只读文件组中，该语句将失败。...语法可重新生成索引的所有分区。 大型对象数据类型压缩 重新组织索引时，除了重新组织一个或多个索引外，默认情况下还将压缩聚集索引或基础表中包含的大型对象数据类型 (LOB)。...压缩此数据可以改善磁盘空间使用情况： 重新组织指定的聚集索引将压缩该聚集索引的叶级别（数据行）包含的所有 LOB 列。 重新组织非聚集索引将压缩该索引中属于非键（包含性）列的所有 LOB 列。
重新组织索引时，除了重新组织一个或多个索引外，默认情况下还将压缩聚集索引或基础表中包含的大型对象数据类型 (LOB)。...压缩此数据可以改善磁盘空间使用情况： 重新组织指定的聚集索引将压缩该聚集索引的叶级别（数据行）包含的所有 LOB 列。...此过程中将删除碎片，通过使用指定的或现有的填充因子设置压缩页来回收磁盘空间，并在连续页中对索引行重新排序（根据需要分配新页）。这样可以减少获取所请求数据所需的页读取数，从而提高磁盘性能。...重新组织表中的所有索引 在“对象资源管理器”中，展开包含您要重新组织索引的表的数据库。 “表”文件夹。 展开要为其重新组织索引的表。...重新生成索引 在“对象资源管理器”中，展开包含您要重新组织索引的表的数据库。 “表”文件夹。 展开要为其重新组织索引的表。 “索引”文件夹。 “重新组织”。
1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并对其进行汇总。以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...所有数据结构 - 内容显示： `str()`：紧凑的数据内容显示（环境） `class()`：向量的数据类型（例如字符，数字等）以及数据帧，矩阵和列表的数据结构。...（1）向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...---- 因子的relevel 我们已经简要地讨论了一些因子，但只有在实战之后，这种数据类型才会变得更加直观。稍微绕道而行，了解如何在一个因素中重新定义类别。
它通过分析由定性变量构成的交互汇总表，来揭示同一变量各类别之间的差异，以及不同变量各类别之间的对应关系，这是一种非常好的分析调查问卷的手段。...11.2.2 R语言实现 R中的程序包MASS提供了两个函数，corresp()用于做简单一的对应分析，mca()用于计算多重对应分析，通常使用前者，其调用格式为corresp(x,nf=1,……)...x是数据矩阵:nf表示因子分析中计算因子的个数，通常取2....MASS程序包的函数功能还是有限的，于是一些R软件使用者开发了专门用来处理对应分析的程序包，如ca包，该包专门用于计算并可视化简单对应分析、多重及联合对应分析。 ?...但是列联表存在一个问题:当变量很多且每个变量又有多个类别时，数据量很大，很难直观地发现变量间的内在联系，这时对应分析就是一种有效的解决方案。 ?
使用重采样方法，如交叉验证，就可以得到每个模型在未知数据上精准度的估计。你需要利用这些估计从你创建的一系列模型中选择一到两个最好的模型。...比较模型：使用8种不同的技术比较训练得到的模型。 准备数据集 本研究案例中使用的数据集是皮马印第安人糖尿病数据集，可在UCI机器学习库中获取。也可在R中的mlbench包中获取。...我们将使用重复交叉验证，folds为10，repeats为3，这是比较模型的常用标准配置。评估指标是精度和kappa，因为它们很容易解释。 根据算法的代表性和学习风格方式进行半随机选择。...此函数可以检查模型是可比较的，并且模型都使用同样的训练方案（训练控制配置）。这个对象包含每个待评估算法每次折叠和重复的评估指标。 下一节中我们使用到的函数都需要包含这种数据的对象。...你也可以画出它们之间的差异，但是我发现与上面的汇总表相比并没多大用处。 总结 在这篇文章中你学会了8种不同的技术，可以用来比较R语言机器学习算法模型的估计精度。
本文中将三元组(h, θ, α)定义为C-G参数，类似于[37]中的参数化方式。这样的参数化方式使得相机-地面几何的估计变得更加直观（即一个高度和两个角度），并且可以通过使用IMU姿态来补偿几何关系。...在地面特征f上构建的视觉重投影因子和相机-地面约束因子的示意图，这里，ci是参考帧，而cj是目标帧。...1）IMU预积分因子：帧之间的IMU数据被预积分并用于构建IMU预积分因子，其残差可以表示为： 2）视觉重投影因子：滑动窗口中维护的视觉特征，包括地面特征，用于构建视觉重投影因子，其残差可以表示为：...3）相机-地面约束因子：相机-地面约束应用于滑动窗口中维护的地面特征。在我们的实现中，有两种相机-地面约束因子，取决于地面特征的锚定帧和应用相机-地面约束的目标帧。...如果锚定帧和目标帧相同，则残差可以表示为 如果参考帧和目标帧不同，则残差可以表示为 其中，第i帧是锚定帧，第j帧是目标帧，pc_fj是指(14)式中的结果。
plane: 存储图像中一个或多个分量的一片内存区域。一个 plane 包含一个或多个分量。...注意 slice 是针对图像分片，而不是针对 plane 分片，一帧图像有多个 plane，一个 slice 里同样包含多个 plane。...stride/pitch: 一行图像中某个分量(如亮度分量或色度分量)所占的字节数， 也就是一个 plane 中一行数据的宽度。...有对齐要求，计算公式如下： stride 值 = 图像宽度 * 分量数 * 单样本位宽度 / 水平子采样因子 / 8 其中，图像宽度表示图像宽度是多少个像素，分量数指当前 plane 包含多少个分量(如...一帧图像通常有多个 plane，若将一帧图像划分成多个 slice，则每个 slice 里同样包含多个 plane。
主办方准备了一个庞大的文献数据库，包含了20多万篇学术论文，其中有10万余篇是与COVID-19相关的研究。 该比赛希望全世界AI专家使用文本挖掘工具，来完成比赛中的各类任务。...最后，帮助研究人员能从浩如烟海的文献进行高效检索，为推进COVID-19的研究提供帮助。 ?...创建了与新冠肺炎相关的材料研究的汇总表； 创建了针对新冠肺炎诊断的汇总表； 创建了与新冠肺炎相关的风险因素的汇总表。...这个全文搜索引擎，允许用户在大量文档集合中高效地搜索包含一个或多个搜索词。 SQLite的FTS5默认加权方案是tf-idf，此外，它还支持BM25，这使得性能够进一步提高。 ?...最后，检索出来句子，会通过过TextRank算法进行分析和运行，以便在最终的报告中，以高亮的形式框出。 ? 以上图为例，在目标进行检索后，系统会输出文献的基本信息，如日期、研究方向、期刊等。
主办方准备了一个庞大的文献数据库，包含了20多万篇学术论文，其中有10万余篇是与COVID-19相关的研究。 该比赛希望全世界AI专家使用文本挖掘工具，来完成比赛中的各类任务。...最后，帮助研究人员能从浩如烟海的文献进行高效检索，为推进COVID-19的研究提供帮助。...创建了与新冠肺炎相关的材料研究的汇总表； 创建了针对新冠肺炎诊断的汇总表； 创建了与新冠肺炎相关的风险因素的汇总表。...这个全文搜索引擎，允许用户在大量文档集合中高效地搜索包含一个或多个搜索词。 SQLite的FTS5默认加权方案是tf-idf，此外，它还支持BM25，这使得性能够进一步提高。...最后，检索出来句子，会通过过TextRank算法进行分析和运行，以便在最终的报告中，以高亮的形式框出。 以上图为例，在目标进行检索后，系统会输出文献的基本信息，如日期、研究方向、期刊等。
要想得到 C 矩阵中某一个位置的数据，需要计算 B 矩阵中对应列与 A 矩阵中对应行相乘的结果。 一般经过向量化优化后，同时可以并行计算多个结果数据，则一次计算一块 MR × NR 的小块。...量化公式即可以表示如下： 给定一个浮点数 r 和相应的缩放因子 scale 和零点 zeropoint，量化过程可以表示为： q = round(r/scale) + zeropoint 其中，q...缩放因子与零点需要根据数据的范围（最大值和最小值）计算得到。 缩放因子的计算公式如下： scale = (rmax - rmin)/(qmax - qmin) 零点的计算公式如下。...A 包含卷积输入数据，并且每次推理运行时都会改变，因此每次运行都需要重打包，这会导致额外的开销。...同时间接卷积算法也存在一定的缺陷，即其建立的缓冲区和数据重新组织（Repacking）对内存造成大量的消耗。
前者用来信号在一个区域内分布，后者查看信号相对于某一个点的分布情况。无论是那个模式，都有有两个参数是必须的，-S是提供bigwig文件，-R是提供基因的注释信息。还有更多个性化的可视化选项。...DNA 序列上，这些 DNA 序列通常具有高度相似的核苷酸序列模式，即每个转录因子都有一个目标 DNA 序列的 Motif，公开发表的转录因子数据库中一般记录了转录因子对应的 Motif 信息。...两种分析结果 HOMER结果 knownResults.html 为在公共数据库中已有的 Motif 的计算结果汇总表 !...; Motif:该 Motif 的序列; Name: 该 Motif 对应的转录因子，包含已知 Motif 的数据来源(HOMER / Jaspar 等); P-value:该 Motif 的 pvalue...homerResults.html 为未知 Motif 的计算结果汇总表，homerResults 文件夹中存放的是该项结果的分析数据和图片。 !
数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t) 这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。
摄像机或物体的前后运动在多帧中产生不同尺度的重复patch，较大的patch可能比相邻帧中相应的较小的patch包含更详细的信息，这些额外的细节有助于增强重建质量。...此外还使用提出的测试时知识蒸馏技术，以更少的硬件资源加快了自适应速度。 02 方法 大尺度VSR的伪数据集 下图展示了如何在测试自适应时如何组建数据集。...自监督适应过程 首先利用预训练的VSR网络θ获得初始超分辨帧序列{}。然后从{}中随机选择一帧，并随机裁剪一个patch。然后将按随机比例因子缩小以生成伪标签和一个相应的伪LR。...无需复杂的技术(如特征蒸馏)就可以降低计算复杂性并同时提高SR性能，如下图。...03 实验 消融实验 将patch选取范围为单帧定义为低复发，将patch选取范围为视频定义为高复发，实验如下： 伪数据集制作中不同下采样因子的消融实验： 知识蒸馏的高效适应实验 有大约2100
●论文摘要 为了在自动驾驶的中实现长期鲁棒的、无漂移的姿态估计，本文提出了一种基于紧密耦合的非线性优化估计器中将全局位置信息与视觉和惯导测量信息融合的方法。...我们区分三种类型的因素：视觉（橙色）、惯导（蓝色）和全局位置因子（绿色）。优化变量是当前滑动窗口中关键帧的状态和视觉路标点。...全局位置测量用于定义优化图中的新因子，如图1所示。我们定义了一种基于关键帧的滑动窗口优化方法，区别在于全局位置因子的加入，因为优化中的状态数不会改变。这些新的误差项可以使用IMU预积分算法有效地计算。...表一包含绝对轨迹误差ATE，在没有融合在GPS的VIO的松耦合的方法在所有EuRoC数据集上的结果。 ? 表二所示，紧耦合方法比松耦合方法给出了更精确的位置估计。...●总结 本文将融合问题描述为一个基于关键帧的滑动窗口优化问题，其中使用GPS信息计算出新的全局因子。利用IMU预积分项的计算将GPS全局因子包含在优化中，与视觉+惯导的方法相比，计算成本几乎没有增加。
造成这种配准失败的原因之一是难以将墙两侧的点云对齐，这就是所谓的双边问题[1]。尽管墙壁有一定的厚度，但这些错位可能会在地图中将墙表现为没有厚度。另一个问题是固定参数问题。...关键帧 表示为： 其中 为在扫描时身体在世界坐标系中的姿态， 为包含法线点 的法线云， 由点坐标 和法线向量 组成。 与户外环境不同，在狭窄的室内空间中，当前扫描中地图点的可见性可能非常有限。...通过在由先前关键帧组成的小地图之间的法线云配准确定相对位姿。此外，通过基于视角的循环关闭获得校正测量。这些配准结果作为相对位姿因子包含在图中，并通过 IMU 预积分将 IMU 测量值添加到图中。...每个对的残差成本函数计算为点到平面距离，目标帧相对于查询帧的相对位姿可以通过解决以下优化问题来计算： 得到相对位姿然后转换为相对位姿因子添加到因子图中。...法向量云配准的距离阈值设置为0.5米，根据场景的不同，降采样体素大小设置为0.4米或0.2米。对于关键帧，如果与前一关键帧姿态的角度差超过30度，或者距离差异大于某个阈值，则会增加新的关键帧。
Tracking-by-detection 包含一个步骤检测步骤，然后是一个跟踪步骤。跟踪步骤通常由2个主要部分组成： （1）运动模型和状态估计，用于预测后续帧中轨迹的边界框。...= w * h, r = h / w (2) DeepSORT，状态向量被选择为8元组: 随着镜头移动或者物体与相机的相对运动，物体的长宽比也是会发生变化的。...变换矩阵的平移部分仅影响边界框的中心位置，而另一部分影响所有状态向量和噪声矩阵。M ∈ R2×2 是包含仿射矩阵 a 的尺度和旋转部分的矩阵，并且 T 包含平移部分。...简单理解 M∈R2×2 为二维旋转矩阵，T为平移矩阵。由于我们前面状态定义为： 所以所有的状态都需要旋转操作，平移只需要对中心点（x，y）平移即可。...其中权重因子 λ 通常设置为 0.98 。 作者开发了一种将运动和外观信息相结合的新方法，即IoU距离矩阵和余弦距离矩阵。首先，根据 IoU 的得分，低余弦相似性或遥远的候选者被拒绝。
空间索引： 空间索引是一种针对空间数据类型（如点、线、多边形等）建立的特殊索引，用于加速地理空间数据的查询和检索操作。 3....使用物化视图或汇总表： 对于频繁执行的复杂查询，可以考虑使用物化视图或汇总表来存储查询结果。这样，当需要这些数据时，可以直接从物化视图或汇总表中获取，而无需进行回表操作。...如何在MySQL中创建全文索引，并说明全文索引的使用场景？...假设你有一个包含大量数据的表，并且经常需要根据某个字段进行排序。你应如何优化这个字段的索引以提高排序操作的性能？ 当你尝试为一个已经存在大量数据的表添加索引时，可能会遇到什么问题？如何解决这些问题？...优化表的存储引擎： 对于 MyISAM 存储引擎，可以使用 OPTIMIZE TABLE 命令来重新组织表的数据，减少碎片化。
第一个是lattice包中的singer数据集，它包括纽约合唱团歌手的身高和语音变量等。 第二个是mtcars数据集，它包含32辆汽车的详细信息。...最后一个是car包中的Salaries数据集，包含了大学教授的收入信息，并用来探索性别差异对他们收入的影响。...函数ggplot()虽然设置图形，但没有自己的视觉输出，而是使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom)，包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...我们在前面已经见过了函数geom_smooth()的例子，该函数中的参数含义依次为：method代表要使用的平滑函数，如lm、glm等；参数formula代表在函数中使用的公式，和回归分析中的参数formula
经常与Report Painter一同提出的Report Writer是其前身，原应用于SAP R/3产品中，后升级为Report Painter。...使用该工具开发报表，每次需基于系统已有的一个数据库表，因此开发出的报表数据是在一个模块内的，如可开发资产负债表、费用明细报表。...集(Tcode:GS01~GS04)，以数据库表的一个字段为基础，可设置层级、引用变量，作为报表直接取数的一个来源。通常一个集指代数据表的一个纬度，可自定义。...变量(Tcode:GS11~GS14)，以数据库表的一个字段为基础，作为报表直接取数的一个来源，可较灵活的自定义。...报告组(Tcode:GR51~GR55)，即报表组，每一个Report Painter开发的报表需将其指定到一个唯一的报表组中，一个报表组可包含多个报表。报表所在的报表组需属于同一个库。
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