对于每个唯一的用户id，创建直方图频率R的向量_如何为用户在JAVA程序中创建的每个学生提供唯一的ID - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

C++ OpenCV特征提取之扩展LBP特征提取

LBP均匀模式LBP (uniform LBP) 基本地LBP算子可以产生不同的二进制模式，对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生P2种模式。...上述介绍了几种不同版本的LBP，对LBP特征向量进行提取的步骤,如下所示：将检测窗口划分为16×16的小区域(cell)；对于每个cell中的一个像素，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值...这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数，即得到该窗口中心像素点的LBP值；然后计算每个cell的直方图，即每个数字（假定是十进制数LBP值）出现的频率；然后对该直方图进行归一化处理。...最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量；然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。...然后在代码下面加入创建trackbar的方法 ? 核心的方法ELBP_DEMO ? ? ? ? 然后我们运行一下看看效果 ?

2.2K3 0

卷积神经网络中PETCT图像的纹理特征提取

对于一幅灰度图像 I，它每个像素值的范围是0-255，我们对这些像素点做一个统计，遍历整幅图像，统计像素值0,1,2,3,...,255分别出现的次数。...统计完以后相当于我们有了256个频数（次数），再把它们转化成频率，也就是每个频数除以总频数： p(i) = P(i) / ∑P 以像素值作为横坐标，对应的频率作为纵坐标，就可以得到这个灰度图像 I 的直方图啦...以20个像素值为横坐标，对应的频率为纵坐标，即可画出这个CT图像的直方图。...( vox_val_probs(hist_nz_bin_indices) .* log(vox_val_probs(hist_nz_bin_indices)) ); 注：vox_val_probs表示直方图中的概率值向量...说白了如果直方图是简单的像素概率统计，得到的统计结果是个一维的向量；GLCM就是两个像素之间的共现（共同出现）概率统计，得到的统计结果是个二维的向量。闹，没看懂。

1.6K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

MySQ 8.0 推出直方图，性能大大提升！

/ 创建和删除直方图 直方图信息优化案例 ---- 查询优化器负责将SQL查询转换为尽可能高效的执行计划，但随着数据环境不断变化，查询优化器可能无法找到最佳的执行计划，导致SQL效率低下。...因此MySQL8.0.3推出了直方图(histogram)功能，直方图是列的数据分布的近似值，其向优化器提供更多的统计信息。比如字段NULL的个数，每个不同值的百分比，最大/最小值等。...MySQL的直方图分为：等宽直方图和等高直方图，MySQL会自动分配使用哪种类型的直方图，无法干预等宽直方图：每个bucket保存一个值以及这个值的累计频率等高直方图：每个bucket保存不同值的个数...，上下限以及累计频率 直方图同时也存在一定的限制条件：不支持几何类型以及json类型的列不支持加密表和临时表无法为单列唯一索引的字段生成直方图 创建和删除直方图 创建语法 ANALYZE TABLE...对于bucket数量应该综合考虑其有多少不同值、数据的倾斜度、精度等，建议从较低的值开始，不符合再依次增加。

4352 0

LBP特征

（3）LBP等价模式 Uniform Pattern，也被称为等价模式或均匀模式，由于一个LBP特征有多种不同的二进制形式，对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生2p种模式。...LBP的应用中，如纹理分类、人脸分析等，一般都不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。..., 0,1,1,1,1,1,0, 0,1,1,2,1,1,0, 0,1,1,1,1,1,0 5 对LBP特征向量进行提取的步骤（1）首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell）；（2）对于每个...这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数，即得到该窗口中心像素点的LBP值；（3）然后计算每个cell的直方图，即每个数字（假定是十进制数LBP值）出现的频率；然后对该直方图进行归一化处理。...（4）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量；然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。

1.9K1 0

Oracle的直方图试验

直方图有两种类别，频率直方图与高度均衡直方图。 直方图有两种类别，频率直方图与高度均衡直方图。...默认的，如果一个倾斜列上的唯一值超过了254个，那么Oracle会对此列建立高度均衡直方图，否则建立频率直方图。通过如下方式，建立表TAB，更新字段B，让列B产生倾斜。并在B列上创建索引。...由于列B唯一值的个数没有超过254，因此产生的是频率直方图。...EDNPOINT_VALUE是列的值。可以看出这种频率直方图统计的列的信息是非常精确的。它为每一个列值分配了一个桶。...而频率直方图可以精确到9991，高度均衡直方图只精确到了8750。因此可以说频率直方图比高度均衡直方图稳定、精确。可是现实很多时候，列的唯一值是超过254的，因此只能使用高度均衡直方图。

7622 0

MySQL 直方图介绍

ON col_name [, col_name] ... 2.2 直方图案例创建直方图，更新就是等于创建，会进行重新采样 mysql> analyze table t1 update histogram...对于等宽直方图，每个桶包含两个值，大致信息如下 SCHEMA_NAME: test # 库名 TABLE_NAME: t1 # 表名 COLUMN_NAME: tcol01 # 列名 HISTOGRAM...0.06585605673110825 # 2.取值频率，桶的值出现的大致频率，double类型。...# 1.最小值 "2021-04-22 05:05:56.000000", # 2.最大值 0.010002279268725782, # 3.桶的值出现的大致频率...4、单列唯一索引、主键索引不支持创建直方图，创建的时候会提示Error，并输出错误提示The column 'id' is covered by a single-part unique index.

5274 0

经典的图像匹配算法----SIFT

(r + 1)2/r的值在两个特征值相等的时候最小，随着r的增大而增大，因此，为了检测主曲率是否在某域值r下，只需检测 ?...直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向，通过对关键点周围图像区域分块，计算块内梯度直方图，生成具有独特性的向量，这个向量是该区域图像信息的一种抽象，具有唯一性。...此图中一个关键点由2×2共4个种子点组成，每个种子点有8个方向向量信息。这种邻域方向性信息联合的思想增强了算法抗噪声的能力，同时对于含有定位误差的特征匹配也提供了较好的容错性。...在每个4*4的1/16象限中，通过加权梯度值加到直方图8个方向区间中的一个，计算出一个梯度方向直方图。...实际计算过程中，为了增强匹配的稳健性，Lowe建议对每个关键点使用4×4共16个种子点来描述，这样对于一个关键点就可以产生128个数据，即最终形成128维的SIFT特征向量。

19.3K6 2

一文读懂MySQL 8.0直方图

另外，在有需要的时候，可以在每个有需要的列上创建直方图，但却不太可能同时创建多个单列索引，那样代价太高了。...等宽直方图是每个桶保存一个值以及这个值累积频率，等高直方图每个桶需要保存不同值的个数，上下限以及累积频率等。MySQL会自动选用哪种类型的直方图，无需也不能指定。...截止MySQL 8.0.19版本，直方图支持多种数据类型和场景，甚至包括虚拟列。但不支持以下几种情况：加密表、临时表。 JSON数据类型、空间（spatial）数据类型。已创建唯一索引的单列。...当然了，如果是一个列创建了非唯一辅助索引，就可以创建直方图，不会冲突。...再来个等宽的直方图 "buckets": [ [ 5, --存储每个值 0.07692307692307693 ---该值频率 ], [

7883 0

一文读懂MySQL 8.0直方图

另外，在有需要的时候，可以在每个有需要的列上创建直方图，但却不太可能同时创建多个单列索引，那样代价太高了。...等宽直方图是每个桶保存一个值以及这个值累积频率，等高直方图每个桶需要保存不同值的个数，上下限以及累积频率等。MySQL会自动选用哪种类型的直方图，无需也不能指定。...截止MySQL 8.0.19版本，直方图支持多种数据类型和场景，甚至包括虚拟列。但不支持以下几种情况：加密表、临时表。 JSON数据类型、空间（spatial）数据类型。已创建唯一索引的单列。...当然了，如果是一个列创建了非唯一辅助索引，就可以创建直方图，不会冲突。...再来个等宽的直方图 "buckets": [ [ 5, --存储每个值 0.07692307692307693 ---该值频率 ], [

3.7K1 0

一次分区大表索引整改的案例分析(下)

即当直方图不可用的时候，CBO优化器会使用密度来估计列的选择率，经过一翻测试得出以下结论：收集直方图信息才会改变密度，不收集则不会改变密度，Density的出现是为了分析高频率出现的值的影响，没有histograms...：频率直方图：Card :=num_rows*(Sum(Bucketsize)/(num_rows-num_nulls)) --等值查询Card :=num_rows*(Sum(Bucketsize...，NP.COUNT(i)表示的是每个nonpopular value在表中的记录数在计算Cardinality的时候，ORACLE首先会利用到DENSITY。...05 总结：问题总结 1.在手工重新收集完统计信息后，还需要检查条件字段唯一值数量、密度和直方图信息，确保表字段统计信息的正确性，以判断sql走上正确的索引。...2.我们知道创建索引的时候会自动收集统计信息，但在创建大表索引之后，仍需要详细检查新建索引是否有统计信息，特别是分区索引，可能存在跨日时间部分分区统计信息不全的情况，导致成本错误，使其他sql走错索引。

6064 0

梯度直方图(HOG)用于图像多分类和图像推荐

然后构建推荐引擎，根据用户选择的测试图像，给出最匹配的n幅图像。 ? ? ? ?...上图中，b的尺寸是8x8, c的尺寸是4x4 接下来，对于每个单元格，计算单元格中每个点的梯度大小和方向(为了简单起见，梯度大小可以简单地假设为Sobel导数或任意两个连续的x和y像素值之间的差)。...然后形成大小为n的直方图，将梯度量级值从w.r.t梯度方向进行处理。最后根据规则对直方图进行归一化，形成一个n维向量。对于一个单元格，我们得到一个n维向量。...接下来的操作是通过向右移动50%重叠的图像块和向下移50%重叠的图像块来覆盖整个图像。最后，将所有这些直方图串联起来，形成一个一维向量，称为HOG特征描述符。...6x9 = 54个块(考虑到x,y中任意一步50%的重叠)，而在每个块中我们将有4个单元格，每个单元格有8个直方图。

1.3K3 0

3D 特征点概述（1）

（2）对于输入云中的每个点Pi（i是迭代索引），收集具有半径r的Pi周围的球体内的所有相邻点。这个集合称为Pik（k为k个邻居）（3）循环关于Pik中的两对点，比如p1和p2。...（1）迭代点云集 P 中的所有点云。（2）对于输入点云中的每个点Pi（i是迭代索引），收集具有半径r的Pi周围的球体内的所有相邻点。...增加相应的直方图bin。（4）对于扩展的FPFH组件，只需计算质心pc处的FPFH，将整个周围点云P设置为邻居。（5）将两个直方图一起添加。...（2）CVFH创建稳定的集群区域。从点云P开始，新的簇Ci从尚未分配给任何簇的随机点Pr开始。...简短概述（1）将点云细分为具有相似法线的相邻点的聚类（稳定区域）。（2）计算每个群集的VFH。（3）将形状分布组件（SDC）添加到每个直方图。

1.1K2 0

R语言笔记完整版

修改数据组织结构，创建一个数据矩阵，以id.var作为每行的编号，剩余列数据取值仅作为1列数值，并用原列名作为新数值的分类标记。...，1）——创建向量，向量内元素类型应一致！...，Ax=(Lambda)x，A$values是矩阵的特征值构成的向量，A$vectors是A的特征向量构成的矩阵 *——矩阵中每个元素对应相乘 %*%——矩阵相乘因子...(0,550,2))——prob=T表示是频率直方图，在直角坐标系中，用横轴每个小区间对应一个组的组距，纵轴表示频率与组距的比值，直方图面积之和为1；prob位FALSE表示频数直方图；ylim...设置纵坐标的取值范围；freq为TRUE绘出频率直方图，counts绘出频数直方图，FALSE绘出密度直方图。

4.1K4 1

OpenCV 人脸识别LBPH算法分析

Figure3：旋转不变的LBP示例 1.3 等价模式一个LBP算子可以产生不同的二进制模式，对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生种模式。...对于3×3邻域内8个采样点来说，二进制模式由原始的256种减少为59种，这使得特征向量的维数更少，并且可以减少高频噪声带来的影响。...如果将以上得到的LBP图直接用于人脸识别，其实和不提取LBP特征没什么区别，在实际的LBP应用中一般采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量进行分类识别，并且可以将一幅图片划分为若干的子区域，对每个子区域内的每个像素点都提取...LBP特征，然后，在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。...例如：一幅100*100像素大小的图片，划分为10*10=100个子区域（可以通过多种方式来划分区域），每个子区域的大小为10*10像素；在每个子区域内的每个像素点，提取其LBP特征，然后，建立统计直方图

1.3K1 0

LabVIEW色彩分类识别

训练阶段主要用来基于各种彩色样本创建分类器。它从每个参与训练的样本中提取色彩特征，并将该特征与类标签进行关联以备后用。分类阶段则主要用于从待分类图像中提取颜色特征，并参照分类器信息对其分类。...对于每个由单字节表示的颜色分量直方图，保留色调和饱和度分量直方图中的256个值对应的信息，但是只保留亮度分量直方图中8个亮度值相关的信息。...动态遮罩基于参与训练的样本创建，用于从高分辨率色彩特征向量中选出最能代表某个类的色调和饱和度直方图信息。...在对于每个新添加的彩色样本学习时，动态遮罩通过下述过程被创建或更新：对于每个类，基于其中每个样本的色调和饱和度的直方图，计算该类的平均色调和饱和度直方图。...IMAQ Overlay Text可以在图像上以无损图层的方式添加待测图像的类名；当用户单击STOP按钮退出While循环后，程序会丢弃会话，释放内存，然后退出程序。

1.6K3 0

matplotlib入门

案例16 叠加条形图案例17 频率分布直方图 案例18 美化的直方图 案例19 饼图案例20 箱型图案例21 误差条案例22 3d图形 Matplotlib历史 MATLAB简介： MATlAB...如果为true，则返回的元组的第一个参数n将为频率而非默认的频数； weights：与x形状相同的权重数组；将x中的每个元素乘以对应权重值再计数；如果normed或density取值为True，则会对权重进行归一化处理...None；每个柱子底部相对于y=0的位置。...如果是标量值，则每个柱子相对于y=0向上/向下的偏移量相同。...如果取值为True，则输出的图为多个数据集堆叠累计的结果；如果取值为False且histtype=‘bar’或’step’，则多个数据集的柱子并排排列； normed: 是否将得到的直方图向量归一化，

4.2K2 0

PgSQL技术内幕 - 优化器如何估算行数

1、MCV MCV即Most Common Values也就是表中出现频率最高的一批值，以KV形式存储在pg_statistic系统表中。将这些值从直方图中剔除可以减少极端值造成的估算误差。...2、等频直方图 直方图高度相同，每个桶宽度不同。如下图，每个桶Bucket里数值总个数相同，即为12。那么由于黑桶个数不同，导致有些Bucket跨度比较大。...比如估算5的频率时，若在第一个Bucket频率占比为1/5，而第一个Bucket在整个直方图中占比为1/4，那么5的频率就是1/20。...3、打印执行计划时估算的行数以select * from t1 where id2 =10;为例：也就是执行计划节点Plan的plan_rows值。...该估算行数在生成执行计划路径时放到路径path->rows中，进一步在创建SeqScan计划节点时由path->rows传递给Plan的rows，由此估算出了行数： 4、等值选择率进一步，需要知道选择率如何计算

1332 0

【NLP实战】快速掌握常用的向量空间模型

此步主要得到三样东西：词语权重表词汇表：计算词语频率后删减频率过高和过低的词的产物，每个词汇表里面的词将作为一维，每篇文章为 1*n 的向量，n为词汇表大小。...模型参数对于每篇测试文档：根据词汇表删去无关词汇查词语权重表，若使用tf则额外计算每个词语在文本中出现的频率。...得到每个词语的词语权重，由此得到文档的向量表示将文档向量作为特征输入分类模型中，得到预测结果数据处理语料库和论文中同样选用路透社的语料 Reuters-21578 R8，鉴于Reuters的语料是有名的难处理再加上复现的重点不在此...对于类别标签，同样在训练集中构造标签表，而后串接起来导入Encoder再截取，然后用argmax获得唯一的1所在的下标，由此将字符串转换成了单个数字。...解决方法就是删去频率过高和过低的词：统计训练语料中的词语频率得到词频表和词汇表使用Counter得到各个频率的词汇数目并使用matplotlib.pyplot将词汇频率绘制成直方图，此外还将词汇表的长度作为额外参考

1.2K2 0

基于生长的棋盘格角点检测方法--（2）代码详解（上）

（可以是多个）自然图像中找到棋盘中每个角点的位置。...createCorrelationPatch 首先就是创建模板（即论文中所说的prototypes），实际使用中考虑了图像中棋盘尺度的不同尺寸，所以分别创建了3个不同尺度的模板原型，实现代码如下 template_props...refineCorner 对于每个Corner，以该像素点坐标为中心，取21*21窗口，代码如下 img_angle_sub = img_angle(max(cv-r,1):min(cv+r,height...w在单位向量v1方向的投影向量。...ScoreCorners 取出角点的radius* radius邻域（仍然分3个不同尺度），根据当前角点的两个主方向向量创建模板。

2.3K11 0

推荐系统遇上深度学习(三十六)-Learn and Transferr IDs Repre in E-commerce

其中，每个物品都有两套向量表示，分别是目标向量表示和上下文向量表示。D表示item的总数量。...那么排名越靠前即出现频率越高的商品，被采样到的概率是越大的。那么，该分布的累积分布函数为： ? 这样，当随机产生一个(0,1]之间的随机数r时，可以通过下面的转换快速得到对应的index： ?...其中Mk将item ID对应的向量转换成跟每个属性ID对应向量长度一样的向量。结合两部分的对数概率，加入正则项，则我们期望最大化的式子变为： ?...那么对于新的物品，其对应的属性ID我们往往是知道的，基于其属性ID对应的向量，我们便可以近似计算新物品的向量。上面最后一个地方可以好好理解一下，为什么可以表示成近似？...权重取决于人工的设定，比如购买是5，点击是1； 2）基于计算的用户相似度，对Ui中的用户进行k-均值聚类，这里聚成1000个类别； 3）对于每个类别，选择N个最受欢迎的盒马上的物品，作为候选集； 4）对于盒马上的一个新用户

1.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭