玩过单反相机的人应该都知道图像直方图（Image Histogram），简单点说，它通过计算每个色阶在总像素中所占的比例来反映图像的曝光情况。我并不打算详细解释专业名词，有兴趣的读者可以查阅文章结尾处的参考链接，那里有通俗易懂的解释：
正如点特征表示法所示，表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法。虽然计算非常快速容易，但是无法获得太多信息，因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征。然而大部分场景中包含许多特征点，这些特征点有相同的或者非常相近的特征值，因此采用点特征表示法，其直接结果就减少了全局的特征信息。那么三维特征描述子中一位成员：点特征直方图(Point Feature Histograms)，我们简称为PFH，从PCL实现的角度讨论其实施细节。PFH特征不仅与坐标轴三维数据有关，同时还与表面法线有关。
ＭySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息，来帮助查询优化器选择最优的执行计划，详细的来说，key的分布情况能决定多表join的顺序，也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新，也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息，本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。
来源：www.cnblogs.com/cjsblog/p/9476813.html
Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。
本文介绍了一种基于阈值的分割方法，通过计算相邻像素的相似度来将图像分割成多个区域。主要步骤包括：定义一个初始阈值，计算每个像素与其相邻像素的相似度，根据相似度更新阈值，并重复此过程直到所有像素都被归为一类。实验结果表明，该方法能够快速准确地分割出图像中的目标物体，同时保持图像的细节信息，具有较好的应用前景。
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
作者：张京 来源：见文末 为什么是Python 先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种，Java, PHP都很成熟，但是为什么在最近热火的数据分析领域，很多人选择用Python语言？ 数据分析只是一个需求，理论上来讲，任何语言都可以满足任何需求，只是麻烦与简易之别。Python这门语言诞生也相当之早，它的第一个版本是26年前发表的，曾经（或者说当前）也被用于web开发，但是就流行程度来说，远远干不过Java和PHP。东方不亮西方亮，在与Java干仗失败的这20几年时光里，
之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示，这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。
自2012年起，一直被称为“最性感的工作”的数据科学家职位，吸引了大批远渡重洋到达硅谷，做着“数据梦”的留学生们。
周六日，松懈了，罪过罪过， MYSQL 从8.0开始就开始正式走到开挂数据库得行列，估计8.0铺开后，大部分原先的MYSQL的经验的进行一次洗牌，今天就从MYSQL 的直方图开始。
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
默认情况下，数据库会为列收集基本统计信息，但不会收集直方图信息。Oracle通过指定DBMS_STATS的METHOD_OPT参数来创建直方图。METHOD_OPT参数可以接受如下的输入值：
主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
墨墨导读：MySQL 8.0 新功能直方图，继承于Oracle ，MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释，直方图是什么。
OpenCV中图像直方图与应用 图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛，根据直方图数据不同常见的有如下三种： - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图 后面两个在图像特征提取SIFT与HOG中均有应用。最常见的图像直方图一般都是图像像素值统计直方图。通常我们把每个直方图的单元叫做BIN，对RGB图像来说像素的取值范围为0~255之间，BIN的个数是对取值范围的间隔区分，可以为32、64、128、256。OpenCV中提供了几个非常有用的直方图操作函数，实现了直方图统计计算、到直方图均衡化
MySQL 8.0.19 开始支持对InnoDB引擎表数据进行采样以生成直方图统计信息。
比热容（Specific Heat Capacity，符号c），简称比热，亦称比热容量，是热力学中常用的一个物理量，用来表示物质吸热或散热本领。比热容越大，物质的吸热或散热能力越强。它指单位质量的某种物质升高（或下降）单位温度所吸收（或放出）的热量。其国际单位制中的单位是焦耳每千克开尔文[J/( kg· K )]，即令1KG的物质的温度上升1开尔文所需的热量。根据此定理，最基本便可得出以下公式：
对于初学python绘图的小伙伴来说，彻底弄清hist直方图绘制需要花费较多时间。
首先，第一神器是Jupyter。如果你是第一次使用，可能搞不清楚它的开发者做这么个鬼东西出来干什么，说它是博客系统也不像，说它是web服务器也不像，但它就是有用。
LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：
先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种，Java, PHP都很成熟，但是为什么在最近热火的数据分析领域，很多人选择用Python语言？
在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE查询条件后的可选择率以及结果集的Cardinality，进而据此来计算成本值并选择执行计划。但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。对这样的列如果还按照均匀分布的原则去计算可选择率与Cardinality，并据此来计算成本、选择执行计划，那么CBO所选择的执行计划就很可能是不合理的，甚至是错误的，所以，此时应该收集列的直方图。
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态，将观测数据分组，并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法，可检测数据是否有问题，也可看出数据是否遵从某种已知分布。
有朋友问了我如下这样一个问题，最后的解决过程挺有意思的，让我发现了直方图统计信息里我之前没有注意到的两个知识点，这里跟大家分享一下。 问题 数据库的版本是11.2.0.3： 创建一个测试表T1： SQ
图像直方图用作数字图像中色调分布的图形表示。它绘制了每个色调值的像素数。通过查看特定图像的直方图，观看者将能够一目了然地判断整个色调分布。
今天单位值班，有一些时间可以继续完成这篇连载文章。首先祝所有朋友新年快乐！感谢你们在这一年当中对我文章的关注和指点，来年我们共同继续努力！
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
直方图是什么东西这个话题在上一节有讲到，并且我们还介绍了一下如何安装包，做了这么多铺垫，终于要到绘制直方图的时候啦~
直方图在计算机视觉中应用广泛。例如，通过判断帧与帧之间边缘和颜色的统计量是否出现巨大变化，来检测视频中场景的变换。通过使用兴趣点邻域内的特征组成的直方图，来辨识兴趣点。若将边缘、颜色、角点等等的直方图作为特征，可以使用分类器来进行目标识别。提取视频中的颜色或边缘直方图序列，可以用来判断视频是否拷贝自网络。这样的应用数不胜数，直方图可以说是计算机视觉领域中的经典工具之一。
为什么是Python 先来聊聊为什么做数据分析一定要用 Python 或 R 语言。编程语言这么多种， Java , PHP 都很成熟，但是为什么在最近热火的数据分析领域，很多人选择用 Python
直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述，最重要的作用之一就是根据查询条件，预估符合条件的数据量，为sql执行计划的生成提供重要的依据
今天介绍关于直方图的美化技巧！ 数据集仍然使用上一节使用到的有关钻石的数据信息。 data(diamonds) set.seed(42) small <- diamonds[sample(nrow(
今天跟大家分享直方图的制作技巧！ ▼ 直方图是统计描述常用的图表工具，虽然跟柱形图外表有点类似，但是制作方法却要比柱形图复杂得多，今天要跟大家分享两种直方图的制作技巧！ ——利用数据分析库直方图工具
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000次，fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。
0. 什么是直方图1. 直方图怎么工作2. 同时有索引和直方图会怎样3. 如何提高直方图的统计精确度
在了解完BPF_PERF_OUTPUT作为输出以后，我们会看到一系列的数据，这些数据是基于时间序列的，那么是否有别的数据展示形式能够帮助我们更好的发现问题呢？
在 统计信息（上） 中，我们介绍了统计信息基本概念、TiDB 的统计信息收集/更新机制以及如何用统计信息来估计算子代价，本篇将会结合原理介绍 TiDB 的源码实现。
OpenCV中直方图反向投影算法详解与实现 一：直方图交叉 OpenCV中直方图反向投影算法实现来自一篇论文《Indexing Via Color Histograms》其作者有两位、是Michael
原文链接：https://mysqlserverteam.com/histogram-statistics-in-mysql/
散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。
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