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2022年5月3日
SQL Server-包含not exists 谓词的嵌套相关子查询
摘要: 现有三个表:学生表S、课程表C和选课表SC,需要查询选修了全部课程的学生姓名。 S Sno S1 S2 S3 C Cno 01 02 03 SC Sno Cno S1 01 S1 02 S1 03 S2 01 S2 03 S3 02 S3 03 题目可以转化为:查询这样的学生,没有一门课程是他不选的
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posted @ 2022-05-03 19:15 Khru
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2022年4月27日
Matlab-图像分割之大津法(OTSU算法)
摘要: 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将
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posted @ 2022-04-27 19:59 Khru
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Matlab-图像分割之区域生长法
摘要: 区域增长是一种区域分割方法。假定区域的数目以及在每个区域中种子点的位置已知,则从该已知点开始,加上与已知点相似的邻近点形成一个区域。 (1)相似性准则可以是灰度级、彩色、组织、梯度或其它特性; (2)相似性的测度可以由所确定的阈值来判定。 (3)从满足检测准则的点开始,在各个方向上生长区域,如果其邻
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posted @ 2022-04-27 19:44 Khru
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2022年4月24日
SQL Server-数据库的完整性约束
摘要: 摘要 数据库的完整性是指数据的正确性、有效性和相容性。 例如,在性别字段中,只能取“男”或“女”两个值中的一个,没有第三个可取值;学生的学号必须唯一。在SQL Server中,系统提供了多种强制数据完整性的机制,以确保数据库中的数据质量。 完整性约束作用的对象 关系:包括若干元组间、关系集合上以及关
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posted @ 2022-04-24 14:24 Khru
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2022年4月18日
ERDAS-对监督分类结果进行精度评估(Accuracy Assessment)
摘要: 在执行监督分类之后,需要对分类效果进行评价。ERDAS提供了多种分类评价方法,包括分类叠加(classification overlay )、定义阈值(thresholding)、分类编码 (recode classes)、精度评估(accuracy assessment)等。本文主要讲述精度评估方
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posted @ 2022-04-18 20:31 Khru
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2022年4月17日
SQL Server-数据的录入、修改、删除和复制操作
摘要: 创建数据库表之后,就可以向数据库表中录入数据,并且可以对数据库表中的数据进行查询、插入、修改、删除、复制等更新操作。 可以采用以下方法录入数据至数据库表中: 使用SQL Server的导入和导出数据功能把其他数据源数据导入SQL Server数据库表中。 使用数据管理器。 使用T-SQL语言中的IN
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posted @ 2022-04-17 20:05 Khru
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2022年4月16日
SQL Server-数据库表的创建、修改和删除
摘要: 数据库表(Data Base Table)是包含数据库中所有数据的数据库对象,创建数据库之后,即可创建数据库表。 数据库表: 数据库表(简称表)是数据库内最重要的对象,它最主要的功能是存储数据内容。数据库表存储在数据库文件中,并可以将其存放在指定的文件组上。 数据库表是列的集合,每一列都是不可再分的
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posted @ 2022-04-16 17:06 Khru
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2022年4月15日
Matlab-形态学滤波去除椒盐噪声实例
摘要: 形态学滤波最基本的两个形态学操作是腐蚀和膨胀,其他的高级形态学操作是基于这两个基本的形态学操作进行的,比如开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽等。 需要注意的是,在Matlab中,亮值是目标物,暗值是背景点。 先上结果: 代码: %% 形态学去噪 P = imread('cameraman.jpg
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posted @ 2022-04-15 00:02 Khru
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2022年4月14日
Matlab-形态学运算
摘要: 形态学是基于形状处理图像的一组广泛的图像处理运算。在形态学运算中,图像中的每个像素都基于其邻域中其他像素的值进行调整。通过选择邻域的大小和形状,可以构造对输入图像中的特定形状敏感的形态学运算。 创建形态学结构元素 strel() SE = strel(nhood) 创建一个具有指定邻域 nhood
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posted @ 2022-04-14 17:59 Khru
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2022年4月10日
R-独立性检验实例
摘要: 数据 gwas.csv文件(两列表现型和基因型的表格,包含标题) 问题描述 读入gwas.csv数据,得到phenotype与genotype的列联表后,进行分析不同表现型的基因型是否一致。 基因型分为AA,Aa和aa 3种。 代码实现 data = read.csv("gwas.csv", hea
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posted @ 2022-04-10 20:39 Khru
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