本研究通过多策略的应用,使用LibSVM技术对四种情感——高兴、愤怒、恐惧和平静进行识别。具体而言,第一层面识别了高兴与愤怒,恐惧和平静两大类情感,第二层面的识别率见表4.3,第三层面的识别率见表4.4。最终根据乘法准则,得出了各种情感的识别概率。本研究进一步比较了采用1-4策略和1.2-4策略的识别率,详见表4.5。
四种情感识别的多策略分析与优化
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InnoDB:
支持事务,保证数据一致性。
行级锁定,提高并发性能。
支持外键约束,维护数据完整性。
适用于高并发、数据一致性要求高的场景,例如电商平台、金融系统。
MyISAM:
不支持事务,数据一致性较弱。
表级锁定,并发性能较低。
不支持外键约束。
适用于以读操作为主、对数据一致性要求不高的场景,例如博客、新闻网站。
Memory:
数据存储在内存中,访问速度极快。
不支持事务,数据易失。
适用于存储临时数据或缓存,例如session数据、配置信息。
CSV:
数据以CSV文件形式存储,易于管理和迁移。
不支持事务,数据一致性较弱。
适用于数据量较小、数据结构简单的场景,例如日志记录、数据分析。
选择合适的存储引擎对数据库性能和稳定性至关重要,需要根据具体业务需求进行评估。
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