2015年的DAX模式 - Alberto Ferrari.pdf

为了在自然条件下识别图像中的商标，提出了一种结合加权排序检索和视觉模式挖掘的新算法。首先通过特征点相似度的加权排序进行初步识别，然后建立特征点对的空间关系模型，并利用数据挖掘方法对视觉模式进行匹配，以消除误匹配结果，最终实现了对商标的准确识别。实验结果显示，该算法在FlickrLogos数据集上表现出色，具有较高的查准率和查全率。

Oracle PL_SQL语言袖珍参考，第5版，2015年.pdf

【Informix国际用户大会】是数据库领域的重要活动，特别针对Informix数据库系统的用户和开发者。2015年的会议聚焦于Informix的最新技术、最佳实践和社区交流，提升用户对Informix数据库的理解和应用能力。Informix是IBM开发的一款高性能关系型数据库管理系统，以其高效能、高可用性和对大数据处理的支持而著称。会议内容包括：1. Informix动态服务器，提供混合数据模型支持事务处理、分析和实时数据流处理；2. Informix Advanced Server，增强版服务器，支持XML、时空数据处理和全文搜索等高级特性；3. Informix的NoSQL支持，通过多种

书名：Redis 精要 页数：203 页 版本：2015 版 格式：PDF 高清

DATA CENTER HANDBOOK Hwaiyu Geng, P.E. Amica Association Palo Alto, CA, USA

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DAX语言是专门为PowerPivot、Power BI以及SSAS Tabular模型设计的一门功能强大的数据分析表达式语言。初学者可以通过阅读相关的书籍和材料，例如“Introduction to DAX”，开始学习和掌握DAX。DAX在很多方面与Excel相似，但也有本质的不同。DAX没有“行”和“列”的概念，它基于不同的类型系统，并引入了许多新的函数。它设计用于数据模型和商业计算，是Power Pivot在2010年首次推出的。 DAX是一种函数式语言，程序的执行是通过函数调用链进行的。例如，在DAX中创建一个公式： =SUMX(FILTER(VALUES('Date'[Year]),

2015年的《数据挖掘的数学工具》提供了深入探讨数据挖掘所需的数学工具和技术。

在数据挖掘领域，神经网络和C5.0算法被广泛应用于构建监测和预测模型。本研究利用基于Clementine环境的神经网络和C5.0规则模型，分析并预测电脑状态信息及相关故障状态。通过实测数据验证，神经网络模型预测准确率达99.64%，C5.0模型更高达99.68%，且两者预测结果一致性高达99.81%。研究结果显示，C5.0模型在预测精度上优于神经网络模型。