基于 guile 的 Couchdb

长沙发查询工具“couchdb-query-explorer”简化了对CouchDB数据库的查询。这个Angular 7项目可通过常规命令进行安装和运行：使用npm安装，然后通过ng serve在本地服务器上运行（默认端口为4200）。如果您不是开发者，只需执行以下步骤来启动应用程序：首先运行./docker-run.sh，它将在本地计算机上的端口8855上运行映像。请注意，Docker映像已发布，您可以在提供的链接中查找详细信息和版本标签。

Kitura-CouchDB 是为 Kitura 框架专门设计的一个 CouchDB 适配器，使得在 Swift 后端开发中集成 CouchDB 数据库变得简单而高效。Kitura 是一个强大、开源的服务器端 Swift 框架，能够构建可扩展和安全的网络应用程序，而 CouchDB 是广受欢迎的 NoSQL 数据库，以其灵活的数据模型、强大的文档存储能力和出色的复制特性著称。在 Kitura-CouchDB 项目中，开发者可以利用 Swift 的优雅和类型安全性来操作 CouchDB 数据库。以下是关于 Kitura-CouchDB 的一些关键知识点： 1. 安装与依赖 在 Kitura 项目中添加 Kitura-CouchDB 作为依赖项，通常通过 Swift Package Manager 完成。在 Package.swift 文件的依赖列表中添加 Kitura-CouchDB。 2. 连接管理 Kitura-CouchDB 提供 API 来连接到 CouchDB 服务器。指定服务器地址、端口、数据库名及认证信息后即可连接，并访问已存在的数据库或创建新数据库。 3. 文档操作 通过适配器，可以轻松创建、读取、更新和删除 CouchDB 中的文档。每个文档都表示为一个 JSON 对象，与 CouchDB 的数据模型完全吻合。 4. 视图与查询 CouchDB 的视图允许数据的索引和查询，Kitura-CouchDB 支持视图的创建和使用，便于高效检索数据。适配器还支持 Mango 查询语言，这是一种 JSON 格式的查询语言，便于在 CouchDB 中进行复杂查询。 5. 变更流 CouchDB 的变更流 API 提供对数据库中变化的实时监听，适用于实时应用和需要数据同步的场景。Kitura-CouchDB 支持对这些变更的监听。 6. 用户与权限 Kitura-CouchDB 提供管理 CouchDB 用户的接口，包括用户的创建、删除以及权限设置。对于多用户环境，确保数据的安全性至关重要。 7. 错误处理 Kitura-CouchDB 遵循 Swift 的错误处理模式，所有可能出错的操作都会抛出异常，因此在操作时需使用 do-catch 语法进行错误捕获。 Kitura-CouchDB 为开发者提供了直观的接口，使得在 Swift 后端开发中处理 CouchDB 数据库更具效率与灵活性。

本书是 CouchDB 领域的全面指南，帮助读者深入了解和掌握 CouchDB 数据库。

长沙发实用程序如何从CouchDB中获取、发布、放置和删除数据。这些工具包装了沙发端点，简化了您的工作流程。bulk_delete_from_couch.py能够根据选择条件批量删除沙发数据，在执行删除操作之前会要求确认。例如，使用命令python3 bulk_delete_from_couch.py -db <数据库名称> -id，您可以指定要删除的特定ID，比如删除所有以\"2019-09\"开头的ID，它将删除所有匹配的2019-09*。query_couch.py根据特定的搜索关键字从特定的视图获取结果集。使用方法：python3 query_couch.py <搜索关键字>。

benchdb-accumulation-register：CouchDB 性能测试利器 benchdb-accumulation-register 是一款专门针对 CouchDB 累积寄存器功能的性能测试工具。它能够帮助开发者评估 CouchDB 在处理累积寄存器时的性能表现，并找出潜在的瓶颈。 主要功能： 模拟并发访问场景，测试累积寄存器的读写性能。 提供多种测试参数配置，例如并发用户数、读写比例等。 生成详细的测试报告，包括吞吐量、延迟等指标。 使用方法： 安装 benchdb-accumulation-register。 配置测试参数。 运行测试并分析结果。 适用场景： 评估 CouchDB 累积寄存器功能的性能。 优化 CouchDB 应用程序的性能。 进行 CouchDB 集群的容量规划。 了解更多： benchdb-accumulation-register 项目地址 CouchDB 累积寄存器文档

基于颜色的CBIR系统是一种利用Matlab开发的图像检索技术。该系统通过分析图像的颜色特征来快速准确地检索相似图像。利用Matlab的强大功能，该系统不仅可以高效处理大量图像数据，还能够根据用户需求进行定制化调整，以实现更精准的图像搜索结果。

这段MATLAB代码基于分层分割进行协同显着性检测，适用于以下论文：[1] Z. Liu, W. Zou, L. Li, L. Shen 和 O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。代码仅限非商业用途。如需使用，请引用论文[1]。此代码依赖于[2] P. Arbelaez, M. Maire, C. Fowlkes, J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷33，不。5卷，第898-916页，2011年5月。源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下载。我们已在Ubuntu 12.04下测试通过。运行Demo.m在MATLAB中，您将获得一个示例。

基于网格的聚类算法是一种能有效发现任意形状簇的无监督分类算法，克服了基于划分和层次聚类方法的局限性。网格方法将数据空间划分为网格，将落在同一网格中的数据点视为同一簇。常见的基于网格的聚类算法包括：- CLIQUE- WaveCluster

使用内容标签 CBCF、协同过滤 UBCF 和协同过滤 IBCF 实现，已通过助教测试。