散列函数" } ```

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

在关联规则算法中，提出了一种基于散列函数的改进方法。该方法采用一种新的散列函数，可以有效地减少散列冲突，提高散列效率。通过实验对比，改进后的散列方法可以显著提高关联规则算法的性能。

在使用散列分区方法进行数据分区时，您可以将某个分区的内容分发到由hash函数确定的一个或多个分区中，然后清除选定的分区。以下是相关的SQL语法： ALTER TABLE dept1 COALESCE PARTITION; 此命令将自动合并小于指定阈值的分区，从而优化存储和查询性能。

Oracle在执行并行化散列连接时，将驱动表加载到RAM队列中的hash_area_size，然后使用专用的散列方法与较大的表进行连接。对于等值连接，散列连接常优于嵌套循环连接，特别是在驱动表小于hash_area_size时。但若驱动表过大，可能导致临时段写入TEMP表空间，影响查询速度。全表扫描和并行查询对表连接同样重要。

在本课件中，我们将深入探讨顺序索引与散列在数据库系统中的应用比较。顺序索引可以通过索引顺序或B+树组织记录文件，而散列则通过哈希来组织文件，或者将它们组织成堆文件，不对记录进行特定排序。每种方案都有其在特定条件下的优点，但需要根据数据库设计者的实际需求进行权衡和选择。

介绍了深度跨模式散列算法（DCMH）的Matlab实现，这是CVPR-2017论文“DeepCross-ModalHashing”的源代码。该包含作者蒋庆元和李武俊的联系方式：qyjiang24#gmail.com或liwujun#nju.edu.cn。建议使用Matlab版本运行DCMH算法。如需IAPR TC12数据集和NUS-WIDE数据集，请联系作者。

本课件详细介绍了MATLAB中基于列操作规则的各种函数，包括max（最大值）、min（最小值）、mean（平均值）、median（中值）、std（标准差）、var（方差）、sort（升序排列）、sortrows（按行升序排列）、sum（求和）、prod（求积）、hist（直方图）、histc（直方图计数）、trapz（梯形数值积分）、cumsum（元素的累积求和）、cumprod（元素的累积求积）、cumtrapz（累计梯形数值积分）、diff（微分和导数）、gradient（梯度）、del2（离散拉普拉斯算子）、corrcoef（相关系数）、cov（协方差矩阵）、subspace（子空间的夹角）、filter（一维数字滤波器）、filter2（二维数字滤波器）、conv（卷积和多项式乘法）、conv2（二维卷积）、convn（N维卷积）、deconv（反卷积和多项式除法运算）、detrend（去除线性趋势）。

SQL Server中，可以通过使用UNPIVOT函数来实现将列转换为行的操作。UNPIVOT函数允许用户将列数据转换为行数据，从而更方便地进行数据分析和处理。通过这种方法，用户可以有效地重构数据结构，使其更适合特定的分析需求。

在SQL查询优化过程中，应避免在索引列上使用函数，特别是在WHERE子句中。例如，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而转为全表扫描。举例来说，不建议使用如下低效查询：SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000；而应使用如下高效查询：SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000 / 12。

在ORACLE SQL中，为了提升性能，应避免在索引列上使用函数。如果索引列包含函数，优化器可能会选择全表扫描而非使用索引。例如，不推荐的写法是：SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000；而推荐的高效写法应该是：SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12。