散列原则

Matlab 哈希代码：频谱散列

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。

Matlab 2 2024-05-28

关联规则算法中散列方法改进

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。

数据挖掘 4 2024-05-20

维护分区与散列分区的结合使用

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 0 2024-11-05

优化SQL查询性能并行化散列连接技巧

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。

Oracle 0 2024-08-22

最新少儿Python趣味课件顺序索引与散列的比较

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。

Oracle 2 2024-07-17

深度跨模式散列算法Matlab实现DCMH-CVPR2017论文源代码

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。

Matlab 0 2024-08-13

SQL 优化原则

优化目标：减少服务器资源消耗，优化设计和编码两方面 设计方面：- 依赖 Oracle 优化器并提供优化条件- 使用合适的索引，了解索引的双重效应，考虑列的选择性 编码方面：- 利用索引，避免大表全表扫描- 合理使用临时表- 避免编写过于复杂的 SQL- 在不影响业务的前提下，减小事务粒度

SQLServer 6 2024-05-13

数据挖掘原则

Principles of Data Mining 是数据挖掘领域的权威教科书，内容全面，深入浅出，是学习数据挖掘的理想参考书。

数据挖掘 2 2024-05-15

数据分组的原则

数据分组的两大原则 数据分组是统计整理的核心，而统计整理又是为后续的分析和推断服务的。因此，数据分组必须以分析目标为导向，并遵循以下两个原则： 1. 完备性: 确保总体中的每个个体都能找到所属的组别，避免遗漏任何数据。 2. 互斥性: 保证每个个体只能归入一个组别，避免重复统计。 简而言之，数据分组需遵循“不重不漏”的原则，确保数据的完整性和准确性，为后续的统计分析奠定坚实基础。

统计分析 2 2024-05-27

SQL优化通用原则

SQL优化通用原则的目标是减少服务器资源消耗（主要为磁盘IO）。设计方面应尽可能依赖并为Oracle优化器提供条件：选择合适的索引以利用其双重效应和列的选择性。编码方面，充分利用索引以避免大表全表扫描；合理使用临时表；避免编写过于复杂的SQL语句，可考虑拆分为多个语句解决问题；在不影响业务的前提下，减小事务的粒度。

Oracle 2 2024-06-01