Spatial-Temporal Pooling

This repository provides the Matlab code for Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for video-based person re-identification as presented in the paper 'Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification' (ICCV 2017). If you use this code, please

在Java中使用连接池连接MySQL时所需的jar包是tomcat-jdbc.jar。此jar包提供了高效的数据库连接管理，能够显著提高应用性能与稳定性。

学习Oracle Spatial的入门指南

在10g 10.2和11g版本中，Spatial没有用户指南了。

Spatial databases are specialized database management systems designed to handle and store data containing geographic or spatial information. In 1994, R.H. Güting defined spatial databases not just as database management systems but as systems providing spatial data types with support for spatial op

不确定性数据的老大难问题，Stein他们这本《Uncertainty Modelling Quality Control for spatial Data》算是下了狠功夫。原版 PDF 清晰干净，内容讲得还挺透，尤其是对空间数据怎么做不确定性建模，从质量控制角度切得实在。偏重理论也有不少案例，讲了不少贝叶斯、敏感性相关的东西，用MATLAB做模拟的也有提到，适合你想搞点实际数据又不想陷在纯代码细节里的时候翻翻看。相关资料我也整理了一些，一起放上来，你要是对决策、配电优化、甚至低碳调度有兴趣，也能顺带看看，代码也不少，下载就能跑：不确定性空间数据挖掘算法模型的应用决策方法：驾驭不确定性，优化决策

ArcSDE与Oracle Spatial是两种常用的空间数据存储解决方案。ArcSDE主要用于Esri的GIS平台，提供了高效的空间数据管理和查询能力。而Oracle Spatial是Oracle数据库的空间扩展，集成了强大的空间数据处理功能。在性能方面，ArcSDE在处理大规模空间数据时表现出色，而Oracle Spatial则更适合需要与传统关系型数据紧密集成的应用场景。在功能上，ArcSDE提供了丰富的GIS功能和工具，而Oracle Spatial则通过其SQL扩展实现了复杂的空间查询和分析。总体而言，选择合适的解决方案取决于具体的应用需求和IT基础架构。

在Oracle Spatial的开发中，使用的是面向对象的方式，封装好的一个个类提供给你，易于上手。但需要注意的是，由于使用了COM机制，这会对性能产生影响。这两种接口都是Oracle的专用接口，若需数据库可移植性，则不应使用这些专用接口。

空间数据挖掘的魅力就在于它不仅玩得转数据，还玩得转地理关系。像风暴路径、预测极端天气这种操作，其实背后就是一套套空间数据挖掘技巧在发力。分类、聚类、关联规则啥的你早就听腻了，但一旦加上空间维度，事情就变得有意思多了。尤其是像DBSCAN这种密度聚类方法，空间聚集区域简直一把好手。用好了它，风暴怎么走、温度湿度怎么联动，都能整得明明白白。遥感图像、GPS轨迹、GIS数据这些你常用的空间数据，拿来练手合适。建议先玩玩空间聚类，响应快、结果直观，城市热岛效应、交通拥堵区域都挺合适。别忘了加上空间回归这种能考虑地理影响的预测模型，会让你在做城市规划或气候时更有底气。对了，空间异常检测也别漏掉。比如你做

随着技术的进步，ORACLE SPATIAL在空间数据处理和管理中发挥了关键作用。档为用户提供详尽的操作指南和实用参考，帮助您高效利用ORACLE SPATIAL进行空间数据管理和分析。