片段切分

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实用 T-SQL 代码片段
分享一些我常用的 T-SQL 代码片段,希望可以帮助到大家。
MATLAB代码片段删除方法详解
MATLAB中的代码片段删除是进行清理和优化的重要步骤。在处理MATLAB代码时,删除不必要的片段可以提高代码的整洁性和执行效率。这一过程不仅有助于减少代码文件的大小,还能简化代码结构,使其更易于维护和理解。
wxh_ORACLE安全检测_片段
ORACLE 安全检测的片段
优化CSV数据处理高效切分大型文件工具
在数据分析和处理中,CSV文件作为一种通用的数据存储格式被广泛使用。然而,处理大型CSV文件时可能会遇到诸如加载慢、编辑困难等问题。为了解决这些挑战,推出了专门用于切割大型CSV文件的工具。该工具支持按行数或文件大小进行分割,用户可以灵活设定切割参数以提高操作效率。通过这种方式,用户能够更方便地管理和处理大量CSV数据,确保数据处理过程更加高效和流畅。
基于全切分技术的歧义识别与处理研究
ID3算法作为数据挖掘分类技术的核心算法,具备简单构造、强大学习能力和快速分类等优势。然而,由于其采用的机器学习算法,面对小规模数据集和数据库集成性不足的问题,导致其实用性受到影响。为改进这一情况,本研究在保留原算法思路的基础上,引入了嵌入式SQL技术,直接对目标数据库进行查询和处理操作,最终生成了高效的分类决策表并存储于数据库中。实验证明,改进后的ID3算法结合了SQL的高效性和C语言的灵活性,在大数据分类方面表现出色,显著提升了算法执行效率。
基于 Python 的运动片段处理与分析
利用 Python 对海量运动数据进行自动切分,并对切分后的片段进行清洗、筛选、插值等操作,以完善数据,为后续分析做好准备。
最新的片段代码收集工具版本更新
由于第一个版本存在BUG,因此发布了第二个版本,新增了ACCESS数据库功能,可用于存储常用代码,并具备QQ截图功能。截图后可压缩保存至数据库,支持模糊搜索,快速定位所需代码片段。用户可以方便地检索平时积累的代码,实现添加和删除操作,是开发人员的理想工具。工具内已预置多个经典代码收集,希望能为用户提供帮助。
基于动态规划的中文专有名词切分方法
提出了一种基于动态规划的中文专有名词自动切分方法。该方法首先对大量通用形式的专有名词进行统计分析,根据用字出现的位置和频率计算估价值。然后,将中文专有名词切分问题转化为决策树求解最优解问题,并利用动态规划算法选取估价值最优的切分路径。实验结果表明,该方法切分速度快,准确率高,在中文姓名切分任务中表现优异。
基于 ACCESS 数据库的音乐片段识别系统
该系统使用数据库储存歌曲片段,每个片段时长约 20 秒。用户可通过聆听片段识别歌曲名称。
Matlab R2012b代码——基于遮挡感知片段的跟踪
本代码基于论文“具有时空一致性的基于遮挡感知片段的跟踪”,适用于Matlab R2012b(64位)和Windows 7环境。为了计算光流,请确保安装了OpenCV 2.4.10。用户可以通过运行“benchmark_function.m”来测试代码。默认视频序列路径为“D:\ data_seq”,用户可以在“benchmark \ configSeqs.m”中修改路径和选择要测试的视频。