散列原则

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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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
主键特性与设计原则
主键特性: 主键可以是单个字段或多个字段的组合(复合主键)。 主键值必须唯一且非空(对于复合主键,每个组成字段都不能为 NULL)。 主键设计原则: 为每张表定义一个主键,避免使用空值或重复值。