关键点

明确收集目的 选择适当收集方法 考虑数据质量控制 确保数据安全 遵守法律法规

数据库期末复习的重点内容，专注于关键知识点的详细讲解和突击复习建议。

IoC/DI容器是一种设计思想，意味着将设计好的对象交给Spring容器控制，而不是传统的在对象内部直接控制。IoC/DI容器主要控制了外部资源获取，如文件等。在传统Java SE程序设计中，我们直接通过new在对象内部创建依赖对象；而IoC/DI容器则由专门的容器控制对象的创建。IoC/DI容器的优点包括松耦合、方便测试、利于功能复用，以及使得程序结构更灵活。在Spring框架中，Bean的作用域有单例和多例两种。单例模式下，Spring管理的Bean对象是单例的，在容器启动时创建，在getBean调用时返回。多例模式下，可以根据scope属性指定创建Bean对象。对象生命周期管理包括单例和多例两种模式。在单例模式下，创建对象时执行init-method指定的方法，在关闭容器时执行destroy-method指定的方法。在多例模式下，每次创建对象时执行init-method方法。可以通过lazy-init属性设置对象懒初始化。Spring框架中的工厂方法封装了复杂的对象创建过程，提供简单的方法返回对象实例。ClassPathXmlApplicationContext是JavaBean的工厂，getBean是Spring提供的工厂方法。Spring构造器注入使用有参数构造器创建对象。构造器参数标签实现构造器参数注入。Spring的Bean属性注入支持各种类型。

在应用SPC过程统计分析时，需关注以下几点：数据量的多少、是否存在假数据、与计量值中其他管制图结合使用分析、如数据过少，则将CPK或PPK和直方图放在一起来分析、特别注意类似管制界限与规格界限的位置及相互关系、当出现单边规格时，分布可能不理想，但有时可以接受。

3、关键控制点：为了确保控制取得最佳结果，我们应尽量选择那些影响产品质量特性的根本原因或接近根本原因的特性作为控制点。 4、易测量的控制点：在同样能够满足产品质量控制要求的情况下，应优先选择容易测量的控制点进行质量控制，如果没有质量特性数据，控制将无法进行。

传统的时间序列相似性度量方法直接在高维原始序列上进行计算，存在计算量大、效率低的问题。为此，提出一种基于关键点的时间序列相似性度量方法。该方法首先设计一种新的关键点提取算法，该算法不仅可以有效提取非单调序列的关键点，还可以准确识别单调序列的关键点。通过关键点提取，可以有效压缩时间序列的维度，保留序列的整体形态特征。在此基础上，提出一种新的基于关键点的时间序列相似性度量算法，该算法能够计算任意长度的时间序列的相似度，降低了相似性度量对人为设定阈值的依赖，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够有效提高时间序列相似性度量的效率和精度，为时间序列数据挖掘中的聚类和预测任务提供有效支持。

随着技术的发展，Oracle数据库的关键知识点体系架构逐步揭示。

介绍了MATLAB中AlphaGamma关键点描述符的原型实现及其评估框架，由Rok Mandeljc和J. Maver在视觉传播和图像表示杂志上发表。该代码作为期刊提交的补充提供，包含了RADIAL关键点检测器的参考实现和用于实验重现的框架和脚本。适用于Linux和Windows平台，具体安装和设置步骤详见文中说明。

matlab点积与点商是数学和工程学中重要的概念，对于理解线性代数及其应用至关重要。

研究离群点挖掘在欺诈检测、入侵监测等领域的应用。 概述离群点挖掘在数据库领域的进展。 总结并对比现有离群点挖掘方法。 展望离群点挖掘未来的发展方向和挑战。