短语定位

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

本解答针对2013年全国大学生数学建模竞赛A题，探究太阳影子定位算法，为视频数据分析中确定拍摄地点和日期提供方法。

在SQL查询中，使用DISTINCT关键词可以帮助消除结果集中的重复行。以SC表为例，其包含学生学号（Sno）、课程编号（Cno）和成绩（Grade）的数据。下面是一个示例：SELECT DISTINCT Sno, Cno, Grade FROM SC;

在数据库查询中，使用HAVING短语可以筛选出购买次数超过3次的商品编号，并计算其销售数量的最大值和最小值。与WHERE子句不同，HAVING短语适用于对已分组的数据进行条件筛选。集函数的条件应在HAVING短语中使用，确保准确筛选出符合条件的数据组。

MATLAB仿真代码，用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼，并有效去除背景干扰，提升视觉识别准确性。

本代码演示了RSSI室内定位算法。已知3个热点的坐标和待定位点的实际坐标，计算待定位点到每个热点的实际距离，并绘制实际坐标。

这是一个基于matlab的车牌定位源码，用于识别和定位车辆上的车牌。该程序通过图像处理和模式识别技术，实现了对车牌的自动定位和识别。

MongoDB Docker 镜像快速定位指南 想要快速找到 MongoDB 的 Docker 镜像？试试以下方法： 1. Docker Hub 搜索： 直接访问 Docker Hub 并搜索 “mongo”。 官方 MongoDB 镜像通常位于搜索结果的顶部。 2. 命令行搜索： 使用 docker search mongo 命令列出所有 MongoDB 相关的镜像。 3. 使用特定标签： 通过标签指定版本，例如：mongo:latest 或 mongo:4.4。 4. 使用 Dockerfile： 在 Dockerfile 中使用 FROM mongo:tag 指令指定所需的 MongoDB 镜像和版本。 希望以上信息能帮助您快速找到并使用 MongoDB Docker 镜像！

船只定位涉及多种复杂坐标和旋转矩阵计算：基阵中心、GPS天线、船心和应答器在地理坐标系中的精确位置。旋转矩阵包括地理坐标与船心坐标之间的变换，以及基阵坐标与船心坐标之间的转换。此技术解决方案还考虑了船首向北静止时基阵中心在船心坐标中的位置。

本项目利用Hadoop和Pig实现大规模图像匹配。Web：一种基于Javascript的数据挖掘工具，用于从Google StreetView下载图片。Pig Latin脚本用于从图像特征描述符列表构建特征包数据库，并使用输入图像对数据库执行查询。Py是用于数据挖掘和图像处理的各种Python脚本模块，包括汉明距离的局部敏感散列实现，作为C++中的Python模块。安装脚本也包括在内。