复杂性科学

专注于计算复杂性的导论教材 由著名计算机科学家 Michael Sipser 编写

复杂性科学是数学、计算机科学和自然科学交叉的跨学科领域，专注于物理和社会系统的离散模型，尤其是复杂系统，即具有众多相互作用组件的系统。

高效视频编码 (HEVC) 标准提供了更好的压缩比，但增加了编码复杂度和处理时间。本书介绍了 HEVC 编码器的复杂性，包括： 分析 HEVC 压缩效率和计算复杂性 减少和扩展 HEVC 编码复杂性 本书包含四项主要贡献，解决了 HEVC 编码器中的复杂性相关问题，包括： 对 HEVC 编码工具的调查和分析，以识别最需要计算的操作 一套算法，以减少和动态调整编码复杂度 基于数据挖掘技术的早期终止方法，以减少计算量 复杂度缩放算法，可将复杂度降低 50% 以上，同时仅造成轻微的效率损失

传统的软件缺陷检测研究往往假设训练数据和测试数据来自相同的特征空间并服从相同的分布。然而，实际应用中数据集可能源于不同的领域，呈现不同的分布特征。此外，目标项目中的可用数据可能较为有限，且通常受到噪声干扰，这都为软件缺陷检测模型的性能带来了不确定性。 为解决这一问题，我们将数据复杂性概念引入软件工程领域，并针对公共软件数据集进行数据复杂性度量研究，以确定适用于缺陷检测的有效度量指标。通过分析复杂性指标与模型性能之间的关系，我们可以深入理解数据复杂性对缺陷检测的影响，为检测模型的管理和设计提供决策支持。

程序执行时间的计算涉及多种外部因素，如硬件环境、运行平台和输入数据等。因此，准确评估程序执行时间相当困难。通常使用关键步骤的执行次数来估计程序执行时间，并将问题规模作为自变量。

在Oracle SQL优化中，避免复杂的多表关联查询，特别是当涉及到大数据量时，性能风险极大。可以通过简化查询结构和优化索引来提升性能。

在处理大数据量时，避免复杂的多表关联查询对Oracle数据库性能的不利影响是至关重要的。通过优化查询结构和索引的使用，可以显著降低性能风险，并提升数据库的响应速度。

王红勇和温瑞英进行了关于空中交通复杂性对管制员通话负荷影响的研究。他们通过统计分析实际空管运行数据，发现了13种典型的空中交通复杂性因素。

欢迎！我是一位数据科学家，专注于探索机器学习和复杂系统的交汇点。作为本科生，我主要研究经济学和肿瘤学-表观遗传学，免疫疗法和病理学成像技术。在爬虫学实验室担任研究助理期间，我支持多种物种的保护工作，并领导社区参与的外展活动。我的研究涵盖了缅甸Python的消化生理学和菱纹龟的社会行为。我在数据采集、建模、统计分析、机器学习、深度学习、图像分类和自然语言处理方面具有丰富的经验。我善于项目管理和研究，通过机器学习推动改善成果，为不同客户群体提供个性化的解决方案。除了数据科学，我热爱科幻阅读、象棋和鲍勃汉堡。最近，我使用Streamlit在Heroku上部署了一个Web应用程序。

数据挖掘原理与SPSS Clementine应用：15.1 空间数据库挖掘15.2 多媒体数据挖掘15.3 文本挖掘15.4 挖掘万维网15.5 挖掘数据流15.6 时间序列数据挖掘15.7 挖掘事务数据库中的序列模式15.8 挖掘生物学数据中的序列模式