精华内容
下载资源
问答
  • 数据建模中的二维表和一维表!

    千次阅读 2012-05-04 22:19:36
    什么是表/一维表/二维表,哪位给个准确的定义 [复制链接] <!-- .pcb {margin-right:0} --> 透视表要求是一维表, 那什么是表、一维表、二维表呢?查了一下午也没有找到准确的定义, 把找到...

    [讨论] 什么是表/一维表/二维表,哪位给个准确的定义 [复制链接]

    透视表要求是一维表,
    那什么是表、一维表、二维表呢?查了一下午也没有找到准确的定义,
    把找到的内容罗列如下:
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    13.在关系数据模型中,一维表的列称为属性,二维表的行称为    。
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    系统将表定义为有关联的元素组成的一个整体。可以表示数学中的集合、向量、矩阵,也可以表示数据库中的一组记录。
    一维表的表示形式是用花括号括起来的且中间用逗号分开的若干元素。例如:
                          {1,2,100,x,y}
    表示由1,2,100,x,y这5个元素组成的一维表。
    二维表的表示形式是用花括号括起来的且中间用逗号分开的若干个一维表。例如:
    {{1,2,5},{2,4,4},{3,5,8,a,b},{1,2,1,x,y}}
    均是二维表,二维表就是“表中表”。
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++

    二维表由行和列组成,一列对应于一个字段,称为属性
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++

    Q:经常看到关于一维表转为二维表、二维表转为一维列表等说法,那么,什么是“一维表”、“二维表”呢?
    A:从数据库的观点来说,一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。
    很多人容易将它与一维数组、二维数组、三维引用等等联系在一起,把“一维表”想象为只有一行或一列的表,这个想法是错误的。
    实际上,这里的“维”指的是分析数据的角度,因此,
           
    比如一个简单人事数据表如下:
    序号        姓名        年龄        博士        硕士        本科        大专及以下
    1        张三        36        √                           
    2        李四        11                 √                  
    3        王老五        50                                   √
    4        肖萍儿        11                          √         
    5        李仨儿        45                          √         
    6        黄蓉        12                 √                  
    7        严翠翠        33                                   √


    表中的“博士、硕士、本科、大专及以下”从数据的角度来说,应该都是“学历”范畴,是人事档案中描述的一个因素,应该使用同一个字段,因此上面的表格可以称为一个“二维表”。而下面这个形式则为一维表:
    序号        姓名        年龄        学历
    1        张三        36        博士
    2        李四        11        硕士
    3        王老五        50        大专及以下
    4        肖萍儿        11        本科
    5        李仨儿        45        本科
    6        黄蓉        12        硕士
    7        严翠翠        33        大专及以下


    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    系统将报表的数据、规则以及报表的描述相分离,提供了功能强大的报表设计工具,它可以绘制一维表、二维表、定长表、不定长表以及混合表;对大表可以折行处理,可以加多个时点值,可以绘制类似“刀形”的表格等。绘制报表时只需定义好各指标间的关系,然后用鼠标简单拖拽即可画出想要的报表。另外在报表引擎处提供了调用规则引擎来设置审核关系的功能;
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    这里有一个一维表,如下所示:
    T1    W1    0
    T1    W2    0
    T1    W3    0
    T2    W1    1
    T2    W2    1
    T3    W1    2
    ...  ...  ...
    这个表是动态生成的,需要转换成如下二维表:
          T1    T2    T3    ...
    W1    0    1    2    ...
    W2    0    1    -1    ...
    W3    0    -1    -1    ...
    ...  ...  ...  ...  ...
    主要难点是T和W的个数不确定,并且有些是没有数据的,例如T3-W2等,当没有数据时需要用-1来进行填充,求各位大虾,把这个一维表转成二维表的sql语句怎么写?谢谢!!!
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
      二维表(一维是科目,二维是数据行)

        1.二维表:是关系数据库中“表达关系”记录数据的基本形式。

        2.二维表栏目不能嵌套,(表中不能再套表了)
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++


    各位,给个定义吧。准确
    展开全文
  • 关系数据库里,关系模式(模型)是型,关系是值,关系模式...关系实质上是一个二维表,表中每一条记录(行)在关系模式中被称为元组,每个字段(列)被称为属性。 前者是描述结构,后者是具体数据。严格上不能划等号。
    关系数据库里,关系模式(模型)是型,关系是值,关系模式是对关系的描述。关系实质上是一个二维表,表中每一条记录(行)在关系模式中被称为元组,每个字段(列)被称为属性。
    前者是描述结构,后者是具体数据。严格上不能划等号。
    展开全文
  • 作者 | 彭厚文、傅建龙来源 | 微软研究院AI头条(ID: MSRAsia)编者按:当时间从一维走向二维,时序信息处理问题中一种全新的建模思路由此产生。根据这种新思路及其产生的二维时间...

    作者 | 彭厚文、傅建龙

    来源 | 微软研究院AI头条(ID: MSRAsia)

    者按:当时间从一维走向二维,时序信息处理问题中一种全新的建模思路由此产生。根据这种新思路及其产生的二维时间图概念,微软亚洲研究院提出一种新的解决时间定位问题的通用方法:二维时域邻近网络 2D-TAN,在基于自然语言描述的视频内容定位和视频内人体动作检测两个任务上验证了其有效性,并在 ICCV 2019 中的 HACS Action Localization Challenge 比赛中获得了第一,相关技术细节将发表于 AAAI 2020 论文“Learning 2D Temporal Adjacent Network for Moment Localization with Natural Language”。本文将对这一研究进行深入解读。

    时间可以是二维的吗?这是一个好问题!

    我们常常将物理世界定义为三维空间,将时间定义为一维空间。但是,这不是唯一的定义方式。最近,研究院的童鞋们大开脑洞,提出了一种新的时间表示方式,将时间定义成了二维的

    在二维空间里,时间是如何表达的呢?童鞋们给出的答案是这样的:在二维空间中,我们定义其中一个维度表示时间的开始时刻,另外一个维度表示时间的结束时刻;从而,二维空间中的每一个坐标点就可以表达一个时间片段(例如,从 A 时刻开始到 B 时刻结束的时间片),也可以是一个特定的时间点(例如,从 A 时刻开到 A 时刻结束,即为 A 时刻)。

    这种二维时间定义的用途和意义在哪里呢?童鞋们认为这种新的时间定义方式,可以为时序信息处理问题提供一种新的建模思路,例如视频、语音、轨迹等时序信息的分析与处理。近期,他们已将这种新的时间表达方式,应用于视频内容理解中,并在视频内人体动作检测、视频内容片段定位任务中取得了优异的性能。值得一提的是,他们应用这种新的时间表达方式,结合最新的深度学习模型,在视频行为识别与检测竞赛(HACS Temporal Action Localization Challenge)中取得了第1名的成绩。

    下面,就让我们了解一下这种二维时间表达方式是如何应用在视频内容理解任务中的。

    基于二维时间图的视频内容片段定位

    视频内容片段定位包含多个子任务,例如,基于自然语言描述的视频片段定位(moment localization with natural language)与视频内人体动作检测(temporal action localization)。前者需要根据用户给定的描述语句,从视频中定位文字所描述的视频片段的开始和结束时间点;后者则需要在给定的长视频中,检测出其存在的动作片段类别,并定位出动作开始和结束的时间点。

    在这些任务中,一个通用的做法是预先设定一些候选视频片段(proposals/moments/ segments,再对每个片段的可能性进行相应的预测。然而在预测过程中,前人的工作通常只是对每个片段独立预测,却忽略了片段之间的依赖关系。为此,本文提出了二维时间图的概念,并通过二维时域邻近网络(2D Temporal Adjacent Network, i.e. 2D-TAN)来解决这一问题。该方法是一个解决时间定位问题的通用方法,不仅可以学习出片段之间的时域邻近关系,同时也能学习出更具有区分性的特征表达。

    我们的方法在上述的视频内容片段定位任务上进行了验证。在基于自然语言描述的视频片段定位任务中,我们提出的 2D-TAN 方法在三个基准数据集均获得了良好的性能结果,相关论文已经被 AAAI 2020 接收[1]。在视频内人体动作检测中,我们基于 2D-TAN 的改进方案[2]在 HACS Temporal Action Localization Challenge 中获得第一。

    下面以自然语言描述的视频内容片段定位为例介绍我们的工作,并简要介绍人体动作检测方面的拓展。

    基于自然语言描述的视频片段定位

    基于自然语言描述的视频片段定位任务是根据用户给定的描述语句,从视频中定位文字所描述的视频片段,并返回该片段的开始和结束时间,如图1所示。前人的工作都是独立地匹配句子和一个片段,而忽略了其他片段对其影响。当要处理涉及多片段的情况,尤其是片段之间存在依赖关系的时候,这种做法很难得到精确的结果。例如,当我们要定位“这个人又吹起了萨克斯 The guy plays the saxophone again”,如果只看后面的视频而不看前面的,我们不可能在视频中定位到这个片段。另一方面,有很多候选片段都与目标片段有重叠,例如图1中 Query B 下面所对应的多种片段。这些片段有着相似的视频内容,但是语义上会略有所不同。如果不将这些片段综合考虑来区分其中的细微差别,同样很难得到精确的结果。

    图1:任务示意图。在二维时间图中,黑色坐标轴上的数字表示开始和结束的序号,灰色坐标轴上的数字表示序号所对应的时间点。二维时间图中方格的红色程度反映该片段与目标片段的重叠程度,取决于视频长度及采样比例。

    为解决这一问题,我们提出了二维时域邻近网络(2D-TAN)。其核心思想是在二维时间图中做视频片段定位,如图1所示。具体来说,图中(i,j)表示的是一个从 i 到 (j+1) 的时间片段。该图包含多种长度的片段,并通过图中坐标的远近,我们可以定义这些片段之间的邻近关系。有了这些关系,我们的 2D-TAN 模型便可以对依赖关系进行建模。与此同时,不同片段与目标片段之间的重叠程度会有所不同。2D-TAN 通过整体考虑这些重叠上的差异,而非单独考虑每个片段,可以学习更具有区分性的特征,如图2。

    图2:与前人方法的对比。绿色长方体表示候选片段与句子融合后的相似度特征。方框表示得分,方框红色的程度表示该片段与目标片段的重叠程度。左图表示前人的方法,独立预测各个片段的得分。右图表示我们的方法,预测当前片段的得分时,综合考虑了邻近片段的关系。

    二维时域邻近网络(2D-TAN)

    我们的 2D-TAN 模型如图3所示。该网络由三部分构成:一个用来提取自然语言文本特征的编码器,一个用来提取视频特征图的编码器,及一个用来定位的时域邻近网络。我们在下文具体介绍各部分。

    图3:2D-TAN的框架示意图

    语句的文本特征

    我们将每个文本单词转换成 GloVe 词向量表达[4],再将词向量依次通过 LSTM 网络[5],使用其最后一层输出作为文本语句的特征。

    视频的二维特征图

    我们首先将视频分割成小的单元片段(clip),之后等距降采样到统一长度,再通过预训练好的网络抽取其特征。抽取好的特征通过卷积、池化操作获得最终的单元片段特征(clip feature),大小是 N×d^v。候选片段由一段连续的单元片段构成,不同候选片段长度可能会不同。为获得统一的特征表示,对于每一个候选片段,我们通过对其相应的单元片段序列最大池化(max-pooling)获得其最终特证。根据每个候选片段的始末时间点,我们将所有的候选片段重新排列成一个二维特征图,大小是 N×N×d^v。因为开始时间永远小于结束时间,特征图的下三角部分是无效的,因此我们将它们填充成0,且不参与后续的计算。

    当 N 较大时,特征图的计算量也会随之增大,为解决此问题,我们还提出了一种稀疏图的构造策略,如图4所示。在该图中,我们根据片段的长短进行不同密度的采样。对于短片段,我们枚举出所有可能,进行密集采样。对于中等长度的片段,我们采样的步长设为2。对于长片段,我们采样的步长设为4。通过这种方式,我们可以降低因枚举所带来的计算开销,同时保证精度。所有未被选中的片段被填充为0,不参与后续的计算。

    图4:当 N=64 时的候选片段。蓝色的方格表示选中参与候选的片段,灰色的方格表示未选中的片段。白色的方格表示无效的片段。

    通过时间邻近网络定位

    有了视频的二维特征图(图3中的蓝色立方体)和语句的文本特征(图3中的黄色长方体),我们首先将其特征图中每个位置的视频特征与文本特征融合,获得相似度的特征图(图3右图中左侧的绿色立方体)。然后,将融合后的相似度特征图通过一系列的卷积层,逐层建立其每个片段与周边片段之间的关系。最后,我们将这种考虑了邻近关系的相似度特征输入到全联接层中,获得最终的得分。

    损失函数

    在训练整个 2D-TAN 网络时,我们采用二元交叉熵(binary cross-entropy作为损失函数,并使用经过线性变换的 interp-over-union (IoU)值作为损失函数中的标签(label

    实验结果

    我们在 Charades-STA [6]、ActivityNet Captions [7] 和 TACoS [8] 三个数据集中进行了测试。实验结果如表1-3所示。从实验结果中我们可以看出,在不同数据集的多种评价指标下,我们的方法均取得了优异的性能。值得注意的是,我们的方法在更苛刻的评价标准下的提升更为明显(如表1-3中 rank{1,5}@{0.5,0.7} 的表现),尤其是在 TACoS、Rank1@0.5 和 Rank5@0.5 两个上获得了5和14个百分点的提升。这些实验结果说明基于二维时间图邻近关系的建模对性能提升有很大的帮助。

    表1:Charades-STA 的实验结果。Pool 和 Conv 表示两种不同的片段特征提取方式,下表同

    表2:ActivityNet Captions 的实验结果

    表3:TACoS 的实验结果

    基于二维时间图的人体动作检测

    考虑到 2D-TAN 方法的通用性和其在基于自然语言的时间定位任务上的优异性能,我们在后续的工作中将其拓展到了视频内人体动作检测任务中。该任务需要在给定的长视频中,检测出视频中预定义的动作片段类别及其开始和结束时间点。一种通常的做法是将该任务拆分成两步,首先检测出哪些片段可能存在预定义动作的片段(proposal generation),然后预测这些候选片段可能所属的类别(classification。考虑到这类做法的第一步和我们提出的 2D-TAN 方法很相关,本质上都是要解决片段之间的相互依赖关系的问题,因此我们用 2D-TAN 方法针对该任务进行了改进,如图5。

    图5:S-2D-TAN 框架示意图

    相较于基于自然语言描述的视频片段定位,视频内动作定位的目标片段往往比较短。因此需要的采样频率更高,采样的单元片段个数 N 也因此更大。相应地,在特征图中长片段的采样步长也会比较大,底层的卷积层往往感受不到足够的上下文信息。在图5中,红色虚线方框表示的是中等长度片段在第一层涉及到的邻近片段,而黄色虚线方框表示的是短片段要涉及的邻近片段。我们可以看出,黄色框涉及的上下文信息要比红色框的多。因此我们在 2D-TAN 的基础上,针对长片段上下文信息较少,设计了一个稀疏二维时域邻近网络(Sparse 2D Temporal Adjacent Network, i.e. S-2D-TAN)。该网络将稀疏图按照采样的步长,拆分成三个更紧凑的时域特征图。通过将不同特征图分别通过一个共享内核的卷积网络,从而使得长片段可从周围的特征中获得更多的上下文信息。

    我们的算法在 ICCV 2019 中的 HACS Action Localization Challenge 比赛中获得了第一名的成绩。值得一提的是,HACS 目前是视频内人体动作检测任务中最大的数据集 [2]。更多细节请参考技术报告[3]。

    图6:比赛获奖证书

    结语

    本文针对视频内容片段定位问题提出了一种二维时间图表示方式与一种新的时域邻近网络(2D-TAN),其有效性已在基于自然语言描述的视频内容定位和人体动作检测两个任务上得到了初步的验证。该方法目前仍处于一个初步探索的阶段:从网络结构的角度来说,当前的结构仅采用简单地堆叠卷积层的方式,相信进一步优化网络结构本身会带来性能上的提升。另一方面,从方法的通用性角度来说,目前我们仅验证了两个任务,仍有许多相关任务值得拓展,例如视频文本描述,视频内容问答,亦或是语音等其他包含时序信息的任务。

    更多技术细节,详见论文:

    Learning 2D Temporal Adjacent Network for Moment Localization with Natural Language

    论文链接: https://arxiv.org/abs/1912.03590

    代码链接: https://github.com/microsoft/2D-TAN

    本文作者:彭厚文、张宋扬、傅建龙、罗杰波

    参考文献

    1. Songyang Zhang, Houwen Peng, JianlongFu and Jiebo Luo, “Learning 2D Temporal Adjacent Networks forMoment Localization with Natural Language”, AAAI 2020

    2. Hang Zhao, Zhicheng Yan, Lorenzo Torresani and Antonio Torralba, “HACS: Human Action Clips and Segments Dataset for Recognition and Temporal Localization”, ICCV 2019

    3. Songyang Zhang, Houwen Peng, Le Yang, Jianlong Fu and Jiebo Luo, “Learning Sparse 2D Temporal Adjacent Networks for Temporal Action Localization”, Technical Report

    4. Jeffrey Pennington, Richard Socher and Christopher D. Manning, “GloVe: Global Vectors for Word Representation”, EMNLP 2014

    5. Hochreiter, Sepp and Schmidhuber,Jurgen, “Long short-term memory”, Neural computation 1997

    6. Jiyang Gao, Chen Sun, Zhenheng Yang and Ram Nevatia, “TALL: Temporal activity localization via language query”, ICCV2017

    7. Ranjay Krishna, Kenji Hata,  Frederic Ren, Li Fei-Fei, and Juan Carlos Niebles, “Dense-Captioning Events in Videos”, ICCV 2017

    8. Michaela Regneri, Marcus Rohrbach, Dominikus Wetzel, Stefan Thater, and Bernt Schiele, and Manfred Pinkal, “Grounding action descriptions in videos”, TACL 2013

    (*本文为AI科技大本营转载文章,转载联系原作者)

    精彩公开课

    推荐阅读

    展开全文
  • 史上最简单的 MySQL 教程()「关系型数据库」

    万次阅读 多人点赞 2017-04-26 21:28:27
    数据结构:数据存储的形式,二维表(行和列); 操作指令集合:所有的 SQL 语句; 完整性约束:表内数据约束(字段与字段)和表与表之间的约束(外键)。 2 设计 数据库:从需要存储的数据需求中分析,如果是一类...

    关系型数据库

    1 定义

    关系型数据库,是一种建立在关系模型(数学模型)上的数据库。

    至于关系模型,则是一种所谓建立在关系上的模型,其包含三个方面,分别为:

    • 数据结构:数据存储的形式,二维表(行和列);
    • 操作指令集合:所有的 SQL 语句;
    • 完整性约束:表内数据约束(字段与字段)和表与表之间的约束(外键)。

    2 设计

    • 数据库:从需要存储的数据需求中分析,如果是一类数据(实体),则应该设计成二维表;
    • 二维表:由表头(字段名,用来规定数据的名称)和数据(实际存储的内容)部分组成。

    二维表示例:

    ID EEROR_CODE DESCRIPTION
    1 US0001 此用户未注册
    2 OR0001 订单生成失败
    3 SY0001 系统未知异常

    在此处,如果表中对应的某个字段值为空,但是系统依然会为其分配存储空间,这也就是关系型数据库比较浪费空间的原因啦!

    3 关键字说明

    • DB:Database,数据库;
    • DBMS:Database Management System,数据库管理系统;
    • DBS:Database System = DBMS + DB,数据库系统;
    • DBA:Database Administrator,数据库管理员。
    • 行\记录:row\record,本质都是指表中的一行(一条记录),行是从结构角度出发,记录则是从数据角度出发。
    • 列\字段:column\field,本质都是指表中的一列(一个字段),列是从结构角度出发,字段则是从数据角度出发。

    4 SQL

    SQL:Structured Query Language,结构化查询语言(数据以查询为主,99% 都是在进行查询操作)。

    SQL 主要分为三种:

    • DDL:Data Definition Language,数据定义语言,用来维护存储数据的结构(数据库、表),代表指令为createdropalter等。
    • DML:Data Manipulation Language,数据操作语言,用来对数据进行操作(表中的内容)代表指令为insertdeleteupdate等,不过在 DML 内部又单独进行了一个分类,即 DQL(Data Query Language),数据查询语言,代表指令为select.
    • DCL:Data Control Language,数据控制语言,主要是负责(用户)权限管理,代表指令为grantrevoke等。

    SQL 是关系型数据库的操作指令,是一种约束,但不强制,类似于 W3C,因此这意味着:不同的数据库产品(如 Oracle 和 MySQL)内部可能会有一些细微的区别。


    ———— ☆☆☆ —— 返回 -> 史上最简单的 MySQL 教程 <- 目录 —— ☆☆☆ ————

    展开全文
  • 一、二维图形变化之基本知识 本章涉及向量、世界坐标系、用户坐标系、窗口与视区、齐次坐标、二维变换等 。需要掌握的知识点有: 向量、矩阵以及它们的运算 坐标系的概念和坐标系之间的变换齐次坐标的概念二维...
  • 二维数组与指针的指针深度剖析

    千次阅读 2016-10-09 22:40:06
    二位数组,数组指针,指针数组,指针的指针。这四者之间的关系希望大家看完这篇文章后在也不会分不清楚了。...以前认为二位数组是一个二级指针,现在发现理解错了,二维数组名也是个一级指针,指向一个类型并且
  • 二维图像三维化

    万次阅读 2018-09-29 11:40:49
    今天看了一篇大神的关于在2D图像中插入物体构建动画的文章,觉得很有意思,现在简要copy一下分享给大家   ...表达是一个与认知科学密切联系的词汇,英文是representation, 通俗地讲, 物体...
  • /* ============================================================================ Name : TeatArr.c Author : lf Version : Copyright : Your copyright notice Description : 二维数组的认识以及
  • 将一维时间序列转化成二维图片

    万次阅读 多人点赞 2019-01-13 13:40:51
    二维空间上,两个向量 u u u 和 v v v 之间的内积定义为: ⟨ u , v ⟩ = u 1 ⋅ v 1 + u 2 ⋅ v 2 \langle u,v\rangle=u_1 \cdot v_1+u_2 \cdot v_2 ⟨u,v⟩=u1​⋅v1​+u2​⋅v2​ 或者: ⟨ u , v ⟩ = ∥ u ...
  • 在用户看来,关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。 1.1域 域是一组具有相同数据类型值的集合。 1.2笛卡儿积 笛卡儿积是域上的一种集合运算。 定义:给定一组域D1,D2,...,Dn,允许其中某些域是...
  •  第阶段——分类器训练阶段,这个阶段的任务就是生成分类器,主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计,并将结果记录。其输入是特征属性和训练样本,输出是分类...
  • C语言二维数组,三维数组浅析笔记

    千次阅读 2019-06-28 23:17:28
    关于二维数组: int arr[2][3]={1,2,3,4,5,6}; 前言:可以将二维数组理解为"数组的数组"。数组名a为行指针。 从二维数组角度看,arr代表了二维数组首元素的地址。现在首元素不是一个单独的变量,而是一个一维...
  • ER图和关系模型到MySQL数据库

    千次阅读 2020-03-02 21:01:12
    本篇主要介绍了MySQL数据库从ER图到关系模型,再到数据库的创建过程及其结构的修改。通过本篇的学习,可以掌握以下内容: ● 应用ER图和关系模型创建数据库 ● 数据库结构的修改 1、mooc数据库的ER...
  • 第18周报告2:二维数组

    千次阅读 2011-12-24 22:14:28
    题目:定义一个8行8列的二维数组a[8][8] (1)(模板中已经完成)利用产生随机数的系统函数为其置初值(1-50之间),可能的取值如右图所示; (2)输出从左上到右下对角线上的元素的值,如对右图而言,输出为48 34 ...
  • 2013级C++第15周项目——二维数组

    千次阅读 2013-12-02 08:48:53
    课程主页在:【项目1-折腾二维数组】创建一个长度为5行4列的二维整型数组,通过初始化,为数组中的前两列的10个元素赋初值,然后通过键盘输入,使后两列的10个元素获得值,将所有元素值乘以3后保存在数组中。...
  • Matlab蒙特卡洛模拟二维伊辛模型相变过程

    千次阅读 多人点赞 2020-04-07 18:27:40
    一、什么是伊辛模型 伊辛(Ising)模型是描述磁系统相变最简单的模型,但模型里自旋之间...如图,每个格点的方向只有向上或向下两者状态,但临近的自旋之间有相互作用,而且点阵可以是一维、二维、三维、甚至更高维...
  • 文章目录一、 一维数据1. 一维数据的表示2. 一维数据的存储2.1 空格分隔2.2 逗号分隔2.3 其他方式3. 一维数据的处理3.1 一维数据的读入处理.... 二维数据的处理3.1 二维数据的读入处理3.2 二维数据的写入处理3.3...
  • 关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 关系模型中常用的概念: 关系:一张二维表,每个关系都具有一个关系名,也就是表名 元组:二维表中的一行,...
  • 使用 sql 查询出数据库数据如下是个二维数组,现在我只想取 pri_id 这一列数据,可以使用 php 函数 array_column(array,'col_name')实现。  使用 : array_column($arr , 'pri_id' ); 之后获取的数据如下是个一维...
  • 二维图形坐标轴范围在缺省状态下是根据数据的大小自动设置的,如欲改变,可利用axis(xmin xmax ymin ymax),函数来定义。 例: Q0=[680 640 620 600 630 650 670 720 760 800 740 720 700 730 760 780 740 760 ...
  • OpenGL学习脚印: 二维纹理映射(2D textures)

    万次阅读 多人点赞 2016-05-20 17:17:59
    前面两节介绍了向量和矩阵,以及坐标和转换相关的数学,再继续讨论模型变换等其他包含数学内容的部分之前,本节介绍二维纹理映射,为后面学习做一个准备。纹理映射本身也是比较大的主题,本节只限于讨论二维纹理的...
  • 重建概述

    千次阅读 2017-09-18 20:46:35
    基于视觉的三重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三信息。 1. 相关概念 (1)彩色图像与深度图像 彩色图像也叫作...
  • 关系型数据库与NoSQL数据库简述

    千次阅读 2017-09-21 16:10:44
    关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经常被称为字段域:属性的取值范围...
  • 人脸识别研究

    千次阅读 2019-11-05 09:42:19
    虽然基于二维图像的人脸识别算法在半个多世纪的研究过程中,取得了丰硕的成果,但是研究表明,基于二维图像分析的人脸识别方法受到诸如光照、姿态、表情等成像条件的影响较大。与二维数据相比,三维数据包含了人脸的...
  • 知识点:数据库的相关概念、创建数据库的方法、设计数据库、向数据库中插入数据、建立不同数据库之间的关系、删除数据库。 1、数据相关的一些概念 1.1 数据库里的数据是如何保存的? 数据库...
  • 利用二维图像的深度估计

    万次阅读 2014-02-27 09:34:44
    基于二维图像的深度估计算法 基于图片的三维重建方法可分为双目立体视觉和单目立体视觉。 双目立体视觉使用两台摄像机从两个视点观测同一物体,获取在物体不同视角下的感知图像,通过三角测量的方法将匹配点的视差...
  • 一、学习内容总结 每个数组元素都在内存中占用存储单元,它们都有相应的地址。指针变量既可以指向变量,也可以指向数组元素。我们把某一元素的地址放到一个指针变量中,数组元素的指针就是数组元素的地址。对于一个...
  • 数据结构-二维数组-存储结构

    千次阅读 2017-09-28 11:18:40
    数组的两个主要的顺序存储方式,数组具有随机访问特点,要求能够依据下标计算出任一数组元素的存储地址(概念上的地址):计算机主存的每个地址和存储内的每个...在计算元素地址之前需要了解二维数组的两种存储方式。
  • 清华山EPS次开发基础篇

    万次阅读 2017-06-22 21:22:43
    括住的拓扑关系特性 ,CallBackFunc_ 开头的回调函数方式 SSOBJ_ 开头的基本属性见下 SSObj_ID  对象 ID SSObj_GroupID  ...
  • 01背包问题整理(二维转一维数组)

    千次阅读 2018-03-08 11:58:26
    、总体思路:根据动态规划解题步骤(问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成)找出01背包问题的最优解以及解组成,然后编写代码实现;...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 90,516
精华内容 36,206
关键字:

关系是二维表的内容