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搜索关键字:交叉    ( 3344个结果
联接-----交叉联接
在逻辑上,交叉联接是一种最简单的联接。交叉联接只实现一个逻辑查询步骤(笛卡尔积)。这一步是对输入的两个表进行操作,把它们联接起来,生成二者的笛卡尔积。也就是将一个输入表的每行与另一个表的所有行进行匹配。如果一个表有m行,而另一个表有n行,将得到m*n行的结果集。SQL Server 支持交叉联接的两...
分类:其他好文   时间:2014-05-10 01:49:57    阅读次数:258
DevExpress XtraReports 入门五 创建交叉表报表
原文:DevExpress XtraReports 入门五 创建交叉表报表本文只是为了帮助初次接触或是需要DevExpress XtraReports报表的人群使用的,为了帮助更多的人不会像我这样浪费时间才写的这篇文章,高手不想的看请路过本文内容来DevExpress XtraReports帮助文档...
分类:其他好文   时间:2014-05-08 22:21:11    阅读次数:742
DevExpress XtraReports 入门六 控件以程序方式创建一个 交叉表 报表
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分类:其他好文   时间:2014-05-08 22:09:06    阅读次数:411
nyoj--图像有用区域
描述“ACKing”同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色。 图1 图2已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑色(即像素为0的点)。输入第一行输....
分类:其他好文   时间:2014-05-05 10:28:23    阅读次数:366
树莓派学习笔记——交叉编译工具链
0.前言 【1】为什么要使用交叉编译     交叉编译工具较快开发的速度。树莓派中已经安装了gcc工具链,可在树莓派中直接编译源代码生成可执行文件。于此同时,PC机上也可使用gcc工具链生成可执行代码,但是和树莓派上的gcc工具不同,PC机上的gcc工具生成intel或amd芯片上可执行的代码,但树莓派却是arm系列的芯片,显然存在不小的差异。那么使用交叉工具链便可在PC机上开发树莓派中可...
分类:其他好文   时间:2014-05-04 08:47:21    阅读次数:483
linux内核调试指南
linux内核调试指南一些前言作者前言知识从哪里来为什么撰写本文档为什么需要汇编级调试***第一部分:基础知识***总纲:内核世界的陷阱源码阅读的陷阱代码调试的陷阱原理理解的陷阱建立调试环境发行版的选择和安装安装交叉编译工具bin工具集的使用qemu的使用initrd.img的原理与制作x86虚拟调...
分类:系统相关   时间:2014-05-03 22:53:53    阅读次数:754
【转】 矩阵键盘的工作原理
在键盘中按键数量较多时,为了减少I/O口的占用,通常将按键排列成矩阵形式,在矩阵键盘中每条水平线和垂直线在交叉处不直接相连,而是通过一个按键相连接,这样在由N条水平线和M条垂直线最多可以有N *M 个按键,大大的减少了对于芯片I/O的占用。键盘矩阵的按键识别方法 图1 矩阵键盘的结构方法一 行扫描法...
分类:其他好文   时间:2014-05-02 01:03:19    阅读次数:861
c2java 第7篇 图的连通分量,关节点和桥
图的连通分量,关节点和桥 ==== 对于有向图,我们称其一个子图是强连通分量,是指任意两点u,v, 都有两条路径u到v和v到u。 对于连通无向图,我门称其一个子图是双连通分量,是指任意两点u,v,存在一个圈包含u,v。与无向图相关联的还有关节点x,是指去掉x,图不连通;桥(u,v)是指去掉这条边,图不连通。 求解算法的要义在于首先要理解: 树边-前向边-后向边-交叉边 "Conside...
分类:编程语言   时间:2014-04-30 22:37:40    阅读次数:448
Timus 1119. Metro 动态规划
很好的一道动态规划法题目。 注意: 1 行列别搞错了,要很细心一点一点对起来 2 要以边线思考,不要以方块来计算, N*M个方块就成了(N+1)*(M+1)条交叉线了,最下面和最左边的线就方便初始化了 3 注意C++的四舍五入的方法 动态规划的状态转移方程: if (A[y][x]) B[x] = t + 1.414213562; else B[x] = min(B[x-1], B[x]) + 1 ; A[y][x]表示是否有对角线,有对角线必定是走对角线的。...
分类:其他好文   时间:2014-04-30 22:21:38    阅读次数:369
关于K-fold cross validation 下不同的K的选择的疑惑?
在K-fold cross validation 下 比较不同的K的选择对于参数选择(模型参数,CV意义下的估计的泛化误差)以及实际泛化误差的影响。更一般的问题,在实际模型选择问题中,选择几重交叉验证比较合适?   交叉验证的背景知识: CV是用来验证模型假设(hypothesis)性能的一种统计分析方法,基本思想是在某种意义下将原始数据进行分组,一部分作为训练集,一部分作为验证集,使用训练...
分类:其他好文   时间:2014-04-30 22:14:38    阅读次数:327
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