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SED命令

SED命令 SED命令目录 Sed命令多行模式空间单行模式空间 Linux sed 命令是利用脚本来处理文本文件。 sed 可依照脚本的指令来处理、编辑文本文件。 Sed 主要用来自动编辑一个或多个文件、简化对文件的反复操作、编写转换程序等单行模式空间语法 sed [-hnV][-e<script>][-

Hive数据分析（三）

数据分析处理 1、统计每天各个机场的销售数量和销售金额。要求的输出字段 day_id,sale_nbr,,cnt,round 日期编号，卖出方代码，数量，金额（1）、创建jichang表存放信息： create table jichang(day_id string,sale_nbr string,cnt string,round string) row format delimited fields t

课堂测试——HIVE 数据分析

题目要求：具体操作： ①hive路径下建表：sale create table sale (day_id String, sale_nbr String, buy_nbr String, cnt String, round String) ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE; ②导入数据： load data local inpath '/opt/module/da

Python计算机视觉——图像搜索

文章目录第七章——图像搜索一、前期准备知识1.基于内容的图像检索2.视觉单词二、图像搜索流程1流程2流程3 三、使用几何特性对结果排序第七章——图像搜索主要内容：利用文本挖掘技术对基于图像视觉内容进行图像搜索本章提出利用视觉单词的基本思想，解释完整的安装

实验：BagOfFeature——基于BOW的图像检索

文章目录一、Bag of Words是什么？二、Bag of Feature是什么？三、实验Step 1：sift提取特征并建立视觉词典Step 2：建立数据库Step 3：进行查询测试实验结果结果分析结论一、Bag of Words是什么？最初的Bag of words，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag of words model假定对于一个

PostgreSQL+Oracle跨库连接实操

在我们异构数据库数据迁移的过程中，涉及大量的跨库查询操作的需求。常见的跨库连接有A连B，B连B，B连A的现实需求。本文带给大家的是PostgreSQL和oracle之间上述三种跨库连接的实战分享。[PostgreSQL连接Oracle]使用Oracle_FDW实现Postgres连接OracleOracle_fdw的编译依赖系统中需要有pg

SIFT特征提取实现地理位置的标注

1 SIFT特征提取分析 SIFT（Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果。算法描述： SIFT特征不只具有尺度不变

Linux中module模块的编译、加载、卸载

在Linux下建个DriverHello目录，在DriverHello目录下编写源文件hello.c和Makefile文件。 1、编写源文件 hello.c #include <linux/init.h> #include <linux/module.h> #include <linux/sched.h> #include <linux/kernel.h> static int nbr = 10; module_param(nbr, int, S_IRUG

Oracle中的SUM条件查询

https://www.jb51.net/article/158810.htm Oracle中的SUM条件查询 1、按照区域编码分组查询区域编码、IPTV_NBR不为空的数量、ACC_NBR不为空的数量、所有用户数量 ?1234567891011121314151617181920212223SELECTAREA_CODE,SUM (CASEWHEN IPTV_NBR IS NULL or IPTV_NBR = '' THEN

利用卫星影像评估火灾后迹地

2020年3月28日19时30分，四川省凉山州木里县乔瓦镇锄头湾村与项脚蒙古族乡项脚村交界处发生森林火灾。火灾发生后，我们需要努力测量火灾后迹地，为森林重建和植被演替创造基线。借助火灾前后的Landsat8影像，利用归一化燃烧指数计算损失，然后将数据作为要素类发布以与其他人共享。比

图像搜索-BOF-Python

图像搜索 Bag of Feature (BOF)算法 BOF的本质是提出一种图像的特征表示方法。按照BOF算法的思想，首先我们要找到图像中的关键词，而且这些关键词必须具备较高的区分度。实际过程中，通常会采用SIFT特征。有了特征之后，我们会将这些特征通过聚类算法得出很多聚类中心。这些聚类中心

布线问题-分支限界法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 问题描述：　　印刷电路板不限区域划分成n*m个方格阵列。如下图所示　　精确的电路布线问题要求确定连接方格a的中点，到连接方格b的中点的最短布线方案。　　布线时，电路只能沿直线或直角布线。为了避免线路相交，已布的线的方格

R语言实战-统计分析基础-描述性统计3-pastecs-stat.desc

1 > library(pastecs) 2 Warning message: 3 程辑包‘pastecs’是用R版本3.5.3 来建造的 4 > stat.desc(mtcars[vars]) 5 mpg hp wt 6 nbr.val 32.0000000 32.0000000 32.0000000 7 nbr.null 0.0000000 0.0000000

Python计算机视觉编程 - 第二章图像局部描述符 -SIFT特征匹配

本次测试以sift特征匹配处理结果做对比为主，Harris特征匹配处理结果为辅做对比用途。本次测试中使用的所有图片均为500x375（或375x500）像素的jpg图片。 1.SIFT特征原理描述 SIFT是尺度不变特征变换，其过程包括兴趣点的采集和描述子。SIFT的描述子具有很强的稳健性，这也是SIFT特征成