前言ORB-SLAM3支持多地图系统，因此引进了地图融合线程。地图融合线程会检测活跃地图和整个地图集是否存在共同区域，如果检测到共同区域发生在当前关键帧和活跃地图中，则执行闭环操作，如果检测到共同区域发生在当前帧和非活跃地图中，则执行地图融合操作。如果同时检测到闭环和地图

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2.东方货运公司数据库的样本数据如下。表名称：卡车车号货运站编号类型总行程购入日期1001  501  1 59002.7  11/06/20001002  502  2 54523.8  11/08/20001003  501  2 32116.6  09/29/20011004  502 

目录函数依赖1、函数依赖2、平凡函数依赖与非平凡函数依赖3、完全函数依赖与部分函数依赖4、传递函数依赖码候选码主属性与非主属性第二章提过：在本章中把关系模式看作一个三元组:R<U,F>在本章中把关系模式看作一个三元组:R<U,F>R：表示关系模式的名称，通常是关系的

概念：三种不同的排序模型学习（LearningtoRank）设计思路。主要体现在损失函数不同用户的查询query为Q，候选文档集docs为c1~CN，正确的结果排序假设为C1-CK。候选文档集要一般大于最终返回的集合，因此N>K.例如，给出一个提问句子从候选句子(有10个)中选出最佳的5个的答案，返回的列表

第2题的内容是：单选题已知关系R（A，B，C，D）和R上的函数依赖集F={B→D，AB→C}，候选码是（1），关系R属于（2）。选项A.1NFB.2NFC.3NFD.BCNF分析这道题目考察的是关系数据库的范式（NormalForm）知识点。范式的相关内容：第一范式（1NF）：要求关系中的每个域都是原子性的，即每个字段都是不可分割的

数据库系统1关系数据库三层体系结构外部层：数据库的用户视图概念层：数据库的整体视图，提供内、外部层的映射和必要的独立性所有实体，实体的属性和实体间的联系数据的约束数据的语义信息安全性和完整性信息内部层：数据库在计算机上的物理表示数据独立性三层体系的主

‌关系R的候选码是AC。‌这个结论是基于对给定关系R(U,F)的分析，其中U是属性集合，F是属性之间的函数依赖集合。在给定的函数依赖集F中，属性A和C的入度为0，意味着它们不依赖于其他属性，因此它们是候选键的候选。根据数据库理论，任何候选键的组合都可以作为候选键，因此AC的组合是一个候选键

软考--软件设计师（15）--数据库：规范化、控制功能、大数据文章目录软考--软件设计师（15）--数据库：规范化、控制功能、大数据前言一、章节考点二、规范化三、数据库的控制功能四、大数据、数据仓库前言考试时间：每年5月、11月，软件设计师每年都会开考。考试条件：三不限

将C#语言版本升级为预览版C#13包括一些新增功能。可以使用最新的VisualStudio2022版本或.NET9预览版SDK尝试这些功能。若想在.NET项目中尝试使用C#的最新预览版特性，可以按照以下步骤来升级你的项目语言版本：.打开项目文件：找到并打开您的.csproj项目文件。

 禁忌搜索算法的基本思想：给定一个当前解（初始解）和一种邻域，然后在当前解的邻域中确定若干候选解；若最佳候选解对应的目标值优于“bestsofar”状态，则忽视其禁忌特性，用它替代当前解和“bestsofar”状态，并将相应的对象加入禁忌表，同时修改禁忌表中各对象的任期；若不存在上述候选解

一、FastR-CNN简介FastR-CNN是一种基于区域卷积网络(Region-basedConvolutionalNetwork)的快速目标检测方法。是R-CNN作者RossGirshick继R-CNN之后的又一力作，原文链接。与R-CNN相同，FastR-CNN同样使用VGG16作为网络的backbone,FastR-CNN训练非常深的VGG16网络比R-CN

目标检测详解目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的多个感兴趣对象，并确定它们的具体位置。目标检测不仅需要分类每个对象，还需要精确定位它们在图像中的位置。以下是对目标检测的更深入的介绍。1.基本概念目标检测：识别和定位

5.1目标检测基本概念和YOLOv3设计思想对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的

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