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第三十二章音频FFT实验1）实验平台：正点原子DNK210开发板2）章节摘自【正点原子】DNK210使用指南-CanMV版V1.03）购买链接：https://detail.tmall.com/item.htm?&id=7828013987504）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/docs/boards/k210/ATK-DNK210.html5）正点原

本文内容来自YashanDB官网，具体内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7459465.html?templateId=1718516问题现象某局点yashandbcpu使用率100%，经线上分析是由于几个sql执行慢，其中一个sql为简单的单行等值绑定变量过滤+排序。经分析执行计划，相对以前有所变化，走了另外一个索引(

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文章目录前言1.直方图均衡化的理论基础(1)什么是直方图(2)直方图均衡化原理(3)直方图均衡化公式2.直方图比较理论基础(1)相关性(Correlation)——HISTCMP_CORREL(2)卡方(Chi-Square)——HISTCMP_CHISQR(3)十字交叉性(Intersection)——HISTCMP_INTERSECT(4)巴氏距离

[20240826]奇怪ORA-01031insufficientprivileges报错.txt--//遇到的奇怪ORA-01031insufficientprivileges情况,做一个分析:1.环境:SYS@book01p>@ver2==============================PORT_STRING                  :x86_64/Linux2.4.xxVERSION     

一：直方图的直接使用frommatplotlibimportpyplotaspltdefplot_demo(image):print(image.ravel())plt.hist(image.ravel(),256,[0,256])#ravel将图像3维转一维数组，便于统计频率#统计为256个bin,显示0-256bin,意思是全部显示，我们可以设置只显示一部分plt.show()

参考资料：R语言实战【第2版】1、直方图    直方图通过在x轴上讲值域分割为一定数量的组，在y轴上显示相应值得频数，展示了连续型变量的分布。可以使用如下函数创建直方图：    hist(x)其中的x是一个由数据值组成的数值向量。参数freq=FALSE表示根据概率密度而不

--1.分区相关--创建存储过程DELIMITER$$CREATEPROCEDUREens_rb.add_partitions_by_day(intable_namevarchar(30),start_strvarchar(30),end_strvarchar(30))BEGINdeclarestart_ddatedefaultDATE_FORMAT(start_str,'%Y-%m-%d');declare

1、SSIM算法计算相似度///<summary>///两张图片的相似度(SSIM算法)///</summary>///<paramname="mat1">图片1</param>///<paramname="mat2">图片2</param>///<returns></returns>publicstaticScalarCompareD

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归档账本数据库前提条件系统中需要有审计管理员或者具有审计管理员权限的角色。数据库正常运行，并且对防篡改数据库执行了一系列增、删、改等操作，保证在查询时段内有账本操作记录结果产生。数据库已经正确配置审计文件的存储路径audit_directory。背景信息账本数据库归档

EBSR12.x 销售订单修改历史记录--订单行修改记录表SELECT*FROMONT.OE_ORDER_LINES_HISTORYOOLHWHEREHEADER_ID=15871343--SO#102602476109ORDERBYLINE_NUMBER,SHIPMENT_NUMBER/*HIST_COMMENTS:历史记录说明HIST_TYPE_CODE:历史记录类型，如：CANCELLA

概率密度函数是概率论核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布，是概率计算的通用表达。研究一个随机变量，不只是要看它能取哪些值，更重要的是它取各种值的概率如何！在实际使用时对应离散化后的频率。也可以这样理解，概率密度函数是数学通用表达的频率，而统计学中的频率是将

openGauss账本数据库，你不知道的那些事儿摘要本文将通过对比官方文档关于“设置账本数据库”中的几个章节，结合源码来说说文档中操作步骤背后的原理。账本数据库概述你知道的那些事儿官方文档账本数据库融合了区块链思想，将用户操作记录至两种历史表中：用户历史表和全局区块表

1.Dump出问题期间的ASH数据SQL>connuser/passwdSQL>createtablet_ashasselect*fromdba_hist_active_sess_historywhereSAMPLE_TIMEbetweenTO_TIMESTAMP('<time_begin>','YYYY-MM-DDHH24:MI:SS')andTO_TIMESTAMP('<t

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使用FPGA对图像直方图做出均衡化，公式如下：$$D_{B}=f(D_{A})=\frac{D_{max}}{A_{0}}\sum_{i=0}^{D_{A}}H(i)$$上式中，H(i)为第i级灰度的像素个数，A为图像的面积，也即像素总数。因此，计算均衡后的图像步骤如下：(1)首先计算出当前图像

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C#结合OpenCVSharp4使用直方图算法比较图片相似度直方图有灰度直方图、颜色直方图,如果是灰度图像，那么就用灰度直方图,这里使用颜色直方图来计算两个图片的相似度。这里只记录如何使用，至于算法原理，问就是不会。直方图算法效率高，但精度不够，适合快速比较，例如以图搜图1.下载O

机器学习入门之监督学习（一）有监督学习简介监督学习算法是常见算法之一，主要分为有监督学习和无监督学习。本文主要记录了有监督学习中的分类算法和回归算法，其中回归算法是最主要内容。本笔记对应视频：阿里云开发者社区学习中心-人工智能学习路线-阶段1：机器学习概览及常见算法对应

描述此函数将EXPR指定的数据库文件绑定到哈希HASH。如果数据库不存在,则使用MODE指定的模式创建数据库。文件EXPR的扩展名应不含.dir和.pag。现在不赞成使用领带,而是使用领带DBM哈希模块之一,例如SDBM_File。语法以下是此函数的简单语法-dbmopenHASH,EXPR,MOD