提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法

在生物学的研究中,有一个常用的方法,就是通过比较分析获取有用的信息和知识。达尔文正 是研究比较了 gal pagos finches同其它一些物种的形态学特征,从而提出了自然选择学说 今天,我们对基因和蛋白质序列进行比较,从本质上来讲是同达尔文一样,进行同样的分 析,只不过更加精细,更加详尽。在这个意义上,我们从核酸以及氨基酸的层次去分析序列 的相同点和不同点,以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。最常用的比较方法 是序列比对,它为两个或更多个序列的残基之间的相互关系提供了一个非常明确的图谱

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

从外部获取 Access2 2003数据库所需数据有两个不同 的概念。 1.从外部导入数据 即从外部获取数据后形成自己数据库中的数据表对象, 并与外部数据源断绝联结,这意味着当导入操作完成 以后,即使外部数据源的数据发生了变化,也不会再 影响已经导入的数据。 2.从外部链入数据 即在自己的数据库中形成一个链接表对象,这意味着 链入的数据将随时随着外部数据源数据的变动而变动 何时该应用何种获取外部数据的方式,需根据具体应 用的实际需求而定

8.1 数据中心与数据中心网络概述 8.1.1 数据中心 8.1.2 数据中心网络 8.1.3 数据中心网络体系结构 8.2 电交换数据中心网络架构 8.2.1 以交换机为中心的 DCN 架构 8.2.2 以服务器为中心的 DCN 架构 8.3 光电混合交换数据中心网络架构 8.4 光交换与光互连数据中心网络架构 8.4.1 基于光电路交换的全光数据中心网络 8.4.2 基于光分组交换的全光数据中心网络 8.4.3 数据中心机架内光互连架构 8.5 数据中心网络的路由技术 8.5.1 数据中心的流量特征分析 8.5.2 分布式路由机制 8.5.3 集中式路由机制 8.6 数据中心网络的传送技术 8.6.1 TCP 拥塞控制机制 8.6.2 多租户场景的带宽分配算法 8.7 软件定义数据中心网络 8.7.1 软件定义网络 8.7.2 软件定义数据中心网络

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

1.数据结构的定义 数据一>数据元素一>数据项 数据结构是指数据以及相互之间的联系。包括: (1)数据的逻辑结构。 (2)数据的存储结构(物理结构) (3)施加在该数据上的运算。 数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,它与数据的存储无关,是独立于计算机的 数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现(亦称为映象),它是依赖于计算机语言的。 数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的,每种逻辑结构都有一组相应的运算。但运算的实现与数据的存储结构有关

3.1 数据库与数据库管理系统 3.1.1 数据库技术的发展 3.1.2 数据库系统的体系结构 3.1.3 数据模型 3.1.4 数据库管理系统（DBMS）的功能及其工作过程 3.2 数据仓库和数据挖掘（阅读） 3.2.1 数据仓库的概念 3.2.2 为什么需要数据仓库 3.2.3 数据仓库的价值 3.2.4 数据仓库框架结构 3.2.5 数据挖掘

高等数学 T 文科高等数学 高等数学 线性代数 高等代数 空间解析几何 数学分析 复变函数与积分变换 复变函数 应用回归分析 概率论 概率论与数理统计 A 概率论与数理统计 应用随机过程 运筹学 最优化方法 离散数学 数学实验与建模 数学与经济 数学与文化 大学物理 卫星导航的奥秘 朋友圈与网络 数字动画与虚拟现实技术导论 计算方法 数字图像处理 数字信号处理 计算机应用基础 B 数据结构 计算机应用基础 逻辑与计算机设计基础 人工智能鱼 FLASH 动画设计与 ASP 编程 数据库基础及应用 Java 程序设计 数据库系统原理 数据库应用基础 软件工程 现代操作系统 嵌入式操作系统 web 程序设计 程序设计语言（C++） 程序设计语言（C 语言） 程序设计语言 python I 程序设计语言 python II 程序设计基础 I 程序设计基础 I 课程设计 Photoshop 入门与提高 电子商务概论 编程艺术 编译原理技术 编译原理技术课程设计 操作系统原理 操作系统原理课程设计 大数据应用平台 大数据应用平台课程设计 单片机原理与应用 高级程序设计 高级程序设计课程设计 海洋大数据技术与应用 海洋大数据技术与应用课程设计 计算机网络 计算机网络课程设计 计算机系统结构 计算机组成原理 数据结构课程设计 数据库原理 数据库原理课程设计 数据挖掘 数据挖掘课程设计 信息安全概论 信息论 虚拟现实 移动开发技术 中级综合开发实践 专业大型综合实践 综合实习 毕业设计(论文) 毕业设计（论文） 毕业论文 海洋空间信息工程概论 海洋信息技术与应用 海洋遥感影像分析 海洋遥感影像分析课程设计 空间建模与分析 空间建模与分析课程设计 空间数据获取技术基础 空间数据获取技术基础课程设计 空间信息管理与服务 逻辑与计算机设计基础 I 课程设计 人工智能基础 人工智能基础课程设计 数学建模 数学建模课程设计 数学实验 数值分析 数值分析课程设计实习 数字信号处理课程设计 算法基础 算法基础课程设计 微机原理与接口技术 物联网概论 软件工程课程设计 软件工程综合课程设计 软件开发与创新 软件开发与创新课程设计 数学专业英语 控制论基础 计算智能