密集索引和稀疏索引的区别a)密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值，其叶子节点保存不仅仅是键值，还保存了位于同一行记录里的其他列的信息，由于密集索引决定了表的物理排列顺序，一个表只能有一个物理排列顺序，所以一个表只能创建一个密集索引。b)稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项，其叶子节点仅保存了键位信息以及该行数据的地址或者主键。咱们来对MySql做具体分析，mysql主流的两种存储引擎，
参考：《数据库系统实现（第2版）》第3章索引结构
一、稠密索引
如果记录是排好序的，我们就可以在记录上建立稠密索引，它是这样一系列存储块：块中只存放记录的键以及指向记录本身的指针，指针就是一个指向记录或存储块地址。稠密索引文件中的索引块保持键的顺序与文件中的排序顺序一致。既然我们假定查找键和指针所占存储空间远小于记录本身，我们就可以认为存储索引文件比存储数据文件所需存储块要少得多。
原创
2013-01-12 18:21:30
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聚集索引聚集索引：指索引项的排序方式和表中数据记录排序方式一致的索引也就是说聚集索引的顺序就是数据的物理存储顺序。它会根据聚集索引键的顺序来存储表中的数据，即对表的数据按索引键的顺序进行排序，然后重新存储到磁盘上。因为数据在物理存放时只能有一种排列方式，所以一个表只能有一个聚集索引。比如字典中，用‘拼音’查汉字，就是聚集索引。因为正文中字都是按照拼音排序的。而用‘偏旁部首’查汉字，就是非聚集索引，
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2021-05-28 21:51:51
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#概念区别 ##稀疏索引如何定位记录 ##稠密索引如何定位记录 同时分为侯选键和非侯选键 侯选键具有唯一性所以比较简单 下面看非侯选键的定位操作: 第一种情况: 要求主文件根据索引字段排序存储 第二种情况: 第三种情况: 索引要求唯一 同时主文件并没有按索引字段排序时 需要引入一个中间层来引导操作 ...
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2021-09-10 17:22:00
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1，Bloom布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组，长这样： 如果我们要映射一个值到布隆过滤器中，我们需要使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，并对每个生成的哈希值指向的 bit 位置 1，例如针对值 “wangwu” 和三个不同的哈希函数分别生成了哈希值 1、4、7，则上图转变为： Ok，我们现在再存一个值 “zhangshan”，如果哈希函数返回 3、4、8 的话，图继续变
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2024-06-19 18:23:33
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在mysql中，大多数索引(如 primary key,unique,index和fulltext)都是在btree中存储，但使用memory引擎可以选择btree索引或者hash索引，两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围。b树索引具有范围查找和前缀查找的能力，对于有n节点的b树，检索一条记录的复杂度为o(logn)。相当于二分查找。哈希索引只能做等于查找，但是无论多大的hash表，查找复杂度
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2024-04-15 06:41:31
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一、概述 案例：基于稠密光流的视频跟踪 API介绍： calcOpticalFlowFarneback( InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow,
double pyr_scale, int levels, int winsize
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2023-07-07 19:15:18
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1 运动场与光流 当物体与相机存在相对运动时，在视频序列中，物体所成的图像会发生相应的变化。这些变化可以恢复物体与相机间的相对运动，以及物体的形状。 物体的每一点上的运动速度构成了运动场，物体在图像序列中所表现得明暗变化称为光流，一般情况下，可以使用光流描述物体运动。 2 光流约束方程 当图像序列以
原创
2022-01-13 16:12:38
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文章目录1.稠密索引与稀疏索引2.稀疏索引如何定位记录3.稠密索引如何定位记录1.稠
原创
2023-03-07 09:14:55
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稠密点云重建MVS——基于多视角深度图像前言一、整体流程*二、算法原理1.全局视角图像序列选取方法2.局部视角图像序列选取方法2.深度与法向量优化算法基本概念极线搜索——查找图像中某个像素点在另一帧图像的对应像素点光度一致性——衡量两个模板的相似程度 前言稠密点云重建主要介绍利用多视角的RGB图像重建三维模型的方法，主要包括三种：基于体素、基于深度图像、基于空间patch。 本节将介绍基于深度图
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2024-09-26 20:17:48
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光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间的视在运动模式.光流方法计算在t和 t+Δtt+Δt时刻拍摄的两个图像帧之间的每个像素的运动位置。这些方法被称为差分，因为它们基于图像信号的局部泰勒级数近似; 也就是说，它们使用关于空间和时间坐标的偏导数。和稀疏光流相比,稠密光流不仅仅是选取图像中的某些特征点(一般用角点)进行计算;而是对图像进行逐点匹配,计算所有点的偏移量,得到光流场,从而进
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2023-12-16 11:30:19
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在讨论度量空间的稠密性的时候，涉及到一些概念，下面我们逐一进行讨论一下，以区分不同，方便理解和记忆。(一)稠密：设R是度量空间，A及E是R中的点集。如果E中的任何一点的任何环境都含有集A中的点，就称A在E中稠密。教材里面好像也称呼A为稠密子集。仔细推敲这个概念，需要特别注意的是A和E都是一个度量空间的点集，而且它们之间可能不相交，也可能不相交，另外就是特别注意两个任何，也就是E中的任何一点的任何环
论文地址：https://arxiv.org/abs/2210.01276作者单位：麻省理工学院 本文提出了一种利用稠密深度单目SLAM和快速不确定性传播的图像三维场景重建方法。该方法能够精确、实时、稠密地重建三维场景，同时对来自稠密单目SLAM的极噪声深度估计具有鲁棒性。与之前的方法不同，我们的概率深度不确定性直接来自SLAM中底层BA问题的信息矩阵，这些方法要么使用临时深度滤波器，要么从RGB
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2023-07-11 14:17:04
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什么是稀疏矩阵？
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2022-12-27 15:18:25
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## Python 稠密点云的科普及应用
稠密点云（Dense Point Cloud）是一种三维数据表示形式，广泛应用于计算机视觉和图形学中。它由大量的点组成，这些点在三维空间中具有坐标信息。稠密点云通常是从现实世界的对象获取的，比如通过激光扫描、立体视觉或结构光等技术。本文将介绍如何使用 Python 处理稠密点云，并为大家提供一些简单的代码示例。
### 稠密点云的生成
首先，在处理稠
作为高分辨率三维重建的方法之一,从单张图像生成稠密三维点云在计算机视觉领域中一直有着较高的关注度。以下文献提出了一种针对二维和三维信息融合的方法以解决三维点云稀疏难以检测远处的目标的问题。Multimodal Virtual Point 3D Detection该文献提出一种将 RGB 传感器无缝融合到基于激光雷达的 3D 识别的方法。它采用一组二维检测来生成密集的三维虚拟点，以增强原本稀疏的三维
对于数轴上的一个点集，如果说在集合中任意两点之间都能够找到该集合中的另一个点，我们就说该点集处处稠密。例如，全体有理数集合就是稠密的，任意接近的两个有理数之间都存在其它的有理数（比如它们的算术平均值）。这样看来，两个处处稠密的点集似乎是不能共存的，但实际情况并非如此。我们将会看到越来越牛B的例子，它们将让我们对稠密性有一个全新的认识。 &n
# NLP 词袋 稠密表示
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据预处理
数据预处理 --> 构建词袋模型
构建词袋模型 --> 训练稠密表示模型
训练稠密表示模型 --> 完成
```
## 流程步骤
步骤 | 描述
--- | ---
数据预处理 | 对文本数据进行清洗、分词等操作
构建词袋模型 | 将文本
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2024-03-15 06:53:06
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ReID(三)：进阶：学习分块局部特征 本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（也叫Person ReID),车辆重识别和行人重识别类似，有很多的共同之处，所以以下统称该任务为ReID。1. 局部特征学习方法 早期的ReID研究，人们更多的方向的是全局特征，就像上一篇说的bas
稀疏矩阵的压缩方法主要有：1：三元组顺序表 （行下标，列下标，值） 2：行逻辑链接的顺序表。 3：十字链表。什么是稀疏矩阵： 在矩阵中，我们常见的都是稠密矩阵，即非0元素数目占大多数时；若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。下图1为一个稀疏
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2024-04-08 10:51:10
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