关于SQLSERVER表分区的介绍(一)一直想写文章，可惜到现在才有时间，真的对不起大家。今天介绍一下SQLSERVER的表分区，算是扫盲吧，哈哈~我打算分成两篇，一篇是介绍概念、语法之类的，一篇是介绍使用方法，还有文中使用的SQLSERVER是SQLSERVER2005个人开发版 下面进入正题吧，很多时候当单张数据表的数据量比较大的时候比如千万级别条记录、上亿级别记录，如果不做优化，那
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2023-12-22 19:19:46
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在SqlServer2005中新增了分区表的支持，对于一些大数据量的表，我们可以对它进行分区，以便提供更好的性能，下面我一起来感受下详细的分区步骤。假设要操作的数据库名为test,表名为tb1(id 自增int, insertTime DateTime)，建表语句如下：create tabletb1 (id int identity(1,1) not null, insertTime DateTi
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2023-11-09 22:09:57
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展开全部MS SQL Server：分区表、分区索引62616964757a686964616fe78988e69d8331333361313333 详解1. 分区表简介使用分区表的主要目的，是为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性和可管理性。 大型表：数据量巨大的表。 访问模式：因目的不同，需访问的不同的数据行集，每种目的的访问可以称之为一种访问模式。分区一方面可以将数据分为更小、
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2023-11-30 20:38:08
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SQL Server提供了“分离/附加”数据库、“备份/还原”数据库、复制数据库等多种数据库的备份和恢复方法。这里介绍一种学习中常用的“分离/附加”方法，类似于大家熟悉的“文件拷贝”方法，即把数据库文件（.MDF）和对应的日志文件（.LDF）拷贝到其它磁盘上作备份，然后把这两个文件再拷贝到任何需要这个数据库的系统之中。比如，在实验教学过程中，同学们常常想把自己在学校实验室计算机中创建的数据库搬迁到
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2024-10-07 16:18:05
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分布式视图： 1.将大表分割到多个服务器上存储 2.物理上与逻辑上都存在多个表 3.
原创
2022-08-06 00:22:38
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declare @s varchar(100),@sql varchar(1000)
set @s='1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11'
while(charindex(',',@s)<>0)
begin
--第一个','之前的字符串
select substring(@s,1,charindex(',',@s)-1)
--将第一个','后面
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2024-02-29 13:47:20
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目前的分割任务主要有三种：①像素级别的语义分割；②实例分割；③全景分割（1）语义分割 (semantic segmentation)通常意义上的目标分割指的就是语义分割，图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类，即对图像中的每个像素都划分出对应的类别，实现像素级别的分类。 举例说明：语义分割（下图左）就是需要区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不
下一个项目将开始研究全景分割，这里把去年和今年出来的paper简单列了一下，全景分割框架内有很多细节，一时半会没法吃透，需要时间慢慢消化。Panoptic Segmentation核心思想http://arxiv.org/abs/1801.00868提出新的任务PS，结合了semantic segmentation和instance segmentation提出新的指标PQ在三个数据集上研究了人和
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2024-03-06 06:38:03
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数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？1.多数的图像分割算法2.图像边缘分割3.图像阈值分割4.基于区域的分割5.形态学分水岭算法多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同，且与背景不同，从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为相似区
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2024-03-24 18:11:57
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--执行结果： SELECTCASELEN(SUBSTRING(Request_AllAddress,0,CHARINDEX(';',Request_AllAddress))) WHEN0THENREQUEST_ADDRESS ELSESUBSTRING(Request_AllAddress,0,CHARINDEX(';',Request_AllAdd...
原创
2022-03-30 11:16:11
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在cv领域，会经常见到“语义分割”、“实例分割”这两个名词，本文就来解释下他们分别是什么意思，又有什么区别。目录语义分割和实例分割语义分割实例分割总结语义分割和实例分割在开始这篇文章之前，我们得首先弄明白，什么是图像分割？我们知道一个图像只不过是许多像素的集合。图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程，属于pixel-wise即像素级别的下游任务。因此图像分割简单来说就是按像素进行分
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2023-12-16 20:49:11
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前言近来阅读了 PASCAL VOC 2012 排行榜上前几的文章，包括 PSPNet 和林国省老师的几篇论文，觉得现在在 semantic segmentation 领域对于 Multi-scale Features ensembling 的关注又多起来了（当然其实一直都应用的挺多），然后林国省老师对 CRF 有一些新的认识和解读。这些都将总结于此。两个发展方向特征整合（Feature Ense
Hello everyone! 这篇文章将介绍Dice coefficient以及其实现IntroductionDice coefficient 是 Lee R. Dice 在1945年为评估生物种群提出的一种度量方法[1]。后来不同领域的学者都将其引入到自己的专业。这里，我将介绍Dice codfficient 在图像分割领域作为评价指标的理解与实现。Segmentation图像分割包含有语义分
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2024-05-27 19:24:18
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困难：类别不平衡，label size很小。 思路：loss上给其加权，使其focus小区域（最简单直接）loss合理优化，使其关注小区域网络结构这有一个篇非常好的loss function 总结。[传送门]0.评价指标一般使用dice衡量区域的重合程度，使用95%的HD（ Hausdorff Distance）去衡量边界的重合程度，之所以取95%，是因为要滤去5%的离群点。但
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2024-05-01 14:41:46
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论文在此：https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdfMask RCNN是在Faster RCNN基础上的改进算法。这里之所以单独成文是因为Mask RCNN不仅仅用于目标检测，还用于实例分割。目标检测和实例分割的区别在于，实例分割不仅仅需要将目标识别，还需要将它的轮廓绘出。这意味着需要对每一个像素进行分类。这么说也不严谨，因为容易跟语义分割混淆。我们还是统一区别一下目
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2024-03-18 08:07:03
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1. 概述语义分割 (Semantic Segmentation) 是计算机视觉对现实世界理解的基础,大到自动驾驶,小到个人应用只要细心观察都可以发现语义分割的应用场所无处不在， 其实语义分割相当于是 图像分割+ 对分割区域的理解。 图一可以看出图像分割就只负责分割出图像种不同的区域。 与图一的图像分割相比,图二的语义分割明显更进一步，不仅分割出了不同的”区域”,同时也理解不同”区域”所代表的事物
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2024-05-07 05:49:23
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2021-10-06 21:48:00
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序言：对于小目标图像分割任务，一副图画中往往只有一两个目标，这样会加大网络训练难度，一般有三种方法解决：1、选择合适的loss，对网络进行合理优化，关注较小的目标。2、改变网络结构，使用attention机制。3、类属attention机制，即先检测目标区域，裁剪后再分割训练。 场景：现在以U-net网络为基础，使用keras进行实现小目标的分割。 Loss函数：1、Log l
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2024-04-15 17:40:49
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语义分割实现地表建筑物识别3 语义分割模型发展理解语义分割模型构造过程，特别是最终概率值的输出理解FCN的网络模型结构和训练过程FCN原理原理是图像经过卷积神经网络得到特征图，再对特征图经过反卷积层进行上采样，保留原图像的空间位置信息，最后对上采样特征图进行逐像素分类。网络结构输入：任意尺寸彩色图像输出：与输入同尺寸，21类（20类目标+背景）卷积运算的参数是在训练FCN模型的过程中通过BP算法学
这是专栏《图像分割应用》的第3篇文章，本专栏主要介绍图像分
原创
2022-10-12 16:05:45
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