复杂岩性

专注于计算复杂性的导论教材 由著名计算机科学家 Michael Sipser 编写

复杂性科学是数学、计算机科学和自然科学交叉的跨学科领域，专注于物理和社会系统的离散模型，尤其是复杂系统，即具有众多相互作用组件的系统。

两部优秀的大数据书籍：《复杂性：一种哲学概观》和《Think Complexity》。这些书深入探讨了大数据背后的复杂性和其在现代科技中的重要性。

传统的软件缺陷检测研究往往假设训练数据和测试数据来自相同的特征空间并服从相同的分布。然而，实际应用中数据集可能源于不同的领域，呈现不同的分布特征。此外，目标项目中的可用数据可能较为有限，且通常受到噪声干扰，这都为软件缺陷检测模型的性能带来了不确定性。 为解决这一问题，我们将数据复杂性概念引入软件工程领域，并针对公共软件数据集进行数据复杂性度量研究，以确定适用于缺陷检测的有效度量指标。通过分析复杂性指标与模型性能之间的关系，我们可以深入理解数据复杂性对缺陷检测的影响，为检测模型的管理和设计提供决策支持。

复杂的安全性检查 数据验证 数据审计 数据备份与同步 触发器的应用

在Oracle SQL优化中，避免复杂的多表关联查询，特别是当涉及到大数据量时，性能风险极大。可以通过简化查询结构和优化索引来提升性能。

在处理大数据量时，避免复杂的多表关联查询对Oracle数据库性能的不利影响是至关重要的。通过优化查询结构和索引的使用，可以显著降低性能风险，并提升数据库的响应速度。

王红勇和温瑞英进行了关于空中交通复杂性对管制员通话负荷影响的研究。他们通过统计分析实际空管运行数据，发现了13种典型的空中交通复杂性因素。

程序执行时间的计算涉及多种外部因素，如硬件环境、运行平台和输入数据等。因此，准确评估程序执行时间相当困难。通常使用关键步骤的执行次数来估计程序执行时间，并将问题规模作为自变量。

Sal-DCNN：探索变换域中的显著性预测 图像的变换域在区分显著区域和非显著区域方面展现出巨大潜力。Sal-DCNN 是一种新型深度复杂神经网络，通过学习像素域和变换域中的特征来预测图像显著性。 DFT域中的显著性提示分析 通过对离散傅里叶变换 (DFT) 域的研究，我们发现： 相谱编码了大部分显著性线索。 振幅谱的特定模式对显著性预测至关重要。 变换后的频谱对噪声和下采样具有鲁棒性。 Sal-DCNN 结构 Sal-DCNN 包括两个主要阶段： 复杂的密集编码器 三流多域解码器 这种结构允许在像素域和变换域中使用真实标注的显著图进行监督学习，从而实现更准确的显著性预测。 实验结果