Sorted Sets

GROUP BY 的几种用法，其实没你想的那么复杂。ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS看着像高阶操作，实则只是在你原有分组的基础上，多加了点组合输出的“套路”。嗯，用对了，它们确实能帮你省不少代码量，尤其是报表时，真挺爽的。 基础的 GROUP BY是最常用的，用来对一列或多列进行分组。比如： SELECT zt, qylx_dm, SUM(zczb), COUNT(bs) FROM dj_zt GROUP BY zt, qylx_dm; 这段代码就按照zt和qylx_dm来分组，统计每组的总注册资本和数量。简单好用，没什么坑。 ROLLUP就像是在原始分组结果后，自动多帮你算

挖掘可擦除项目集，一个新兴的数据挖掘任务，从2009年开始吸引了广泛关注。介绍了NC_set，这一新数据表示形式，用于跟踪和优化挖掘可擦除项目集的信息。基于NC_set，提出了MERIT算法，通过紧凑的数据结构自动修剪无关数据，以线性时间复杂度完成增益计算转换，并在某些情况下直接找到可擦除项目集而无需生成候选项目集。实验表明，MERIT比META算法快两个数量级。

如果你在医学图像时遇到配准问题，这个方法挺值得关注的。它基于学生的 t 混合模型（TMM），能够大规模异常值，适用于大多数医学图像配准任务。尤其是在解剖形状的自动对齐和建立统计形状模型（SSM）方面表现相当不错。你知道，多图像分割工具会产生不同比例的异常值，这个方法能够稳妥地对齐形状，避免了多配准过程中常见的麻烦。并且，使用了多分辨率配准（mrTMM）技术，效果更加精准，尤其是在复杂形态和变化较大的图像中，表现得尤为稳定。它可以广泛应用于医学影像的自动分割、标注，甚至是构建更高质量的统计形状模型。如果你在这方面有需求，试试这个方法吧，会给你带来不小的惊喜。