二值编码

深度哈希的二值编码挺有意思的，适合大规模图像检索那类对速度要求高的任务。它的做法是把原始的特征向量压成二进制向量，既节省存储又提高检索效率。顶层用了三个约束：尽量保留原始特征的表达能力、每一位尽量平均分布、各位之间尽量独立。听着挺绕，其实核心就是让二进制更有“表达力”，不只是瞎凑数字。另外，SDH的扩展也蛮实用，尤其在监督场景下更能区分不同类别，效果比以前的方案强不少。你要做图像或视频检索，可以看看这套思路。嗯，你要是还不太熟hash learning或者无监督/半监督这些概念，下面几个链接可以帮你快速理清楚：无监督学习大纲、聚类降维与特征提取、半监督实战指南，建议按这个顺序读。如果你手上正好

本报告详细介绍了游程编码在Matlab中的实现算法，并探讨了其针对二值图像的适用性及实验结果。该编码方法展示了在处理二值化图像中的有效性。

局部二值化处理是一种常见的图像处理技术，特别适用于matlab代码中的实现，其中包括了Niblack方法。

适用于SIMULINK中双阈值检测，代码带有繁体中文注释，有助于理解代码逻辑。双阈值检测相较于单阈值，可以更精确地识别图像中的细小亮光点。

用户行为的二相编码信号性能这一块，Hive 配合 SQL 来搞还是挺顺手的。尤其某天某商品的购买或者浏览比例，用behavior_type过滤一下，再按visit_date查，思路清晰。嗯，代码也不复杂，像下面这样： select count(*) from bigdata_user where visit_date='2014-12-11' and behavior_type='4'; 数据搞清楚了，接下来怎么优化性能？下面这篇文章讲得挺细：《Hive 二相编码信号性能与问题总结》。讲了不少坑，比如信号冗余怎么、查询延迟怎么调优这些，适合你边看边试。

A：离散值 生成：二叉树

环境搭建 本章内容主要围绕二相编码信号性能分析所需的环境搭建展开，涵盖双操作系统安装、虚拟机安装、Linux基本操作、Hadoop安装、HBase安装、Sqoop安装以及Eclipse安装等。通过实践操作，我熟练掌握了以上软件的安装和配置方法，并对Linux操作系统、Hadoop大数据处理架构及其关键技术、HBase列族数据库概念及其原理、数据仓库概念与原理以及关系型数据库概念与原理有了更深入的理解。 Hadoop 环境配置 本次实验环境是在VMware虚拟机上安装的 Ubuntu 14.04.3 版本操作系统，Hadoop软件版本选择 2.7.4。实验目标是在Ubuntu系统中搭建伪分布式

基于Posadas等人在Soil Sci上的研究，使用其方法计算二值图像的多重分形谱。

问题和性能的总结挺有意思的，是你要是也在折腾Hive，这篇内容能给不少启发。像是整个上传流程比较顺利，前期环境准备得当——这点值得借鉴。不过在建表的时候踩了坑，嗯，这种小 bug 常见，记录下来对后面人挺大。还有个亮点是，涉及到了二相编码信号的操作，这就比较偏技术了。如果你之前没接触过，建议先看看怎么用临时表来任务，会让思路清晰多。对了，文章里还贴了不少不错的资料，比如Hive 工具使用手册、Apache Hive 框架、还有Hadoop 生态圈里的关系图。点进去看看，蛮多干货。如果你最近也在整Hive 数据仓库相关的实验，建议先把建表相关的语法熟悉下，尤其是那种坑爹的分区表设置，挺容易出错的

编写通用的二值形态学运算函数，包括腐蚀、膨胀、开、闭和击中击不中变换；函数适用于不同的变换形式和结构元素类型。实验通过给定的结构元素和算子，处理任意输入的二值图像，输出变换后的图像。实验使用示例图像word_bw.bmp。