Jeffrey.D.Ullman

当前话题为您枚举了最新的 Jeffrey.D.Ullman。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Molina,Ullman-Database Systems-The Complete Book
数据库系统这本书,嗯,绝对是数据库领域的经典之一。如果你对数据库的基本原理和实现感兴趣,那这本书肯定不容错过。它深入了数据库设计、SQL、关系代数、事务管理等核心内容,还有不少关于数据仓库、数据挖掘和多维索引等前沿技术的讨论。你不仅能学到基础知识,还能了解一些最新的技术,像数据立方体、分布式事务啥的。书中例子都是现实世界里常见的,让人容易理解。 这本书适合计算机专业的学生或从事相关开发工作的技术人员。如果你准备进入数据库领域,想了解数据库设计与实现的各种细节,这本书的内容就贴心了,还是挺实用的。你甚至能通过书里提到的 SQL—99 标准、ODL 和 XML 等内容,拓展自己在对象关系设计上的知
驾驭海量数据:Ullman教授的数据挖掘精要
斯坦福大学Jeffrey Ullman教授及其团队在数据挖掘领域取得了新的进展。这本著作深入探讨了如何利用Hadoop和LSH等技术进行数据挖掘,并涵盖了对流数据和图数据的挖掘,以及传统的聚类方法。作者清晰地区分了数据挖掘和机器学习方法,并在书中阐述了在数据挖掘过程中需要避免的统计陷阱。
优化FELICS算法Paul Howard和Jeffrey Vitter的新进展
介绍了基于Matlab开发的FELICS算法的最新改进,使用Elias Gamma和Elias Coding对指数递减的像素残差进行编码,与传统的Rice编码相比,提供了稍高的压缩率。这些改进使得算法在压缩效率和性能上都有显著提升。
MATLAB D2D通信系统模拟器
这个基于 MATLAB 的 D2D 通信系统模拟器还蛮适合用来做毕业设计或者课程设计的。源码挺干净,经过严格测试,可以直接运行。你只需要下载解压就好,基本不用担心会有兼容性问题。嗯,代码结构清晰,方便修改和调试。如果你是搞数字通信或者类似方向的专业,应该能快上手。关键是,它功能挺全,支持的模拟模块也比较多,能你快速完成设计任务。 有任何使用问题可以随时找博主沟通,解答也及时。如果你在做类似的项目,下载这个模拟器,绝对能节省不少时间。最好先检查一下相关环境设置,确保 MATLAB 运行正常,再开始搞定代码,效果会更好。,挺推荐的!
imshow3D MATLAB 3D图像贴图工具
以imshow3D开头的图像展示工具,还挺适合想搞点 3D 花活的你。它跟imshow()差不多用法,但可以把图像贴到球体、圆柱体或者你自己定义的形状上。嗯,是那种真的贴上去,不是 PPT 上的“拟物效果”。默认是贴在一个圆柱体上,但你也可以自己传x, y, z坐标或者一个半径函数,来生成像圆锥、球体这种自定义表面。代码也不复杂,响应还快,配合colormap还能调出各种风格,热力图那种效果也有。举个例子:I = peaks(); imshow3D(I,'shape','sphere','colmap',hot(256)); 这样图像就能包裹在一个热热的球体上了,视觉效果直接。你也可以自己写个
D3 文档
关于 D3 的中文指南
cooc3d 3D纹理特征提取算法
3D 图像的 Haralick 特征提取,cooc3d 这个 MATLAB 小工具还挺方便的。它能把传统的 2D 纹理算法扩展到三维,直接帮你搞定共生矩阵那一套。你只要给它一份 3D 图像的灰度矩阵,它就能输出一堆纹理特征,像什么对比度、同质性这些,做分类、识别都挺好用。 cooc3d.m是主力函数,逻辑清晰,注释也不少。读取 3D 图像、计算共生矩阵、提取 Haralick 特征,全流程一条龙。你可以直接扔进自己的图像流程里,比如医疗 CT、地质勘探建模这些都挺适配。 用法也不复杂,cooc3d 了一些demo 数据和测试脚本,基本上照着跑一遍就能懂。如果你熟 MATLAB,应该几分钟就能上
1D AEM反演的Matlab Trans-D代码示例
用于1D AEM(或任何1D模型)反演的Matlab Trans-D代码示例,运行仅需在Matlab路径中包含/ include目录和子目录,按照编号顺序运行命名脚本。基于Blatter等人(2018)和Ray等人(2013,2012)的工作,来自机载瞬态电磁数据的跨维贝叶斯反演泰勒冰川。
PlotClusters Function for Visualizing Clusters in 2D or 3D Using MATLAB
The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optio
从3D体积图像中生成2D图像将3D图像文件按蒙版切片为2D图像
这对于处理时需要将3D图像转换为2D图像进行配准的情况非常有用,例如基于地标的薄板样条方法。