多伦多

STA303-A1 针对多伦多周边地区的 COVID-19 病例进行统计分析。

这是多伦多大学的一项课程作业，使用Matlab实现均值方差模型，绘制有效前沿。项目要求不使用自带的portfolio对象。

多伦多大学计算机视觉项目中，所有数据（包括clip1-3，火车数据，代码数据，face_final.mat，sift包和track包）均已删除。clip_*目录包含各种新闻节目的3个短片段。train_data包含男性和女性面部的训练示例。Gary B. Huang, Marwan Mattar, Honglak Lee和Erik Learned-Miller提出了学习从零开始对齐的方法。每个男性/女性面部附带一个mat文件，包含左眼、右眼、鼻子和嘴巴的4个点。

多对多关系的 ER 模型设计，是数据库设计里一个挺绕但又常见的点。两张表都有多个对应项，咋办？中间插个“桥”表就好啦。R 表就是这个桥，它把两个实体的主键拎出来，组成一个联合主键，简单明了。你可以理解为“学生选课”：一个学生能选多课，一门课也有多学生。嗯，这种设计灵活，存查询都方便。 实体、属性、关系，三个关键词搞定 ER 模型。实体就是你业务里的主角，像学生、公司；属性是他们的身份证明，像学号、名称；关系嘛，就是这些主角之间发生的联系，比如一个员工在哪个部门。画图用菱形、椭圆啥的，记不住？习惯了就好，重点还是理解背后意思。 M:N 关系看着复杂，其实起来蛮清楚的。重点是：别把字段硬塞进原表，

Access多机版多连接单个开发是一种支持多用户同时进行单个数据库开发的解决方案。

研究了多种适用于海面多平台多传感器数据融合的坐标转换方法。基于给定的传感器相对距离、精度以及目标的高度、距离等参数，通过对大量坐标转换结果进行统计分析，定量评估了各种方法的精度，并比较了不同方法在特定条件下的优缺点。

多频带混合技术是指利用Matlab编写的图像融合源代码，适合学习和应用。这项技术能够有效地将不同频段的图像信息融合，提升图像处理的精度和效果。有兴趣的朋友可以尝试使用这一源代码，深入了解图像处理的多频带混合原理和实现方法。

多个版本的 Redis 一包打尽，redis-windows-好多版本的 redis.zip挺适合在 Windows 上折腾的。Linux 下玩 Redis 多舒服你知道的，但 Windows 上也不是不能搞，这个包就帮了大忙。解压之后直接找个顺眼的版本，双击redis-server.exe，基本就能跑起来。最高到3.0.503，够用了。不同项目用的 Redis 版本不一样，是有老系统的时候。你要是想切换着试试新旧版本的差异，这包就香，不用满网去翻。哦对了，别忘了顺手看看每个版本的redis.conf，端口、持久化这些配置最好提前改好，省得冲突。要是你还没整明白 Redis 能干嘛，简单说：键

SVM 在文本分类、图像分类、生物数据挖掘、手写识别等领域广泛应用。 SVM 潜力巨大，可成功应用于更多未知领域。

SQL语句支持按多个列进行排序。在ORDER BY子句中，使用逗号分隔列名指定排序顺序。若想按非查询列排序，可在ORDER BY子句后注明。