信息存储

目录 1 前言. 1 1.1 植物的发展史. 1 1.1.1 植物界的类群及多样性. 1 1.1.2 植物的分类等级. 2 1.2植物的识别方法. 3 1.2.1 花与种子的特性. 3 1.2.2 叶子的特征. 3 1.3 什么是数字图像处理. 5 1.3.1 数字图像处理概念及其意义. 5 1.3.2 数字图像处理中的基本图像类型. 6 1.3.3 图像格式分析. 7 1.4 什么是模式识别. 8 1.4.1 模式识别的概念. 8 1.4.2 模式识别研究方向. 9 1.4.3 模式识别在实际中的应用. 10 2 预处理与算法研究. 10 2.1 图像的预处理. 10 2.2 数字图像处理方法. 11 2.2.1 二值处理. 11 2.2.2 模糊模式识别算法. 12 2.2.3 边缘检测与轮廓提取. 12 3.2.4 信息存储. 14 3 算法实现. 14 3.1 分析实际工作过程. 14 3.2 算法实现过程. 15 3.2.1 掏空内部点算法的基本思想. 15 3.2.2 边界跟踪算法的基本思想. 15 3.2.3 部分实现代码. 18 4 小结分析. 25 5 参考文献. 26 6 致谢. 27 1 前言 1.1 植物的发展史 1.1.1 植物界的类群及多样性 植物界的发生和发展经历了漫长的历史，随着地球历史的发展，由原始生物不断演化，其间大约经历了30亿年

Python之MySQL 一.概述 　　 数据库(Database，简称DB) 　　数据库技术是计算机应用领域中非常重要的技术，它产生于20世纪60年代末，是数据管理的最新技术，也是软件技术的一个重要分支。 　　简单的说， 数据库 就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。 　　数据库表(table) 　　数据表是关系数据库中一个非常重要的对象，是其它对象的基础，也是一系列二维数组的集合，用来存储、操作数据的逻辑结构。根据信息的分类情况。一个数据库中可能包含若干个数据表，每张表是由行和列组成，记录一条数据,数据表就增加一行，每一列是由字段名和字段数据集合组成，列被称之为字段，每一列还有自己的多个属性，例如是否允许为空、默认值、长度、类型、存储编码、注释等.例如 　　　 　　数据(data) 　　 　存储在表中的信息就叫做数据. 　　 数据库系统有3个主要的组成部分 　　　1.数据库（Database System）：用于存储数据的地方。 　　　2.数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用户管理数据库的软件。 　　　3.数据库应用程序

如数据库a，表b。 1、如果表b采用 MyISAM ，data\a中会产生3个文件： b.frm ：描述表结构文件，字段长度等 b.MYD(MYData)：数据信息文件，存储数据信息(如果采用独立表存储模式) b.MYI(MYIndex)：索引信息文件。 2、如果表b采用 InnoDB ，data\a中会产生1个或者2个文件： b.frm ：描述表结构文件，字段长度等 如果采用独立表存储模式，data\a中还会产生b.ibd文件（存储数据信息和索引信息） 如果采用共存储模式的，数据信息和索引信息都存储在ibdata1中 如果采用分区存储，data\a中还会有一个b.par文件（用来存储分区信息） 来源： https://www.cnblogs.com/jdbeyond/p/11373802.html

下图是一个典型的Lucene4.x的索引结构图： Lucene4.x之后的所有索引格式如下所示： 文件名 后缀 描述 Segments File segments.gen, segments_N 存储段文件的提交点信息 Lock File write.lock 文件锁，保证任何时刻只有一个线程可以写入索引 Segment Info .si 存储每个段文件的元数据信息 Compound File .cfs, .cfe 复合索引的文件，在系统上虚拟的一个文件，用于频繁的文件句柄 Fields .fnm 存储域文件的信息 Field Index .fdx 存储域数据的指针 Field Data .fdt 存储所有文档的字段信息 Term Dictionary .tim term字典，存储term信息 Term Index .tip term字典的索引文件 Frequencies .frq 词频文件，包含文档列表以及每一个term和其词频 Positions .prx 位置信息，存储每个term，在索引中的准确位置 Norms .nrm.cfs, .nrm.cfe 存储文档和域的编码长度以及加权因子 Per-Document Values .dv.cfs, .dv.cfe 编码除外的额外的打分因素， Term Vector Index .tvx term向量索引

前言 上一篇文章给出了VTK+V+QT的安装方法,其余的两个库,也就是ITK和DCMTK的安装很简单,有一定的CMake使用经验就能很容易的成功编译出我们需要的库.这篇文章主要讲DICOM文件档案的存储形式. DICOM档案存储形式 DICOM图像有三种常见的存在形式: ①单独存储 这种形式就是只有一张单张的医学图像,没有任何其他的文件,也没有与这张图片同属一次扫描序列的其他图片文件. ②混合存储 这种情况指的是一份档案中包含了多个病人和多个序列的图像,并且带有配套的DICOMDIR文件,但是这多个病人和多个序列的图像混在一起存放,不借助其他软件的情况下凭肉眼根本无法分辨出哪些图片是属于同一个病人的. ③分层存储 这种情况指的是一份档案中包含多个病人和多个序列的图像,并带有配套的DICOMDIR文件,但是这些图片是按照一定规律分层存放的,如果看明白这种规律,我们很容易就能不借助任何软件便分辨出哪些图片是连续的一次扫描,哪些图片是属于同一个病人. DICOMDIR文件中存储了什么 DICOMDIR文件存储了这一份DICOM档案的各种信息,我们可以通过DCMTK的函数打开这个文件并输出成文本文件,来观察其中存储了什么 DcmDicomDir dicomdir( "DICOMDIR文件的路径" ) ; std ::filebuf fb ; fb .open ( "DicomDir.log

该文章翻译至ArcGIS官网教程 Layers and data ，采用了Google翻译辅助，对不恰当的名称和语句做了修改。有能力的建议直接阅读英文原版。 1. 介绍 图层是可以在 Map 对象中使用的数据集合。可以在客户端上创建图层数据，由ArcGIS Online和ArcGIS Enterprise托管，或由外部服务器托管。 2. 数据——要素的集合 图层通常用于管理和显示大量 要素 。要素是地理位置或实体的记录。每个要素都包含为几何图形（点，折线或多边形）定义的 空间坐标 和存储其他信息的 属性字段 。这些要素集可以被认为是： 结构化 ：如果每个要素具有相同的几何图形和相同属性的关键字 非结构化 ：如果任何要素具有不同几何图形或不同属性的关键字 注意： 有时会说要素有模式，而几何图形没有模式。 使用一组要素时，一般的经验法则是： 如果是 结构化 用于 FeatureLayer 显示数据 如果 非结构化 用于 GraphicsLayer 显示数据 3. 核心图层的类型 ArcGIS JS API具有许多可用于访问和显示图层数据的图层类。所有类都继承自 Layer 。使用哪个类取决于数据的格式和数据的存储位置。不同的图层类型显示出不同的功能。 下面是最常见的图层类的列表。 Class Data Storage Capabilities FeatureLayer

RocketMQ——NameServer和Broker 文章目录 RocketMQ——NameServer和Broker NameServer NameServer功能 为什么不用zookeeper？ Broker Broker消息存储 Broker的HA NameServer NameServer功能 NameServer负责维护Producer和Consumer的配置信息、状态信息，并且协调各个角色的协同执行。通过NameServer各个角色可以了解到集群的整体信息，并且他们会定期向NameServer上报状态。 在 org.apache.rocketmq.namesrv.routeinfo 包下的RouteInfoManager类中，定义了许多变量，通过5个HashMap变量存储和维护集群的状态信息 private final static long BROKER_CHANNEL_EXPIRED_TIME = 1000 * 60 * 2 ; private final HashMap < String /* topic */ , List < QueueData > > topicQueueTable ; private final HashMap < String /* brokerName */ , BrokerData > brokerAddrTable ;

转载自：http://blog.csdn.net/adparking/article/details/38727911 MongoDB的应用场景在网上搜索了下，很少介绍关于传统的信息化应用中如何使用MongoDB数据库方面的内容，比较多的还是介绍日志的采集和存储，小文件的分布式存储，类似互联网微博应用的数据存储等方面的内容。在这里思考下传统企业信息化系统中的应用可行性。 首先对于NoSQL数据库，在数据库建模上需要重点考虑，彻底放弃传统的关系型数据库建模方法，如果将传统的关系型数据库表原封不动的映射到NoSQL数据库，很多NoSQL数据库本身的优点特性反而无用武之地。其中最重要的就是转化为面对对象的思维模式，更加关注领域对象和实体信息。MongoDB数据库的集合本身就是一个可以包罗万象的层次化的文档对象，集合本身还可以包含子集合，形成一个完整意义上的对象。 如果拿一个最简单的企业客户信息管理功能来说，可以看到首先要维护有哪些企业客户，企业客户的常用联系人，每个人的联系方式，企业相关的资料文档，企业的地址信息，企业的账户信息，争取企业的拜访记录等，这里讲的就是一个最简单的企业客户域的对象信息。 按道理来说企业信息就是一个完整的对象，企业附属对象都从属于企业这个对象，企业这个信息没有了其余附属对象信息的生命周期也就结束

Cookie＆Session 背景 ：Cookie和Session的原理、作用及如何设置和相关面试。 一、诞生背景 HTTP是无状态的，即服务器无法知道两个请求是否来自同一个浏览器，也就是服务器不知道用户上一次做了什么，每次请求都是完全独立的。 早期互联网只是用于简单的浏览文档信息、查看黄页和门户网站等，并没有交互这个概念。但是随着互联网慢慢发展，宽带、服务器等硬件设施得到了很多的提升，互联网允许人们做更多的事情，所以交互式Web(交互式Web即客户端与服务器可以互动，如用户登录、商品购买和论坛等)慢慢就兴起了，而HTTP无状态的特点对此造成了严重阻碍。 由于不能记录用户上次的操作，伟大的程序员发明了隐藏域用于记录用户上一次的操作信息；通过隐藏域把用户上次操作记录放在form表单的input中，这样请求时将表单提交就可以知道上一次用户的操作了，但是这样每次都得常见隐藏域而且需要赋值，既麻烦又容易出错；但是隐藏域作用强大，时至今日都有很多人在用它解决各种问题。隐藏域的写法如下： <input type="hidden" name="field＿name" value="value"> 网景公司的卢-蒙特利Lou Montulli，在1994年将Cookies的概念应用于网络通信，用于解决用户网上购物的购物车历史记录，而当时最强大的浏览器也是网景浏览器

打开 Java 的JAR文件我们经常可以看到文件中包含着一个META-INF目录， 这个目录下会有一些文件，其中必有一个MANIFEST.MF，这个文件描述了该Jar文件的很多信息，下面将详细介绍MANIFEST.MF文件的内 容，先来看struts.jar中包含的MANIFEST.MF文件内容： Manifest-Version: 1.0 Created-By: Apache Ant 1.5.1 Extension-Name: Struts Framework Specification-Title: Struts Framework Specification-Vendor: Apache Software Foundation Specification-Version: 1.1 Implementation-Title: Struts Framework Implementation-Vendor: Apache Software Foundation Implementation-Vendor-Id: org.apache Implementation-Version: 1.1 Class-Path: commons-beanutils.jar commons-collections.jar commons-dig ester.jar commons-logging