5、相似连接及扩展:带有序的二元运算符扩展集

相似连接及扩展:带有序的二元运算符扩展集

1 引言

相似连接在多个场景中逐渐成为重要的数据库操作符,如近重复检测、字符串匹配和数据挖掘支持等。它接收两个关系 T1 和 T2,并返回满足相似谓词的元组对 ⟨t[T1], t[T2]⟩。常见的相似连接类型有范围连接、k 近邻连接和 k 距离连接。

通常,范围连接和 k 近邻连接的结果集基数较大,一般不直接返回给用户,而是作为预处理操作符或中间操作符。在大多数需要相似连接的应用中,用户通常只对少数最相似的对感兴趣,因此 k 距离连接更适合作为查询操作符,因为它只返回 k 个最相似的对。

然而,k 距离连接在获取最终结果之前需要额外的操作,如排序,因此严格来说,它不是传统意义上的连接操作符,而是一种扩展的二元相似操作符,还需要排序。此外,定义 k 距离连接的概念可以推广到支持范围连接和 k 近邻连接,并探索相似连接中未充分利用的条件:相似操作符的否定。

下面通过一个例子来说明。巴西圣保罗州是重要的甘蔗产区,为国家提供乙醇。甘蔗种植的扩张需要监测气候指标,如温度和降水。为此,在一些高产地区安装了少量气候传感器,每个传感器覆盖半径约 10 公里的区域。为了提高监测效果,需要安装新的传感器,但预算只允许安装 k 个新传感器。那么,新传感器应该安装在哪里,既能靠近现有传感器,又不在其覆盖范围内呢?这个场景需要考虑不仅是靠近每个传感器的位置,还有那些在其覆盖范围之外的位置,可以通过使用范围谓词的否定来解决。

本文将相似连接的定义扩展为更广泛的二元相似操作符,称为宽连接。它们被定义为笛卡尔积后接基于顺序的选择,排序在相似性评估过程中完成。这些新操作符旨在计算最相似的对,足够通用以支持范围和 k 近邻谓词及其否定

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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