一步一步学Linq to sql（四）：查询句法

vainnetwork vainnetwork 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 800+累计阅读 844平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄20年
关注
转载 最新推荐文章于 2026-04-26 14:15:26 发布 844 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
h264-运动估计和运动补偿理论 MPEG-4采用I-VOP、P-VOP、B-VOP三种帧格式来表征不同的运动补偿类型。它采用了H.263中的半像素搜索（half pixel searching）技术和重叠运动补偿（overlapped motion compensation)技术，同时又引入重复填充（repetitive padding）技术和修改的块（多边形）匹配（modified block （polygon）match 阅读详情
本系列课程均转自

LoveCherry

技术无极限http://www.cnblogs.com/lovecherry/archive/2007/08/14/855681.html

版权归LoveCherry所有

 

select

 

描述：查询顾客的公司名、地址信息

查询句法：

var 构建匿名类型1 = from c in ctx.Customers

                      select new

                      {

                          公司名 = c.CompanyName,

                          地址 = c.Address

                      };

对应SQL：

SELECT [t0].[CompanyName], [t0].[Address]

FROM [dbo].[Customers] AS [t0]      

 

描述：查询职员的姓名和雇用年份

查询句法：

var 构建匿名类型2 = from emp in ctx.Employees

                      select new

                      {

                          姓名 = emp.LastName + emp.FirstName,

                          雇用年 = emp.HireDate.Value.Year

                      };

对应SQL：

SELECT [t0].[LastName] + [t0].[FirstName] AS [value], DATEPART(Year, [t0].[HireDate]) AS [value2]

FROM [dbo].[Employees] AS [t0]

 

描述：查询顾客的ID以及联系信息（职位和联系人）

查询句法：

var 构建匿名类型3 = from c in ctx.Customers

                      select new

                      {

                          ID = c.CustomerID,

                          联系信息 = new

                          {

                              职位 = c.ContactTitle,

                              联系人 = c.ContactName

                          }

                      };

对应SQL：

SELECT [t0].[CustomerID], [t0].[ContactTitle], [t0].[ContactName]

FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

 

描述：查询订单号和订单是否超重的信息

查询句法：

var select带条件 = from o in ctx.Orders

                        select new

                        {

                            订单号 = o.OrderID,

                            是否超重 = o.Freight > 100 ? "是" : "否"

                        };

对应SQL：

SELECT [t0].[OrderID],

    (CASE

        WHEN [t0].[Freight] > @p0 THEN @p1

        ELSE @p2

     END) AS [value]

FROM [dbo].[Orders] AS [t0]

-- @p0: Input Currency (Size = 0; Prec = 19; Scale = 4) [100]

-- @p1: Input String (Size = 1; Prec = 0; Scale = 0) [是]

-- @p2: Input String (Size = 1; Prec = 0; Scale = 0) [否]

 

where

 

描述：查询顾客的国家、城市和订单数信息，要求国家是法国并且订单数大于5

查询句法：

var 多条件 = from c in ctx.Customers

                  where c.Country == "France" && c.Orders.Count > 5

                  select new

                  {

                      国家 = c.Country,

                      城市 = c.City,

                      订单数 = c.Orders.Count

                  };      

对应SQL：

SELECT [t0].[Country], [t0].[City], (

    SELECT COUNT(*)

    FROM [dbo].[Orders] AS [t2]

    WHERE [t2].[CustomerID] = [t0].[CustomerID]

    ) AS [value]

FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

WHERE ([t0].[Country] = @p0) AND (((

    SELECT COUNT(*)

    FROM [dbo].[Orders] AS [t1]

    WHERE [t1].[CustomerID] = [t0].[CustomerID]

    )) > @p1)

-- @p0: Input String (Size = 6; Prec = 0; Scale = 0) [France]

-- @p1: Input Int32 (Size = 0; Prec = 0; Scale = 0) [5]    

 

orderby

 

描述：查询所有没有下属雇员的雇用年和名，按照雇用年倒序，按照名正序

查询句法：

  var 排序 = from emp in ctx.Employees

                 where emp.Employees.Count == 0

                 orderby emp.HireDate.Value.Year descending, emp.FirstName ascending

                 select new

                 {

                     雇用年 = emp.HireDate.Value.Year,

                     名 = emp.FirstName

                 };     

对应SQL：

SELECT DATEPART(Year, [t0].[HireDate]) AS [value], [t0].[FirstName]

FROM [dbo].[Employees] AS [t0]

WHERE ((

    SELECT COUNT(*)

    FROM [dbo].[Employees] AS [t1]

    WHERE [t1].[ReportsTo] = [t0].[EmployeeID]

    )) = @p0

ORDER BY DATEPART(Year, [t0].[HireDate]) DESC, [t0].[FirstName]

-- @p0: Input Int32 (Size = 0; Prec = 0; Scale = 0) [0]

 

分页

 

描述：按照每页10条记录，查询第二页的顾客

查询句法：

  var 分页 = (from c in ctx.Customers select c).Skip(10).Take(10);

对应SQL：

SELECT TOP 10 [t1].[CustomerID], [t1].[CompanyName], [t1].[ContactName], [t1].[ContactTitle], [t1].[Address], [t1].[City], [t1].[Region], [t1].[PostalCode], [t1].[Country], [t1].[Phone], [t1].[Fax]

FROM (

    SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]) AS [ROW_NUMBER], [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]

    FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

    ) AS [t1]

WHERE [t1].[ROW_NUMBER] > @p0

-- @p0: Input Int32 (Size = 0; Prec = 0; Scale = 0) [10]

 

分组

 

描述：根据顾客的国家分组，查询顾客数大于5的国家名和顾客数

查询句法：

        var 一般分组 = from c in ctx.Customers

                   group c by c.Country into g

                   where g.Count() > 5

                   orderby g.Count() descending

                   select new

                   {

                       国家 = g.Key,

                       顾客数 = g.Count()

                   };

对应SQL：

SELECT [t1].[Country], [t1].[value3] AS [顾客数]

FROM (

    SELECT COUNT(*) AS [value], COUNT(*) AS [value2], COUNT(*) AS [value3], [t0].[Country]

    FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

    GROUP BY [t0].[Country]

    ) AS [t1]

WHERE [t1].[value] > @p0

ORDER BY [t1].[value2] DESC

-- @p0: Input Int32 (Size = 0; Prec = 0; Scale = 0) [5]

 

描述：根据国家和城市分组，查询顾客覆盖的国家和城市

查询句法：

     var 匿名类型分组 = from c in ctx.Customers

                     group c by new { c.City, c.Country } into g

                     orderby g.Key.Country, g.Key.City

                     select new

                     {

                         国家 = g.Key.Country,

                         城市 = g.Key.City

                     };

对应SQL：

SELECT [t1].[Country], [t1].[City]

FROM (

    SELECT [t0].[City], [t0].[Country]

    FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

    GROUP BY [t0].[City], [t0].[Country]

    ) AS [t1]

ORDER BY [t1].[Country], [t1].[City]

 

描述：按照是否超重条件分组，分别查询订单数量

查询句法：

var 按照条件分组 = from o in ctx.Orders

                     group o by new { 条件 = o.Freight > 100 } into g

                     select new

                     {

                         数量 = g.Count(),

                         是否超重 = g.Key.条件 ? "是" : "否"

                     };

对应SQL：

SELECT

    (CASE

        WHEN [t2].[value2] = 1 THEN @p1

        ELSE @p2

     END) AS [value], [t2].[value] AS [数量]

FROM (

    SELECT COUNT(*) AS [value], [t1].[value] AS [value2]

    FROM (

        SELECT

            (CASE

                WHEN [t0].[Freight] > @p0 THEN 1

                WHEN NOT ([t0].[Freight] > @p0) THEN 0

                ELSE NULL

             END) AS [value]

        FROM [dbo].[Orders] AS [t0]

        ) AS [t1]

    GROUP BY [t1].[value]

    ) AS [t2]

-- @p0: Input Currency (Size = 0; Prec = 19; Scale = 4) [100]

-- @p1: Input String (Size = 1; Prec = 0; Scale = 0) [是]

-- @p2: Input String (Size = 1; Prec = 0; Scale = 0) [否]

 

distinct

 

描述：查询顾客覆盖的国家

查询句法：

var 过滤相同项 = (from c in ctx.Customers orderby c.Country select c.Country).Distinct();

对应SQL：

SELECT DISTINCT [t0].[Country]

FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

 

union

 

描述：查询城市是A打头和城市包含A的顾客并按照顾客名字排序

查询句法：

var 连接并且过滤相同项 = (from c in ctx.Customers where c.City.Contains("A") select c).Union

            (from c in ctx.Customers where c.ContactName.StartsWith("A") select c).OrderBy(c => c.ContactName);

对应SQL：

SELECT [t3].[CustomerID], [t3].[CompanyName], [t3].[ContactName], [t3].[ContactTitle], [t3].[Address], [t3].[City], [t3].[Region], [t3].[PostalCode], [t3].[Country], [t3].[Phone], [t3].[Fax]

FROM (

    SELECT [t2].[CustomerID], [t2].[CompanyName], [t2].[ContactName], [t2].[ContactTitle], [t2].[Address], [t2].[City], [t2].[Region], [t2].[PostalCode], [t2].[Country], [t2].[Phone], [t2].[Fax]

    FROM (

        SELECT [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]

        FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

        WHERE [t0].[City] LIKE @p0

        UNION

        SELECT [t1].[CustomerID], [t1].[CompanyName], [t1].[ContactName], [t1].[ContactTitle], [t1].[Address], [t1].[City], [t1].[Region], [t1].[PostalCode], [t1].[Country], [t1].[Phone], [t1].[Fax]

        FROM [dbo].[Customers] AS [t1]

        WHERE [t1].[ContactName] LIKE @p1

        ) AS [t2]

    ) AS [t3]

ORDER BY [t3].[ContactName]

-- @p0: Input String (Size = 3; Prec = 0; Scale = 0) [%A%]

-- @p1: Input String (Size = 2; Prec = 0; Scale = 0) [A%]

 

concat

 

描述：查询城市是A打头和城市包含A的顾客并按照顾客名字排序，相同的顾客信息不会过滤

查询句法：

var 连接并且不过滤相同项 = (from c in ctx.Customers where c.City.Contains("A") select c).Concat

            (from c in ctx.Customers where c.ContactName.StartsWith("A") select c).OrderBy(c => c.ContactName);

对应SQL：

SELECT [t3].[CustomerID], [t3].[CompanyName], [t3].[ContactName], [t3].[ContactTitle], [t3].[Address], [t3].[City], [t3].[Region], [t3].[PostalCode], [t3].[Country], [t3].[Phone], [t3].[Fax]

FROM (

    SELECT [t2].[CustomerID], [t2].[CompanyName], [t2].[ContactName], [t2].[ContactTitle], [t2].[Address], [t2].[City], [t2].[Region], [t2].[PostalCode], [t2].[Country], [t2].[Phone], [t2].[Fax]

    FROM (

        SELECT [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]

        FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

        WHERE [t0].[City] LIKE @p0

        UNION ALL

        SELECT [t1].[CustomerID], [t1].[CompanyName], [t1].[ContactName], [t1].[ContactTitle], [t1].[Address], [t1].[City], [t1].[Region], [t1].[PostalCode], [t1].[Country], [t1].[Phone], [t1].[Fax]

        FROM [dbo].[Customers] AS [t1]

        WHERE [t1].[ContactName] LIKE @p1

        ) AS [t2]

    ) AS [t3]

ORDER BY [t3].[ContactName]

-- @p0: Input String (Size = 3; Prec = 0; Scale = 0) [%A%]

-- @p1: Input String (Size = 2; Prec = 0; Scale = 0) [A%]

 

取相交项

 

描述：查询城市是A打头的顾客和城市包含A的顾客的交集，并按照顾客名字排序

查询句法：

var 取相交项 = (from c in ctx.Customers where c.City.Contains("A") select c).Intersect

            (from c in ctx.Customers where c.ContactName.StartsWith("A") select c).OrderBy(c => c.ContactName);

对应SQL：

SELECT [t1].[CustomerID], [t1].[CompanyName], [t1].[ContactName], [t1].[ContactTitle], [t1].[Address], [t1].[City], [t1].[Region], [t1].[PostalCode], [t1].[Country], [t1].[Phone], [t1].[Fax]

FROM (

    SELECT DISTINCT [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]

    FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

    ) AS [t1]

WHERE (EXISTS(

    SELECT NULL AS [EMPTY]

    FROM [dbo].[Customers] AS [t2]

    WHERE ([t1].[CustomerID] = [t2].[CustomerID]) AND ([t2].[ContactName] LIKE @p0)

    )) AND ([t1].[City] LIKE @p1)

ORDER BY [t1].[ContactName]

-- @p0: Input String (Size = 2; Prec = 0; Scale = 0) [A%]

-- @p1: Input String (Size = 3; Prec = 0; Scale = 0) [%A%]

 

排除相交项

 

描述：查询城市包含A的顾客并从中删除城市以A开头的顾客，并按照顾客名字排序

查询句法：

var 排除相交项 = (from c in ctx.Customers where c.City.Contains("A") select c).Except

            (from c in ctx.Customers where c.ContactName.StartsWith("A") select c).OrderBy(c => c.ContactName);

对应SQL：

SELECT [t1].[CustomerID], [t1].[CompanyName], [t1].[ContactName], [t1].[ContactTitle], [t1].[Address], [t1].[City], [t1].[Region], [t1].[PostalCode], [t1].[Country], [t1].[Phone], [t1].[Fax]

FROM (

    SELECT DISTINCT [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]

    FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

    ) AS [t1]

WHERE (NOT (EXISTS(

    SELECT NULL AS [EMPTY]

    FROM [dbo].[Customers] AS [t2]

    WHERE ([t1].[CustomerID] = [t2].[CustomerID]) AND ([t2].[ContactName] LIKE @p0)

    ))) AND ([t1].[City] LIKE @p1)

ORDER BY [t1].[ContactName]

-- @p0: Input String (Size = 2; Prec = 0; Scale = 0) [A%]

-- @p1: Input String (Size = 3; Prec = 0; Scale = 0) [%A%]

 

子查询

 

描述：查询订单数超过5的顾客信息

查询句法：

var 子查询 = from c in ctx.Customers

                   where

                       (from o in ctx.Orders group o by o.CustomerID into o where o.Count() > 5 select o.Key).Contains(c.CustomerID)

                   select c;

对应SQL：

SELECT [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]

FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

WHERE EXISTS(

    SELECT NULL AS [EMPTY]

    FROM (

        SELECT COUNT(*) AS [value], [t1].[CustomerID]

        FROM [dbo].[Orders] AS [t1]

        GROUP BY [t1].[CustomerID]

        ) AS [t2]

    WHERE ([t2].[CustomerID] = [t0].[CustomerID]) AND ([t2].[value] > @p0)

    )

-- @p0: Input Int32 (Size = 0; Prec = 0; Scale = 0) [5]

 

in操作

 

描述：查询指定城市中的客户

查询句法：

        var in操作 = from c in ctx.Customers

                    where new string[] { "Brandenburg", "Cowes", "Stavern" }.Contains(c.City)

                    select c;

对应SQL：

       SELECT [t0].[CustomerID], [t0].[CompanyName], [t0].[ContactName], [t0].[ContactTitle], [t0].[Address], [t0].[City], [t0].[Region], [t0].[PostalCode], [t0].[Country], [t0].[Phone], [t0].[Fax]

FROM [dbo].[Customers] AS [t0]

WHERE [t0].[City] IN (@p0, @p1, @p2)

-- @p0: Input String (Size = 11; Prec = 0; Scale = 0) [Brandenburg]

-- @p1: Input String (Size = 5; Prec = 0; Scale = 0) [Cowes]

-- @p2: Input String (Size = 7; Prec = 0; Scale = 0) [Stavern]

 

join

 

描述：内连接，没有分类的产品查询不到

查询句法：

var innerjoin = from p in ctx.Products

                        join c in ctx.Categories

                        on p.CategoryID equals c.CategoryID

                        select p.ProductName;

对应SQL：

SELECT COUNT(*) AS [value]

FROM [dbo].[Products] AS [t0]

INNER JOIN [dbo].[Categories] AS [t1] ON [t0].[CategoryID] = ([t1].[CategoryID])

 

描述：外连接，没有分类的产品也能查询到

查询句法：

var leftjoin = from p in ctx.Products

                       join c in ctx.Categories

                       on p.CategoryID equals c.CategoryID

                       into pro

                       from x in pro.DefaultIfEmpty()

                       select p.ProductName;

对应SQL：

SELECT COUNT(*) AS [value]

FROM [dbo].[Products] AS [t0]

LEFT OUTER JOIN [dbo].[Categories] AS [t1] ON [t0].[CategoryID] = ([t1].[CategoryID])

 

       你可能会很奇怪，原先很复杂的SQL使用查询句法会很简单（比如按照条件分组）。但是原先觉得很好理解的SQL使用查询句法会觉得很复杂（比如连接查询）。其实，我们还可以通过其它方式进行连接操作，在以后说DataLoadOptions类型的时候会再说。虽然Linq to sql已经非常智能了，但是对于非常复杂的查询还是建议通过存储过程实现，下次讲解如何调用存储过程。

收录于
LINQ系列学习

当前文章被收录于：

LINQ系列学习
10 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#sql #linq #input #string #join
#c
HEVC代码学习18：运动估计和运动补偿总结 经过了这段时间对帧间预测部分代码的学习，算是大体上了解了其工作原理。只看理论不看代码，体会不深刻，在看了代码后，有了一种恍然大悟的感觉，很多算法实现和看原理时理解的不一样。下面来整理一下之前写的博客，总结一下运动估计和运动补偿具体的代码实现思路，主要谈一下代码处理的思路， 运动估计 运动估计实际就是当前块在参考图像中搜索找到匹配块的处理过程。在实际代码中入口函数是xMotionEstima... 阅读详情

相关推荐

运动估计和最佳匹配块搜索算法

图像与视频的区别：图像是静态的，只有一帧；视频是动态的，是由多帧连续图像组成的运动图像序列，视频具有的时间冗余是图像所没有的。 时间冗余：视频中时间上相邻图像之间的相似性，重复性称为时间冗余 帧间预测编码的定义：即利用参考帧对当前帧进行编码，传送的是残差值 帧间预测编码的示意图如下： 编码端和解码端可以表示为： /* 编码端：原始值 - 预测值 = 残差值 解码端：差值 + 预测值 = 原...

weixin_45615071的博客 7599

运动估计简介

<br />运动估计( Motion Estimation)维基百科链接：http://en.wikipedia.org/wiki/Motion_estimation       运动估计的应用有很多，最初的应用的领域是视频的编码。<br />      运动估计算法一般分为: 像素递归法pel-recursive algorithm (PRA)和块匹配法 block-matching algorithm (BMA)。块匹配法是把图像分成若干矩形块，事先假定块做平移运动, 按照不同的准则函数对块进行匹配；像

szu030606的专栏 2623

X265运动估计

考虑到帧间相关性，只需要编码视频内动态变化的信息(视频内对象的运动信息，MV，运动矢量)即可大幅度减少所需编码的比特数。 另一方面，准确分割运动对象是非常复杂的，视频编码标准的运动估计是基于像素块进行的(精确到像素级的话复杂度太大)。 X265中在Search::predInterSearch中实现运动估计，返回运动矢量和参考帧的序号。 运动估计函数 /* find the best inter ...

lieToMe7702的博客 1558

SAR动目标检测系列：【3】动目标运动参数估计简介

在SAR-MTI领域，不管是单通道还是多通道动目标检测方法，在检测出动目标之后，接下来的任务就是对剩余杂波和噪声中的动目标精确地估计参数。

zr2006_7的专栏 1567

计算机视觉5——运动估计和光流估计

给定连续两帧图像IxytI(x, y, t)Ixyt（t时刻）和Ixyt1Ixyt1（t+1时刻），光流估计的核心目标是计算每个像素点xy(x, y)xy的位移矢量uv(u, v)uvIxytIxuyvt1IxytIxuyvt1该问题本质是通过图像亮度变化推断像素运动，是一个典型的逆问题，需依赖先验假设求解。

DUTBenjamin的博客 1694

自适应双向运动估计

该部分参考之前的方案设计说明书。 这里，算法创新点主要在于将单向运动估计和双向运动估计进行有效的结合，从而结合了两种算法的优点，提高了运动算法的性能。 首先通过单向运动估计的方法快速得到运动向量作为双向运动估计的初始值，然后进行块分解，获得较高精度的估计结果，然后对得到的运动向量计算SDA值，如果SDA值大于预定的门限，那么继续进行块分解，知道SDA值小于门限，然后进行运动补偿，最后输出插帧后的视频。 在看了你提供的所有资料之后，提出上面的算法，即“单向运动估计+多级双向运动估计“结合“自适.

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发 8890

运动估计与运动补偿

运动估计与运动补偿

hggjgff的博客 6046

海康威视摄像机SDK二次开发--提取音频保存至文件

由于最近在开发海康威视摄像头,特此记录一下如何提取音频数据,这里主要依靠语音对讲返回的音频数据,通过回调函数写入文件中,加个WAV头即可播放,编码格式可以自己设置在代码中有注释 文件结构 其中CameraInfo内容可以参看海康威视摄像机SDK二次开发–实时预览视频流保存到指定文件中 HIKSDKSaveRealData中的内容 package ClientDemo; import ClientDemo.CameraInfo; import com.sun.jna.NativeLong; import

RichardoMu的博客 3173

运动估计和运动补偿

运动补偿是通过先前的局部图像来预测、补偿当前的局部图像，它是减少帧序列冗余信息的有效方法。运动估计是从视频序列中抽取运动信息的一整套技术。 运动估计与运动补偿技术 　　　　MPEG-4采用I-VOP、P-VOP、B-VOP三种帧格式来表征不同的运动补偿类型。它采用了H.263中的半像素搜索（half pixel searching）技术和重叠运动补偿（overlapped motion

Marelin的专栏 4356

Globus 数据下载

Globus 大数据下载流程~

weixin_43978558的博客 6623

ArcGIS JS 态势标绘教程：直箭头（Straight Arrow）

ArcGIS JS 态势标绘教程：直箭头（Straight Arrow）。

非科班Java出身GISer的博客 706

运动估计

一、概述 运动估计的基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块。 这段来源于百度：http://baike.baidu.com/view/30474...

wmnmtm的专栏 1902

大疆FPGA/芯片开发工程师（A卷）笔试题（含详解）

大疆芯片开发岗A卷 一、单选题 1.下列关于多bit数据跨时钟域的处理思路，错误的有   A、发送方给出数据，接收方用本地时钟同步两拍再使用   B、发送方把数据写到异步fifo,接收方从异步fifo里读出   C、对于连续变化的信号，发送方转为格雷码发送，接收方收到后再转为二进制   D、发送方给出数据，发送方给出握手请求，接收方收到后回复，发送方撤销数据 2.对12.918做无损定点化，需要的最小位宽是多少位，位宽选择11位时的量化误差是多少   A、12位，0.0118   B、13位，0.0039

Mr.翟的博客 2万+

运动估计算法

运动估计 运动估计的英文名称是Motion Estimation. 是视频编码和视频处理(例如去交织)中广泛使用的一种技术.　　运动估计的基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差

Vast_Sea的专栏 8816

（8）(8.19) GPIOs

Ardupilot官网关于《Copter》的翻译 —《(8.19) GPIOs》。

无人机开发（开源Ardupilot） 1万+

V-Mamba：2D 选择性扫描状态空间模型图像分类

V-Mamba CIFAR-10 分类链路：32² RGB → Stem Conv (3→64ch, stride2→16²) → VMambaBlock ×4 (SS2D 四方向 → Mamba S6 扫描 → MLP) → GAP → Linear → 10 类。核心贡献：SS2D 四方向扫描将 2D 空间建模转为 4 个 1D 序列, 计算复杂度从 O(N²) 降至 O(N)。建议先从 CIFAR-10 dim=64 depth=4 验证 SSM 收敛性;

FJN110的博客 70
上一篇： 一步一步学Linq to sql（三）：增删改
下一篇： 一步一步学Linq to sql（五）：存储过程
点赞 0
评论 0
书签 书签 1
vainnetwork
vainnetwork
博客等级 码龄20年 17粉丝 69原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值