<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[xiaobao89的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; xiaobao89]]></copyright><item><title><![CDATA[oracle 的自连接（self join）操作（转载的）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/50506683</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/50506683</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Tue, 12 Jan 2016 20:57:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[oracle 的自连接（self join）操作

对于oracle数据库来说，目前支持两套语法，一套是oracle自己的sql语法，一套是通行标准的SQL99语法，那么对于oracle的连接操作来说，也完全可以使用这样的两套语法来分别的实现。当然从效率上来说，两者是没有差别的。只不过从我的角度来讲，oracle的语法更加简洁而已。


比如说我们有一张表emp，表里数据如下
scot]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何双击打开JAVA中的jar文件（类似于VC中的可执行文件）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/39899003</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/39899003</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Wed, 08 Oct 2014 21:12:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近在学习JAVA，从网上搜了半天！不能每次都从mye]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL join的用法(由于自己需要从网上找的相关资料)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/12775663</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/12775663</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Wed, 16 Oct 2013 11:03:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[sql的join分为三种，内连接、外连接、交叉连接。
以下先建2张表，插入一些数据，后续理解起来更方便一些。
create table emp(empno int, name char(20),depart int);
create table depart(dpno int,dpname char(20));
insert into emp values (1,'bell',1);
i]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算并绘制单通道图像的直方图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/2142907</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/2142907</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Mon, 03 Mar 2008 14:17:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[声明 ： 这个是我转载的 计算并绘制单通道图像的直方图。在MATLAB中绘制直方图是一件非常简单的事情，可是到了C环境下，竟然变成了一个问题。各种实现方法都有，而且要自己动手重新编程。幸好有了OPENCV。下面的代码要求OPENCV4.0的支持，并在VC6中编译通过。转自阿须数码//// 对单通道图像做直方图//#include "cv.h"#include "highgui.h"#i]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CamShift算法,OpenCV实现(3):CamShift算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/2118478</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/2118478</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Mon, 25 Feb 2008 10:05:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[function StorePage(){d=document;t=d.selection?(d.selection.type!=None?d.selection.createRange().text:):(d.getSelection?d.getSelection():);void(keyit=window.open(http://www.365key.com/storeit.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CamShift算法，OpenCV实现2－Mean Shift算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/2118466</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/2118466</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Mon, 25 Feb 2008 10:02:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[CamShift算法，OpenCV实现2－Mean Shift算法这里来到了CamShift算法，OpenCV实现的第二部分，这一次重点讨论Mean Shift算法。在讨论Mean Shift算法之前，首先讨论在2D概率分布图像中，如何计算某个区域的重心(Mass Center)的问题，重心可以通过以下公式来计算：1.计算区域内0阶矩for(int i=0;i  for(int j]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CamShift算法，OpenCV实现1--Back Projection]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/2118459</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/2118459</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Mon, 25 Feb 2008 10:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[CamShift算法，OpenCV实现1--Back ProjectionCamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：1) Back Projection计算2) Mean Shift算法3) CamShift算法在这里主要讨论Bac]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ 美国斯坦福大学开发出新的机器视觉算法 ]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1792263</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1792263</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Thu, 20 Sep 2007 08:58:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 美国斯坦福大学开发出新的机器视觉算法         美国Stanford大学计算机系的副教授 Andrew Ng开发出新的机器视觉算法，仅使用一个摄像头就获得物体的距离信息，不同于以往的视觉算法需要立体视觉来获得距离信息。这将大大简化机器人的传感器系统。  除了像在2003年的《矩阵革命》这种科幻电影中的，可怕的乌贼状机器人以令人难以置信的灵活运动外，大多数的机器人都非常笨拙无法越]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[k_d树]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1791911</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1791911</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Wed, 19 Sep 2007 20:14:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近在找一些kd树方面的资料，力所能及的只能找到这个了。一般都是拿2d树来举例子。K-D树，K表示空间的维数。 它的每一层通过检测不同的属性（关键字）值以决定选择分枝的方向。在二维空间中（也就是2-D树）在根和偶数层比较X坐标值（假设根的深度为0），在奇数层比较Y坐标值。每个数据点用K-D树中一个结点来表示，每个记录是通过结点中的6个域表现出来。开始的两个域是指向结点两个孩子的指针，各自相]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[BoundsChecker用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1788729</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1788729</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Mon, 17 Sep 2007 21:07:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 最近我发现我那个程序泄露严重，手动也查不出来。指针乱指。所以刚下了个BoundChecker   6.0 版的  嘿嘿ie在网上看到了它的用法，感觉还不错。BoundsChecker用法 http://blog.sina.com.cn/u/53d9f7e9010007fzBoundsChecker 是一个Run-Time错误检测工具，它主要定位程序在运行时期发生的各种错误]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卡尔曼滤波2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1774387</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1774387</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Thu, 06 Sep 2007 11:12:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[一篇通俗的卡尔曼滤波讲义,能让你迅速了解卡尔曼滤波的本质引自http://rocliucn.blog.sohu.com/,以下为引文  在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卡尔曼滤波1]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1774379</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaobao89/article/details/1774379</guid><author>xiaobao89</author><pubDate>Thu, 06 Sep 2007 11:07:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[ 卡尔曼滤波——做传感器想用的算法 只是不知道单片机是否跑得动……以下内容摘自维基百科卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。                                                目录          ]]></description><category></category></item></channel></rss>