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信息集成:元数据管理全景.pdf
信息集成:元数据管理全景.pdf
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商务智能中元数据管理模型
随着计算机应用的日趋普及,数据量则随时间成倍地增加,大部分企业将面临由于数据库变得越来越庞大而由此带来的对数据管理的困难。自20 世纪90 年代以来,国内外掀起了一股商务智能的热潮,商务智能作为一种决策支持的手段已被很多企业所接受。一般说来,数据仓库系统所依托的信息系统都是多样的、异质的;这些不兼容的数据源、数据库与应用构成的复杂数据集合是企业或用户花费大量精力和财力积累起来的、不可替代的系统,特别是其中的数据。商务智能就是要对企业的这些信息进行整合、分析,以达到辅助决策之目的。而这些数据、系统的多样性,格式的不确定性,无疑增加了商务智能系统构建的难度。
信息整合-元数据管理全景
无论在什么样的组织,商业智能(Business Intelligence , BI)的成功运用很大程度上都叏 决亍有效的元数据(Metadata)管理。高水平的元数据设计,能为所有BI系统的数据充当 路标,从而能够对这些数据迚行高效地管理、控刢发更和分収。
元数据建模及管理红皮书
本文档主要介绍了如何基于元数据进行业务建模,以及如何在运行时对元数据进行管理。最后列举了元数据的一些典型应用。目的是尽可能地让大家在使用元数据的时候更加方便。
给我推荐20个比较流行的图像全景分割模型源码
好的,下面是我为您推荐的 20 个比较流行的图像全景分割模型的源码。 1. DeepLabV3:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 2. PSPNet:https://github.com/hszhao/PSPNet 3. U-...
哪里有无人机拍摄的用于拼接的图像
可以在无人机拍摄的图片分享网站上寻找,例如: ...这些网站上有许多高质量的无人机拍摄图片,一些甚至已经被拼接成了全景图或地图。您可以在这些网站上搜索您感兴趣的地区或景点,找到适合拼接的图片。
photo-sphere-viewer.js 多张全景图怎么切换
photo-sphere-viewer.js是一个用于显示全景照片的JavaScript库,它支持多张全景图的切换。 要实现多张全景图的切换,需要在调用PhotoSphereViewer()函数时,通过传递options参数来配置该库。在options参数中,可以...
qt实现四张图片环视全景拼接程序
我可以给你提供一个简单的示例程序,演示如何在Qt中实现四张图片环视全景拼接。请注意,这是一个简单的示例程序,仅供参考。你需要根据自己的实际需求进行修改和完善。 ```cpp #include #include #include #...
100大产业链全景图.pdf
《100大产业链全景图.pdf》是一份描述100个重要产业链的全景图文件。该文件可能包含了不同行业的产业链,例如制造业、服务业、农业等,并且详细地展示了这些行业内各个环节之间的联系和互动。 这份全景图文件的目的...
qt实现四张图片opencv环视拼接源码
下面是一个简单的Qt程序,演示如何使用OpenCV库将四张图片环视...我们还设置了全景图的初始旋转角度和平移距离,以实现环视全景图的效果。 请注意,这个示例程序仅供参考。你需要根据自己的实际需求进行修改和完善。
解释一下这段代码 Side data: stereo3d: 2D spherical: equirectangular (0.000000/0.000000/0.000000)
这段代码是视频文件中的一种元数据信息,通常被称为“side data”,用于描述视频的某些特性。具体来说,这段代码包含了两个信息: 1. stereo3d: 2D,表示这个视频是2D格式的,即没有3D效果。 2. spherical: ...
特斯拉 model y 配置
3. 车顶:全景玻璃车顶、黑色车顶 性能配置: 1. 驱动方式:全轮驱动、后轮驱动 2. 最大续航里程:316 英里(全轮驱动)、326 英里(后轮驱动) 3. 加速度:0-60 英里/小时加速时间为 4.8 秒(全轮驱动)、5.3 秒...
游戏设计的艺术pdf
抱歉,根据提供的引用内容,没有提到游戏设计的艺术的PDF版本。引用提到了一本名为《游戏设计艺术(第2版)》的书籍,但没有提及PDF版本。如果您对游戏设计的艺术有兴趣,可以尝试在网上搜索相关资源,可能会找到...
全景图像拼接后有黑边的解决c++代码
全景图像拼接后出现黑边的问题可能是因为图像拼接时没有考虑重叠区域的像素混合问题,解决这个问题的方法是使用图像融合算法,将重叠区域的像素进行混合处理,从而消除黑边。 以下是一个简单的示例代码,演示如何...
基于深度学习的全景分割开源源码
1. Matterport Mask R-CNN - 该项目使用Mask R-CNN算法进行全景分割,支持Python语言和Keras框架,提供预训练权重和数据集。 项目地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 2. Panoptic-DeepLab - 该项目...
opencv全景图像拼接
全景图像拼接是指将具有重叠区域的多张图像缝合在一起,以创建一张完整的全景图。在实现全景图像拼接时,可以使用一些计算机视觉和图像处理技术,如关键点特征检测、局部不变特征、关键特征点匹配、RANSAC(Random ...
100大产业链全景图pdf
这份100大产业链全景图PDF的目的是为了提供一个全面的产业链信息,帮助人们了解不同产业之间的关系和相互依赖。它可以帮助相关从业人员分析产业链的发展趋势,把握产业链上不同环节的机会和挑战。 以一个例子来说明...
https://github.com/nokiatech/omaf
OMAF是一种用于创建和传输全景和多视角媒体内容的标准格式。该项目提供了OMAF的参考实现和工具,以帮助开发者在各种平台上创建和处理OMAF内容。 OMAF的主要特点包括: 1. 全景和多视角支持:OMAF可以处理全景图像和...
redis的常用命令
- *2* [【Redis从头学-完结】Redis全景思维导图一览!耗时半个月为Redis初学者准备的专栏!](https://download.csdn.net/download/2302_79094329/88285139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226....
CBCT全景扫描原理
首先,从CBCT图像中提取上下颌骨的信息,然后利用这些信息生成全景图像。这个过程包括几个步骤。首先,从尺寸小于原始CT图像的CT图像中生成上下颌骨的全景图像。然后,将上下颌骨的全景图像分离,以减少相邻牙齿之间...
[ WARN:0@0.552] global c:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\opencv_contrib-4.6.0\modules\xfeatures2d\misc\python\shadow_sift.hpp (15) cv::xfeatures2d::SIFT_create DEPRECATED: cv.xfeatures2d.SIFT_create() is deprecated due SIFT tranfer to the main repository. https://github.com/opencv/opencv/issues/16736 E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2417: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp2 = (x - v) * (fx - fw) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2416: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp1 = (x - w) * (fx - fv) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:3386: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar multiply t -= delta*temp*temp E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2878: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp2 = (xb - xc) * (fb - fa) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:3384: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar multiply t *= temp*temp
# 读入全景图像 image1 = cv2.imread('image1.jpg') image2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2...
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