多维轨迹数据相似性研究及C语言源码隐藏技巧

资源摘要信息:"这篇文章是由Vlachos在2002年发表的，标题为'Discovering Similar Multidimensional Trajectories'，即'发现相似的多维轨迹数据'。从标题可知，文章主要聚焦于研究多维轨迹数据的相似性问题。多维轨迹数据通常来源于移动对象的位置信息，这类信息在地理信息系统（GIS）、移动通信、交通监控等领域有着广泛的应用。相似性研究可以帮助我们更好地理解数据中隐藏的模式，例如分析不同时间段内的交通流量变化、用户行为模式等。 文章的作者似乎在该领域有深入的研究和较高的建树，因为他不仅发表了这篇文章，还在VLDB（Very Large Data Base）会议上发表了另一篇相关研究论文。VLDB是数据库领域的顶级国际会议之一，这意味着作者在这一研究方向上受到了业界的认可。 此外，描述中提到了一个与C语言相关的话题——如何隐藏源码。在软件开发中，源码隐藏是一个重要的议题，尤其是在商业软件中，隐藏源码可以保护知识产权，防止源码泄露导致的潜在安全风险。C语言作为一款广泛使用的编程语言，其源码的隐藏技巧和方法也成为了许多程序员和技术人员的关注点。 在这一背景下，文中提及的'c语言源码的项目源码'指的是提供了一套可供学习和参考的C语言实战项目案例。通过这些案例，读者可以学习到如何在实际项目中应用C语言编程技术，同时也能了解到源码隐藏的实现方法。这对于那些希望提高编程技能并学习如何保护代码安全性的开发者来说是一个宝贵的学习资源。 最后，根据文件名'_Vlachos_2002__Discovering_Similar_Multidimensional_Trajectories.pdf'，可以得知这份资料是一份PDF格式的研究论文，读者可以通过阅读这篇论文，获得关于多维轨迹数据相似性问题的深入理解和研究方法。由于文件名中出现了两个下划线，可能表明原文件名在传输或处理过程中发生了一些格式上的变化。 在总结以上信息后，可以推断出这篇文章及其相关资源对于学术研究者、数据库开发人员以及安全领域专家来说都是极有参考价值的资料。通过研究这篇文章，不仅可以学习到最新的多维轨迹数据处理技术，还可以从实际案例中掌握C语言源码保护的方法，为自己的技术提升和项目开发提供助力。"