矩阵理论–矩阵分解矩阵分解是期望将矩阵写成两个或者三个矩阵相乘的形式，其中最好是出现酉矩阵、对角矩阵、三角矩阵等特殊形式的矩阵，它们具有很好的性质。1、三角分解（1）非奇异方阵方阵（非奇异）：将方阵分解成酉矩阵左乘正线上三角，或者酉矩阵右乘正线下三角。分解步骤：列分块得n个列向量构成的向量组；将n个列向量施密特正交单位化；用标准正交基表出该向量组；写成矩阵相乘的形式，即得三角分解。(正交基即列向量组，系数按列写成矩阵形式)按行分块，对行向量，通过列初等变换（高斯消元）得到标准正交基，即得到U矩阵右乘下三角施密特正交化-单位化：β1=α1∣∣α1∣∣\beta_1=\frac{\alpha_1}
矩阵范数的定义矩阵范数的性质Pmxn上的任意两个矩阵范数均等价。相容的矩阵范数Frobenius范数单位矩阵的几种矩阵范数与向量范数相容的矩阵范数矩阵1范数是与向量1范数相容的矩阵范数矩阵2范数是与向量2范数相容的矩阵范数算子范数的定义算子范数是与向量范数相容的矩阵范数中最小的一个算子范数的计算谱范数的性质QR分解判断题AHA与AAH奇异值的概念酉等价与酉相似奇异值分解判断题相似矩阵具有相同的特征值。矩阵A的特征值的几何重复度不大于其代数重复度。若矩阵A的代数重复度与几何重复度相等，则A为单纯矩阵。A是单纯矩阵的充要条件是A与对角矩阵相似。单纯矩阵的谱分解正规矩阵一定是单纯矩阵盖尔圆盘定理
概述事务是由一组操作构成的可靠的独立的工作单元，事务具备ACID的特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。分类大多数情况下，分类是没有意义的一件事。但是分类可以一定程度上，加深理解。实现从实现角度来看，Java事务的类型有三种：JDBC事务、JTA（JavaTransactionAPI）事务、容器事务。一个JDBC事务不能跨越多个数据库！容器事务：常见的如Spring事务，主要是J2EE应用服务器提供的，大多是基于JTA完成，这是一个基于JNDI的，相当复杂的API实现。本地、全局、分布式事务站在事务管理的角度，可以把Java事务分为本地事务、全局事务、分布式事务。本地事务当事务由资源管理器本
当您连接分布在同一键上的表并在连接条件中使用这些键列时，netezza中的每个SPU(机器)都100%独立工作(参见nz-interview)。在hive中，有bucketedmapjoin，但是代表表的文件分发到datanode是HDFS的职责，不是按照hiveCLUSTEREDBYkey做的!所以假设我有2个表，按相同的键聚集，并且我通过该键加入-hive能否从HDFS获得匹配的桶将位于同一节点上的保证？或者它是否总是必须将小表的匹配桶移动到包含大表桶的数据节点？谢谢你(注意:这是对我之前问题的更好措辞:Howdoeshive/hadoopassuresthateachmapper
什么是区块链？简单来说区块链就是一个分布式的记账本，或者分布式的数据库。区块链的数据结构是一个链表，交易数据被存储到链表的区块中，区块链的第一个区块叫创世区块，除了创世块以外，每个区块还包含前一个区块的哈希指针，这个哈希指针的值是根据前一个区块的实际数据计算出来的。哈希指针指向前一个区块，后面的区块可以查找前面所有区块的信息。账本的数据结构就是这样的一个链表，那么分布式的含义是什么呢？区块链的众多参与者组成了一个松散自治的P2P网络，我们把区块链网络的参与者叫做节点，每个节点都拥有一个账本拷贝，所有账本的信息都是一致的，在区块链里没有中心节点。每当有新的交易进来，所有节点的账本都会更新，并且最
在以往的算法中，所接触到的大都是多项式时间内可完成的算法，比如O(n),O(nlogn),O(n^2)…，但仍存在一些算法的时间复杂度为：O(n^logn),O(2^n),O(n!)是非多项式时间算法，当此类程序规模一旦过大，便成为目前的计算机解决不了的难题。因此尝试用NP完全理论进行理解。目录NP问题—基本概念、规约基本概念：P问题基本概念：NP问题基本概念：NPC问题基本概念：P、NP、NPC问题的关系基本概念：判断一个问题是否为NP问题基本概念：归约性准确定义（归约）规约特点基本概念：归约证明NP问题—P问题的证明 2合取范式（CNF）的可满足性问题（SAT）2合取范式（CNF）到图的转
一、性能测试理论知识1、常用的七种性能测试方法(1)后端性能测试：其实，你平时听到的性能测试，大多数情况下指的是后端性能测试，也就是服务器端性能测试。后端性能测试，是通过性能测试工具模拟大量的并发用户请求，然后获取系统性能的各项指标，并且验证各项指标是否符合预期的性能需求的测试手段。(2)前端性能测试：通常来讲，前端性能关注的是浏览器端的页面渲染时间、资源加载顺序、请求数量、前端缓存使用情况、资源压缩等内容，希望借此找到页面加载过程中比较耗时的操作和资源，然后进行有针对性的优化，最终达到优化终端用户在浏览器端使用体验的目的。其中几个最典型也是最重要的规则，来帮助你理解前端性能测试优化的关注范围
python的视觉库学习又名：学计算机视觉理论，做DEMO（第二天）目录1.1.1使用OpenCV显示图像1.1.2使用Matplotlib显示图像1.2.1使用OpenCV读取图像1.2.2使用Matplotlib读取图像1.3.1使用OpenCV保存图像1.3.2使用Matplotlib保存图像第2章OpenCV图像处理（1）2.1图像模糊2.1.1均值滤波2.1.2中值滤波2.1.3高斯滤波2.1.4代码示例（均值滤波）2.2图像锐化2.2.1图像增强2.2.2锐化滤波2.2.3代码示例（锐化滤波）第3章OpenCV图像处理（2）3.1OpenCV绘图3.1.1绘制直线3.1.2绘制矩形
一、性能测试理论知识1、常用的七种性能测试方法(1)后端性能测试：其实，你平时听到的性能测试，大多数情况下指的是后端性能测试，也就是服务器端性能测试。后端性能测试，是通过性能测试工具模拟大量的并发用户请求，然后获取系统性能的各项指标，并且验证各项指标是否符合预期的性能需求的测试手段。(2)前端性能测试：通常来讲，前端性能关注的是浏览器端的页面渲染时间、资源加载顺序、请求数量、前端缓存使用情况、资源压缩等内容，希望借此找到页面加载过程中比较耗时的操作和资源，然后进行有针对性的优化，最终达到优化终端用户在浏览器端使用体验的目的。其中几个最典型也是最重要的规则，来帮助你理解前端性能测试优化的关注范围
相机种类：当拿到一款需要标定内参的相机时，第一个问题就是选择那种的相机模型。工程上相机类型的划分并不是十分严格，一般来说根据相机FOV可以把相机大概分为以下几类：长焦相机：标准相机：~；广角相机：~；鱼眼相机：>。这里按角度的划分并不是绝对严格，临界处的相机用两种模型中的任意一种都可以。并且对相机的命名也没有统一的规范，读者可能会遇到不同的命名方法。不过这些都不是很重要，最终也是按角度来对应相机模型，知道多大角度相机用什么相机模型就可以了。有时可能会遇到变焦相机，但变焦相机在标定内参时也需要固定焦距，因此也可以划分到上面几类。这里需要注意内参和焦距严格对应，当调焦后需要重新标定相机内参。不同角
