吉林大学海量视觉检索技术课程实验报告任务二 1、通读论文内容。 2、依据论文内容完成如下函数： 2.1 energyImage = energy_image(im)，依据每个像素在X和Y方向的梯度幅值完成能量图的计算，其中输入图像im为MxNx3 格式为unint_8;输出energyImage为double型的矩阵； 2.2 cumulativeEnergyMap = cumulative_minimum_energy_map (energyImage, seamDirection)；依据论文内容计算累计最小能量映射图，其中输入的energyImage为2.1的输出，seamDirection可选为“HORIZONTAL”或“VERTICAL”。输出为2D double型矩阵。 2.3 verticalSeam = find_optimal_vertical_seam(cumulativeEnergyMap) ；依据2.2中的函数计算最优垂直缝，其输入为2.2的输出，输出必须是包含像素的列索引的向量，以此形成每行的接缝。 2.4 horizontalSeam = find_op

《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》是斯坦福大学信息检索和挖掘课程的首选教材之一，并已成为全球主要大学信息检索的主要教材。《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》理论和实践并重，深入浅出地给出了海量信息数据处理的整套解决方案，包括压缩、索引和查询的方方面面。其最大的特色在于不仅仅满足信息检索理论学习的需要，更重要的是给出了实践中可能面对的各种问题及其解决方法。 《深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询》作为斯坦福大学信息检索课程的教材之一，具有一定的阅读难度，主要面向信息检索专业高年级本科生和研究生、搜索引擎业界的专业技术人员和从事海量数据处理相关专业的技术人员。 第1章 概览 1.1 文档数据库（DOCUMENT DATABASES） 1.2 压缩（COMPRESSION） 1.3 索引（INDEXES） 1.4 文档索引 1.5 MG海量文档管理系统 1.6 进一步阅读 第2章 文本压缩 2.1 模型 2.2 自适应模型 2.3 哈夫曼编码 范式哈夫曼编码 计算哈夫曼编码长度 总结 2.4 算术编码 算术编码是如何工作的 实现算术编码 保存累积计数 2.5 符号模型 部分匹配预测 块排序压缩 动态马尔科夫压缩 基于单字的压缩 2.6 字典模型 自适应字典编码器的LZ77系列 LZ77的Gzip变体 自适应字典编码器的LZ78系列 LZ78的LZW变体 2.7 同步 创造同步点 自同步编码 2.8 性能比较 压缩性能 压缩速度 其他性能方面的考虑 2.9 进一步阅读 第3章 索引 3.1 样本文档集合 3.2 倒排文件索引 3.3 压缩倒排文件 无参模型（Nonparameterized models） 全局贝努里模型 全局观测频率模型（Global observed frequency model） 局部贝努里模型（Local Bernoulli model） 有偏贝努里模型（Skewed Bernoulli model） 局部双曲模型（Local hyperbolic model） 局部观测频率模型（Local observed frequency model） 上下文相关压缩（Context-sensitive compression） 3.4 索引压缩方法的效果 3.5 签名文件和位图 签名文件 位片签名文件（Bitsliced signature files） 签名文件分析 位图 签名文件和位图的压缩 3.6 索引方法的比较 3.7 大小写折叠、词根化和停用词 大小写折叠 词根化 影响索引长度的因素 停用词（stop word） 3.8 进一步阅读 第4章 查询 4.1 访问字典的方法 访问数据结构 前端编码（Front coding） 最小完美哈希函数 完美哈希函数的设计 基于磁盘的字典存储 4.2 部分指定的查询术语 字符串暴力匹配（Brute-force string matching） 用n-gram索引 循环字典（Rotated lexicon） 4.3 布尔查询（BOOLEAN QUERY） 合取查询（conjunctive query） 术语处理顺序 随机访问和快速查找 分块倒排索引 非合取查询（Nonconjunctive query） 4.4 信息检索和排名 坐标匹配（Coordinate matching） 内积相似度 向量空间模型 4.5 检索效果评价 召回率和精确率 召回率-精确率曲线 TREC项目 208 万维网搜索（World Wide Web Searching） 其他有效性评价方法 4.6 余弦法实现 文档内频率 余弦值的计算方法 文档权重所需的内存 累加器内存 快速查询处理 按频率排序的索引 排序 4.7 交互式检索 相关性反馈 概率模型 4.8 分布式检索 4.9 进一步阅读 第5章 索引构造 第6章 图像压缩 第7章 文本图像 第8章 混合图文 第9章 系统实现 第10章 信息爆炸 附录A MG系统指南 附录B 新西兰图书馆

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Hadoop的调优和运维对于Hadoop来说是很重要的一个环节,对于大规模数据集来说更是如此。性能调优对于Hadoop来说无异于打"任督二脉",对于Hadoop的计算能力会有质的提升,而运维之于Hadoop来说,就好像"金钟罩,铁布衫"一般，有了稳定的运维Hadoop才能在海量数据中大展拳脚,两者相辅相成,缺一不可。

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传统数据挖掘方法不能清晰描述医学图像的特征信息和高分辨属性。为解决上述问题，提出一种基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法。分析图像的简化属性分裂特点，并通过引入矫正函数的方式定义决策树分类堆，完成海量医学图像挖掘决策树分类规则的确定。在此基础上，利用医学图像目标识别和灰度直方特征提取结果，确定局部数据的挖掘引子，完成基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法研究。模拟方法运行环境设计对比实验结果表明，与传统数据挖掘方法相比，应用基于决策树的海量医学图像数据挖掘方法后，医学图像特征信息、高分辨属性的描述清晰程度均得到20%左右的提升。