1、多平面重建( MPR) 多平面重建是将扫描范围内所有的轴位图 像叠加起来再对某些标线标定的重组线所 指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度 斜位图像重组。 MPR优点 能任意产生新的断层图像，而无需重复扫描。 原图像的密度值被忠实保持到了结果图像上。 曲面重组能在一幅图像里展开显示弯曲物体的全长。 MPR缺点 难以表达复杂的空间结构 曲面重组易造成假阳性。 表面阴影法重建( SSD) 采用象素阈
首先建立测试表及数据：SQL> CREATE TABLE TEST AS SELECT CITYCODE C1 FROM CITIZENINFO2;
Table created
SQL> ALTER TABLE TEST MODIFY C1 NOT NULL;
Table altered
SQL> SELECT COUNT(1) FROM TEST;
COUNT(1)
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傅里叶变换重建（Fourier Transform Reconstruction）是一种基于傅里叶变换的图像重建方法，它通过将图像从空间域转换到频率域来进行处理。具体来说，傅里叶变换重建的步骤如下：对待重建的图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频率域。这可以通过应用二维离散傅里叶变换（DFT）来实现。在频率域中对变换后的图像进行处理。常见的处理方式包括滤波、降采样等。滤波操作可以通过在频率域中
当然，如果需要创建的索引或者需要重组的索引很小，创建与重组过程在几秒之内，这些都可以直接做而不需要讨论。实际情况是，业务很繁重以及表与索引都很大。这些情况下我们需要注意些什么呢？1、创建新索引首先，评估该索引的需要程度，如果不是特别紧急的大索引，最好在维护时间操作，还要评估该索引是否会对现有的语句造成负面影响，如导致以前的语句错误的走到这个新索引上（在日期打头的索引上，很容易出现这样的问题）。然后
之前脑抽把win10的引导给删了，百度了很久看到很多办法但在我这里总是不能解决，后来总算在google里搜到了一个方法重建了win10 的引导之前经历的方法有使用win10USB启动盘启动电脑后选择修复计算机-疑难解答（具体名字忘了）-高级选项-启动修复。这个办法按理说应该是能解决问题，但是在我这由于bitlocker的原因要我输密码，我按照提示在onedrive里找到密码输进去后却一直提示我无法
首先，该方法假设图像是平稳的，即在整个图像范围内的纹理和频率分布是恒定的，这对于一些非平稳的图像可能不适用。傅里叶变换重建方法的优点是能够捕捉图像中的频域信息，并基于此进行处理，可以在一定程度上实现去噪、增强和图像恢复的效果。傅里叶变换重建（Fourier Transform Reconstruction）是一种基于傅里叶变换的图像重建方法，它通
需要注意的是，在使用基于 GAN 的图像重建方法时，需要注意数据集的大小和质量，以及合适的网络架构和参数设置。生成
在开发软件的时候，用到了bottomnavigation+fragment的框架，用过的人都知道，当点击下方的bottom的时候，会刷新当前fragment页面，且会重建当前fragment，如下所示可以看见 当我点击bottom的icon的时候，当前fragment进行了重建，并且重新进行了网络请求。这在正常情况下是不合理的。查看导航NavHostFragment可以看到，创建了一个Fragme
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2023-10-09 12:06:57
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0 前言 三维重建主要有面绘制和体绘制两种方法，其中面绘制又包含轮廓连接法、移动立方体法等；而绘制的主要方法为光线投射法。本文简要对这些方法的具体实现做一个总结。 实验环境：Win8.1 + VTK-6.2.0 + Qt5.2.11 面绘制 根据参考资料[12]的说明，面绘制分为体素级重建和切片级重建两大类型，由于后者效
压缩感知重建（Compressed Sensing Reconstruction）是一种基于稀疏表示的图像重建方法，它通过在图像获取阶段对信号进行稀疏采样，然后利用压缩感知算法对采样数据进行重建。具体来说，压缩感知重建的步骤如下：信号稀疏表示：假设原始图像在某个稀疏基下可以被稀疏表示，比如小波变换或稀疏字典。将原始图像转换到稀疏域，得到稀疏系数。采样过程：对稀疏系数进行随机采样，也就是从稀疏系数中
图像重建是计算机视觉领域的一个重要任务。深度学习在图像重建中具有很强的能力和广泛的应用。下面介绍一种常见的深度学习图像重建方法：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）的图像重建。基于 GAN 的图像重建是通过训练生成器网络来从随机噪声中生成逼真的图像。该方法主要包括以下步骤：定义生成器网络：生成器网络通常使用卷积神经网络（Convolution
压缩感知重建（Compressed Sensing Reconstruction）是一种基于稀疏表示的图像重建方法，它通过在图像获取阶段对信号进行稀疏采样，
1、常见的图像噪声模型 图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法。 典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。 图像复原 沿着质量降低的逆过程来重现真实的原始图像。通过去模糊函数
索引能带来性能提升，但同时有额外的开销。维护索引包括索引重建。维护索引的优势： >SQL优化器CBO对于索引的使用会产生较小的成本值，故建议使用索引。 >使用索引扫描的查询扫描的物理索引块会减少，效率会提升。 >需要缓存的索引块减少了，让出了内存供其他组件使用重建索引的原因：索引出现碎片索引虚高 >索引的clustering_facto和表不一致索引出现碎片： 索
网络拓扑：
内网有3台域控制器，分别为一台为主域控制器，其余二台是额外域控制器,DNS服务器是在主域控制器上，现在主域控制器与其他二台额外域控制器连接不上。如图
试验1： DNS重建
思路：由于DNS上存有域控制器的主机名称，IP地址及所扮演的角色等数据，所以在转移操作主机前，要重建DNS，添加主机记录，把剩余两台域控制器的NETLOGON.DNS文件内的D
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精选
2009-11-06 14:56:42
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问题
InnoDB 表 T，如果你要重建索引 k，你的两个 SQL 语句可以这么写：
alter table T drop index k;
alter table T add index(k);
如果你要重建主键索引，也可以这么写：
alter table T drop primary key;
alter table T add primary key(id);
问题:对于上面这两个重建索
原创
2023-09-20 14:03:11
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# HBase 重建
## 1. 简介
HBase是一个建立在Hadoop之上的分布式、可扩展的NoSQL数据库。它提供了对大规模数据的高效存储和访问能力，并且具备高可靠性和高可用性的特性。在使用HBase的过程中，有时候需要对表进行重建，以便应对数据模型的变更、性能优化等需求。本文将介绍HBase重建的概念、原因、方法以及示例代码。
## 2. 为什么需要重建表
在实际应用中，可能会遇到
原创
2023-11-03 05:05:47
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在两个节点上分别重建MSDTC步骤如下：
1. “开始- > 运行” , 键入cmd.exe
2. 在命令行里运行 “msdtc -uninstall”，然后请您确认一下MSDTC这个服务在您的服务管理器里面已经不存在了” Distributed Transaction Coordinator”。并且请您也确认一下在
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2011-07-19 10:11:04
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[root@sukaka Packages]# rpm -ivh fop-0.95-4.2.el6.i686.rpm --force --nodeps
warning: fop-0.95-4.2.el6.i686.rpm: Header V3 RSA/SHA256 signature
原创
2012-03-05 15:37:51
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问题：[oracle@CRM ~]$ emctl start dbconsoleTZ set to US/PacificOC4J Configuration issue. /home/app/oracle/product/10.2.0/db_1/oc4j/j2ee/OC4J_DBConsole_CRM_CRM not found.解决方法：重建em用到三个指令/*重新配置dbcosoleemca
原创
2015-10-09 15:03:16
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