求法是需要对特征点邻域内的点的梯度方向进行直方图统计，选取直方图中比重最大的方向为特征点的主 方向，还可以选择一个辅方向。在计算特征矢量时，需要对局部图像进行沿主方向旋转，然后再进邻域内的梯度直方图统计（4x4x8）。

第二季度腾讯收入 105.272 亿元，环比增长9.1％，同比增长 56.2％，其中互联网增值服务贡献了 77.866 亿元，网络广告业务则猛增了 62.9％；盈利 31.106 亿元，环比增长5.0％，同比增长 32

Internet Explorer：环比增长0.45个百分点，至58.94%。 Chrome：环比下跌0.68个百分点，至20.57%。 Firefox：环比下跌0.65个百分点，至13.26%。

跳板渗透入僵尸网络，找出邻接的僵尸主机；接着不断复制被控制的僵尸主机，每次新的克隆体都会与邻居僵尸主机 建立一条点对点连接，同时断开该邻居的某一条原有的连接关系，这样下去直到邻居僵尸被克隆体完全包围起

after(b) b成为a后的紧邻元素 a.insertAfter(b) a成为b前的紧邻元素 a.before(b) b成为a前的紧邻元素 a.insertBefore(b) a成为b前的紧邻元素 13. 删除节点：

中而关系在另一个类中，但是它们也作为一个直接链接储存在 Profile 类的对象节点中（“自由指数邻接”）。所有的查询均作为 SQL 查询发送到数据库中。Oriento 驱动使用的是通常 node.js

next;//指向下一个临节点 int data;//存放邻节点在数组中的位置 }; struct node { int valu;//存放节点的值 struct tnode * link;//指向邻节点 }; struct picture

变色龙算法的聚类步骤步骤 2003.5.26 5. 稀疏图节点表示数据项 边表示数据项的相似度 图的表示基于k-最近邻居图的方法 节点表示数据项 边表示边的一个节点v在另一个节点u的k个最相似点中。 好处： 距离很远的数据项完全不相连

就行。对某些产品，有时我们只要能用上一小点功能就不错了，而绝大部分功能只是一个摆设。但绝大部分IT厂家期望IT越复杂越好，并且致力于IT复杂化。因为IT复杂了，就需要他们的专业服务。 浩为致力于IT简

434s而 ESPCN只需要0.029s。 4， VESPCN 在视频图像的SR问题中，相邻几帧具有很强的关联性，上述几种方法都只在单幅图像上进行处理，而VESPCN（ Real-Time Video

取决于现实情况。 我们在本文中用的是余弦距离相似性来计算两个用户之间的相似度。 与目标用户最相邻的K个用户 我们知道，在找和你兴趣爱好相似的小伙伴的时候，我们可能可以找到几百个，但是有些是好基

用户给了我们两个答案：第一个答案是我用惯了不愿意切换，这个场景在今天非常明显。 问：为什么用携程不用艺龙？答：用习惯了。问：是艺龙的价格比携程贵吗？答：不是的。 这就是势能。 还有一个呢？用户给我们第二个反馈。第二个反馈，让我

来实现小球，用 CABasicAnimation 来实现小球的移动； 小球外层圆环旋转的效果，首先也是用 CAShapeLayer 来实现圆环，然后配合 CABasicAnimation 控制 CAShapeLayer

别流。这样即使数据包有效载荷已经进行了加密，仍然可以实现对QoS的支持 ▽全新的ICMPv6协议（邻节点发现协议）取代了IPv4协议中的ARP协议、ICMP协议和IGMP协议。 ▽ IPv6提供了内置的移动性IPv6的新特性（3）

[RTB-GigabitEthernet0/0]ospf dr-priority 那么在 OSPF邻居状态稳定后，______。（选择一项或多项） A. OSPF 接口优先级相同，在 192.168.1

我提供资源，怎么让我自动或者是主动获取到这些资源。 虽然角色只有三个，但是一般来说都是非常多的厂家在参与的。运营商需要一个规范的标准平台，把这三个拉到上面去，在平台上满足大家的需求。 我们

在大部分时间内，这都工作的很好，但当两个对象互相持有的时候，这就会陷入一个僵局。直接，或者更常见的，通过间接对象连接它们。这种持有引用的环我们叫做循环引用（Retain cycles）。 循环引用会导致一些列的问题。最好的情况下，

0～2^32的一个圆环上（顺时针分布）。如下图所示： 图一 集群中有机器：A , B, C, D, E五台机器，通过一定的hash算法我们将其分布到如上图所示的环上。 2、访问方式

象最后互相“拥有”对方，直接或着更多通过其它对象间接的连接它们，这就会陷入一个僵局。这种持有引用的环就叫做循环引用。 retain cycle 循环引用会导致一系列的问题，最优的情况是对象

换了一个中心点后得到的聚类结果被称为当前聚类结果的邻居，搜索的邻居点数目被用户定义的一个参数加以限制。如果找到一个比它更好的邻居，则把中心点移到该邻居节点上，否则把该点作为局部最小量。然后，再随机选择