KD-Tree是一种由二叉搜索树推广而来的用于多维检索的树的结构形式（K即为空间的维数）。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。
2024/11/3 10:53:27
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2024/11/2 16:33:25
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~绝对原创~多多关注：http://blog.csdn.net/lttree内涵实现背景音乐与音效的实例用法：新建工程，将里面resource和classes文件夹替换即可。
2024/10/18 15:30:54
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Linux教程:books:linux-tutorial是一个Linux教程。
:repeat_button:项目同步维护在|:open_book:|:open_book:内容Linux命令学习Linux的第一步：当然是从入手了。
help-关键词：help，whatis，info，which，whereis，mancd，ls，pwd，mkdir，rmdir，tree，touch，ln，rename，stat，file，chmod，chown，locate，find，cp，mv，rm-关键词：cat，head，tail，more，less，sed，vi，grep-关键词：tar，gzip，zip，unzip-关键词：groupadd，groupdel，groupmod，useradd，userdel，usermod，passwd，su，sudo-关键词：reboot，
:repeat_button:项目同步维护在|:open_book:|:open_book:内容Linux命令学习Linux的第一步：当然是从入手了。
help-关键词：help，whatis，info，which，whereis，mancd，ls，pwd，mkdir，rmdir，tree，touch，ln，rename，stat，file，chmod，chown，locate，find，cp，mv，rm-关键词：cat，head，tail，more，less，sed，vi，grep-关键词：tar，gzip，zip，unzip-关键词：groupadd，groupdel，groupmod，useradd，userdel，usermod，passwd，su，sudo-关键词：reboot，
2024/10/10 15:46:38
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数据挖掘的课程作业实现，两种算法的实现，包括测试数据，可执行程序和源代码，及两个算法实现的对比截图。
2024/8/25 5:46:29
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ssd模型文件，caffe_ssd_microsoft工程可以直接进行测试https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd原地址
2024/7/25 4:32:31
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Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
2024/7/3 19:37:45
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树视图排序包为Atom树形视图包添加排序功能。
产品特点排序方式文档名称文件名（忽略扩展名）文件扩展名文件大小档案存取时间文件变更时间文件修改时间文件创建时间文件组名称（“文件组”表示“组件”，“指令”等，例如“a.component.js”“b.component.js”“a.directive.js”“b.directive.js”）降序排列您可以设置降序排列或升序排列。
区分大小写的排序您可以设置区分大小写的排序或不区分大小写的排序。
排序文件夹使用排序文件夹将对文件夹进行排序，否则将不对文件夹进行排序。
此选项不影响文件之前或之后的排序文件夹的选项。
在文件之前或之后对文件夹进行排序列出目录项时，请在文件之前或之后列出子目录。
申请目录您可以定义将这些设置应用到哪些文件夹的RegEx模式，或者保留空白并应用到所有文件夹。
产品特点排序方式文档名称文件名（忽略扩展名）文件扩展名文件大小档案存取时间文件变更时间文件修改时间文件创建时间文件组名称（“文件组”表示“组件”，“指令”等，例如“a.component.js”“b.component.js”“a.directive.js”“b.directive.js”）降序排列您可以设置降序排列或升序排列。
区分大小写的排序您可以设置区分大小写的排序或不区分大小写的排序。
排序文件夹使用排序文件夹将对文件夹进行排序，否则将不对文件夹进行排序。
此选项不影响文件之前或之后的排序文件夹的选项。
在文件之前或之后对文件夹进行排序列出目录项时，请在文件之前或之后列出子目录。
申请目录您可以定义将这些设置应用到哪些文件夹的RegEx模式，或者保留空白并应用到所有文件夹。
2024/5/13 19:20:24
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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