SCUT_FORU_DB_Release SCUT-FORU：Flickr OCR通用数据库 Flickr OCR通用数据库（缩写为FORU，发音类似）是从Flickr网站收集的，现在由华南理工大学的人机智能交互实验室发布。 该数据库可以从下载 最好，金连文。 1数据库组织 FORU包含两个部分，分别是Chinese2k和English2k数据集。 （a）English2k数据集 English2k数据集由两个子集组成，一个子集适合于字符检测，另一个子集适合于单词检测。 角色检测子集具有813个训练图像和349个测试图像。 详细的注释在表1中给出。另一方面，单词检测子集具有1200个训练图像和515个测试图像。 表2列出了详细的注释。 Table 1 Character Level Bounding boxes

《深入理解Greenplum数据库：基于MPP架构的大数据处理》 Greenplum数据库系统，作为一款高效的大数据处理工具，被广泛应用于大数据仓库（DW）和商业智能（BI）领域。其核心特性在于采用无共享（shared-nothing）的大规模并行处理（MPP）架构，这使得它在处理海量数据时展现出卓越的性能和扩展性。在本文中，我们将深入探讨Greenplum的MPP架构、与PostgreSQL的关系以及如何在RHEL7环境下安装和使用Greenplum。 让我们了解MPP架构。MPP（Massively Parallel Processing）是一种分布式计算模型，每个节点都拥有独立的内存和存储资源，且不共享这些资源。在Greenplum中，数据被分割成多个段，均匀分布在各个节点上，每个节点独立处理分配到的数据，然后将结果合并。这种架构使得Greenplum能充分利用硬件资源，实现快速的数据处理和分析。 Greenplum是基于PostgreSQL的，这意味着它继承了PostgreSQL的SQL兼容性和ACID事务特性。然而，Greenplum针对大规模数据处理进行了优化，如增加并行查询执行、动态数据分片等。同时，Greenplum还提供了高级的数据分析功能，如并行化的数据加载、复杂的SQL查询支持和高级统计函数。 在“greenplum-db-5.0.0-rhel7-x86_64.zip”压缩包中，我们看到一个名为“greenplum-db-5.0.0-rhel7-x86_64.bin”的可执行文件。这是Greenplum数据库的安装程序，适用于Red Hat Enterprise Linux 7（RHEL7）64位环境。安装过程通常包括以下步骤： 1. 解压下载的zip文件。 2. 执行安装脚本，通常需要root权限。 3. 配置系统环境变量，如设置`$GPHOME`和`$PATH`。 4. 初始化数据库集群，定义数据目录和初始化参数。 5. 创建管理员用户和数据库。 6. 配置安全设置，如防火墙规则和SSL证书（如果需要）。 7. 测试连接和运行简单的查询，验证安装成功。 在实际应用中，Greenplum的高效性能得益于其智能查询优化器。它能够分析SQL语句，生成最佳的执行计划，利用MPP架构的优势，使得数据处理速度得到显著提升。此外，Greenplum还支持分区表、物化视图和并行加载等功能，进一步增强了其在大数据场景下的实用性。 Greenplum数据库是大数据工程师不可或缺的工具，它的MPP架构和对PostgreSQL的优化使其在大数据处理领域独树一帜。掌握Greenplum的安装、配置和使用，将极大地提升数据处理和分析的能力，对于数据驱动的企业来说具有重要的价值。

内容概要：本文详细介绍了基于0.18μm工艺的10bit高速逐次逼近型模数转换器(SAR ADC)的设计与性能仿真。文章从引言开始，阐述了SAR ADC在现代科技中的广泛应用背景，随后深入探讨了该ADC的技术特点，包括采用逐次逼近型架构、合理的电路设计、高效的转换过程和低功耗特性。性能指标部分重点分析了有效位数(ENOB)达到9.6bit和信噪比动态范围(SFDR)高达63.7dB的优势。最后，通过仿真分析展示了该ADC在不同条件下的稳定性能，为其实际应用提供了有力支持。 适合人群：从事模数转换器研究与开发的专业人士，尤其是关注高分辨率、高动态范围ADC设计的研究人员和技术工程师。 使用场景及目标：适用于需要高精度、低噪声干扰的系统设计，如雷达、通信、遥感等领域。目标是帮助读者深入了解SAR ADC的设计原理及其性能优势，为相关项目提供理论依据和技术指导。 其他说明：文中提到的仿真工具对于理解和优化ADC性能至关重要，建议读者结合具体应用场景进行进一步探索和实验。

Greenplum 大数据平台基于MPP（大规模并行处理）架构，具有良好的弹性和线性扩展能力，内置并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术，兼容 SQL 标准，具备强大、高效、安全的PB级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力 rpm安装包，直接安装，很方便，有需要可以下载试一下，

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Greenplum是一个面向数据仓库应用的关系型数据库,它基于流行的PostgreSQL开发,因为有良好的体系结构,所以在数据存储,高并发,高可用,线性扩展,反应速度,易用性和性价比等方面有非常明显的优势,非常受欢迎.进入大数据时代以后,Greenplum的性能在TB级别数据量的表现上非常优秀,单机性能相比Hadoop要快上好几倍;在功能和语法上,要比Hadoop上的SQL引擎Hive好用很多,普通用户更加容易上手.

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关于更新全国统计用区划代码和城乡划分代码的公告 　　为更好满足2020年常规统计调查和专项调查的需要，国家统计局组织开展了2019年度统计用区划代码和城乡划分代码更新维护工作，调查时点为2019年10月31日。目前，已完成更新维护工作,现予公布。 　　2019年统计用区划代码和城乡划分代码依据国务院批复同意的《关于统计上划分城乡的规定》（国函〔2008〕60号）及国家统计局印发的《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》（国统字〔2009〕91号）编制。 　　此次发布内容为2019年全国统计用区划代码（12位）和城乡分类代码（3位），地域范围为国家统计局开展统计调查的全国31个省、自治区、直辖市，未包括我国台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区。 　　《关于统计上划分城乡的规定》指出：“本规定作为统计上划分城乡的依据，不改变现有的行政区划、隶属关系、管理权限和机构编制，以及土地规划、城乡规划等有关规定”。统计用区划代码和城乡划分代码，在统计工作中应当使用，需要在其他工作中使用时，请务必结合有关实际情况。