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FP 增长 java 代码 在编译时，软件可以使用 Java 解释器的正常方式调用： APPLICATION_CLASS_FILE_NAME java 如果您计划来处理一个非常大的数据集，它是个好主意，要抓住一些额外的内存。例如： java-Xms600m-Xmx600m APPLICATION_CLASS_FILE_NAME 软件，在所有情况下的输入是 （以空格分隔）二进制值数据集研发。R集包括一套的N条记录，每个记录 （r），反过来，包括一组属性。因此： R = {r | r = 子集 A} A在哪里的可用的属性集。D的值然后定义如下： D = |到此处 然后，我们说一个特定的数据集拥有D 列和N 行。小示例数据集可能如下所示： 1 2 3 6 1 4 5 7 1 3 4 6 1 2 6 1 2 3 4 5 7 在此情况下， A = {1、 2、 3、 4、 5、 6、 7}中的位置。请注意属性的数字进行排序按顺序开始加上数字 1 （值为 0，具有特别意义）。输入的文件是使用-F标志包含。 该程序分别假设的支持和信任默认阈值值的 20%和 80%。然而，用户可以输入他们自己使用的-S和-C标志的阈值。阈值表示为百分比。 下面给出一些示例调用中，使用一个离散化 / 正规化

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问题的动机 图像数据库和集合可以是巨大的尺寸，包含数百，数千或甚至数以百万计的图像。传统的图像检索方法搜索将匹配由人类的分类程序 [6] 分配给图像的描述性关键字关键字。目前正在开发中，即使存在几个系统，是基于他们的内容的图像检索称为， 基于内容的图像检索基于内容图像检索。计算代价昂贵，但结果却远远超过传统的图像标引准确。因此，存在精度和计算的成本之间的权衡。这个折衷下降以及更高效的算法利用增加计算能力变得便宜。 问题陈述 因为这个问题涉及图像作为查询进入一个软件应用程序，旨在利用可视属性的提取和匹配他们的

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