MySQL Where MAX的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

書中字有黃金屋 問題的答案無所不包論文書籍站 MySQL Where MAX

MySQL Where MAX的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦甘長春寫的 MySQL資料庫管理實戰 可以從中找到所需的評價。

國立臺中科技大學 資訊工程系碩士班 林春宏所指導 劉柏駿的 植基於雲端計算之影像查詢整合平台－以水族館魚類為例 （2014），提出MySQL Where MAX關鍵因素是什麼，來自於Android、雲端、顏色特徵、紋理特徵、特徵分群、辨識系統。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了MySQL Where MAX，大家也想知道這些：

MySQL資料庫管理實戰

為了解決MySQL Where MAX的問題，作者甘長春 這樣論述：

《MySQL資料庫管理實戰》詳細介紹了MySQL資料庫管理從入門到實戰在內的所有知識。《MySQL資料庫管理實戰》共分為18章，主要介紹了MySQL資料庫的系統管理與基本操作，MySQL資料庫的流程式控制制及函數、日期時間處理、分組統計、多表聯合操作，以及MySQL資料庫的內部工作原理、存儲引擎、事務處理、存儲程序開發、備份恢復、性能優化等內容。 《MySQL資料庫管理實戰》步驟詳細，示例豐富，以實戰為主，講解直擊MySQL資料庫的本質，特別適合有志於從事資料庫開發與設計的入門級讀者閱讀。本書還可以供開設了資料庫課程的高等院校的師生閱讀，以及作為相關IT培訓機構的參考圖書

。

植基於雲端計算之影像查詢整合平台－以水族館魚類為例

為了解決MySQL Where MAX的問題，作者劉柏駿 這樣論述：

本論文提出使用者整合性的影像查詢平台，其中使用者能夠透過智慧型手機或個人電腦，再運用本文所研發的手機APP軟體以及網站Web應用系統，進行辨識不同的魚，並藉由雲端的運算以達到即時回應與提供相關的魚資訊。使用者端透過智慧型手機上的APP軟體，然後在拍攝魚後的影像內選擇有興趣的區域(Region of Interest, ROI)，之後將ROI的子影像(或稱為查詢影像)上傳至雲端伺服器，或透過個人電腦上的網站Web應用系統，從網頁上將ROI的子影像(或稱為查詢影像)上傳至雲端伺服器。當伺服器接收到使用者端傳來的查詢影像時，伺服器會進行魚辨識的處理。其處理的過程先將查詢影像進行顏色與紋理的特徵萃取

(feature extraction)，再與影像資料庫(image data set)的顏色與紋理特徵，進行相似度比對(similarity matching)，最後將最相似的前五個魚資訊回傳給使用者端。為了考慮到即時系統(real-time)的處理，加快物件特徵相似度比對，本研究做了特徵的分群(K-means)，以進行初步過濾的處理，再進行細緻的相似度比對，以達到快速且精密的影像辨識(image recognition)與查詢(image retrieval)。最後系統再將這些相似的魚資訊，將有關魚的資訊以文字說明、影像或影片方式傳送給使用者。為了驗證本系統的有效性與可行性，而運用智慧型手

機與個人電腦進行魚的即時辨識系統之實驗，其實驗結果顯示，此辨識系統採用HSV、梯度與SURF等特徵，所得到的辨識率高達89%以上。本系統的雲端伺服器可以處理複雜的運算以及龐大的影像資料，亦能提供快速且穩定的效能，並且降低手機所需的規格和提升續航力，讓更多人能使用本系統。