// 讨论QQ群:135202158 最近做某个东西,最后用图实现了,这里总结一下算法. 假设有以下带权有向无环图(连通或非连通,我这里用的是非连通的): 每个节点(node)可能与其他节点有向地相连,相邻节点的边(edge)有权值(weight)属性.从一个节点到任意一个节点的连的集合称为路径(path),且路径的权为各边权的最小值. 现在的问题就是求所有可能的路径,并算出各路径的权. 以下是简单的C++代码实现,我是用遍历边来实现的,节点和边是两个数据结构: #include <iostre

前面提到了用R画网络图,免不了要对网络图nodes和edges的特征做一些统计.分享下我的代码: ########## nodes edges的统计########### # ####nodes的度有三种:点度中心度(degree),接近中心度(closeness),中间中心度(centrality) routes_tidy <-routes_tidy %>% activate(nodes) %>% mutate(degree = centrality_degree()) #degree

我们可以使用正切操作将角度转变为斜率,那么怎样利用斜率来转换为角度呢?可以利用斜率的反正切函数将他转换为相应的角度.as中有两个函数可以计算反正切,我们来看一下. 1.Math.atan() Math.atan()接受一个参数:用法如下: angel=Math.atan(slope) angel为一个角度的弧度值,slope为直线的斜率,是一个数字,这个数字可以是负的无穷大到正无穷大之间的任何一个值. 不过,利用他进行计算比较复杂.因为他的周期性,一个数字的反正切值不止一个.例如atan(-1)

概述 上个版本简单的连线在一些复杂场景,尤其层级比较多,连线跨层级比较多的情况下,会出现线条会穿过矩形的情况,这一讲就是在这个基础上,去优化这个连线. 场景分析 在下面几种情况下,简单版本的画法已经没法办规避障碍节点了. 这种情况,由于简单版本,我们只在整条路径上添加了2个拐点,这种画法,当出现上述情况,线条就会被B挡住,实际的需求,我们要规避这种节点,绕开. 应该是下面这种情况: 再复杂一点的场景如下 这时候有2个节点挡住了.我们要做的就是按照图示,绕开节点. 思路分析 观察分析,我们要想绕开

来自:https://segmentfault.com/a/1190000009675230 下面开始coding:先写个canvas标签 <canvas height="620" width="1360" id="canvas"></canvas> 加上一些默认的样式: *{ margin:0; padding:0; } body{ overflow: hidden; } 这里的overflow:hidden是为了防止出

2015年7月16日将会发布有史以来最令人兴奋的控件-Wijmo 金融图表,它的一体化设计为单个自定义集合提供了所有主要的金融图表,这是市场上的其他控件都不具备的独一无二的好处.它像Wijmo其他任意一款控件那样轻量级,而实际上自身也是应用程序.相信您很快会因其灵活性和强大的功能而会爱上它. 如果想使用金融图表,那么您可能还需要一个金融图表的入门教程.不然单凭名称和定义, 很不容易理解怎样为不同的场景选用合适的可视化工具.这里一系列金融图表博客就是我们为您精心准备的最好资源. 图表 #1: 平均

指标线计算方法 l   dataDR = Kdata(原始数据)/dr(除权)  //除权数据等于原始数据除以DR(除权) 其中,日K数据 需要本地进行除权处理.周K和月K的旧数据部分由服务器进行处理,新数据部分是需要本地进行处理的.使用DR数据时需要检查是否需要去掉预先给的DR数据. l   K线MA5 : 5天收盘价平均值 l   K线MA10: 10天收盘价平均值 l   K线MA20: 20天收盘价平均值 l   K线MA60: 60天收盘价平均值 l   成交量MA5 : 5天成交量平

一.目的 一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块,一般情况下在不选择按照某一字段排序的情况下,都是按照打分的高低进行一个默认排序的,所以如果正式使用的话,必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以,否则被问起来为什么这个在前面,那个在后面不好办,因此对Elasticsearch的打分策略详细的看了下,虽然说还不是了解的很全部,但是大部分都看的差不多了,结合理论以及搜索的结果,做一个简单的介绍 二.Elasticsearch的打分公式 Elasticsearch的默认打分公式是lucene

线上BUG说处理方法:1.关于线上BUG问题,目前公司有一整套线上故障流程规范,包括故障定义.定级.处理流程.故障处理超时升级机制.故障处理小组.故障处罚(与故障存在时长有关)等:2.最主要的是,线上故障是研发和测试团队的KPI,KPI计算是分开的,线上只要出现BUG,研发必须承担责任:对于测试来说,是复盘的时候确认是不是漏测,只有漏测才会计算测试责任:3.最重要的是,公司从上下都重视这套故障流程规范,所以应该先建立规范:并让大家都认可,这样研发在开发的时候才会尽心尽力,测试也有更多时间做测试的

前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传.函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费.函数计算更多信息 参考.Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算.API 网关.日志服务等资源.它通过一个资源配置文件(template.yml),

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的

力导向图中每一个节点都受到力的作用而运动,这种是一种非常绚丽的图表. 力导向图(Force-Directed Graph),是绘图的一种算法.在二维或三维空间里配置节点,节点之间用线连接,称为连线. 各连线的长度几乎相等,且尽可能不相交.节点和连线都被施加了力的作用,力是根据节点和连线的相对位置计算的. 根据力的作用,来计算节点和连线的运动轨迹,并不断降低它们的能量,最终达到一种能量很低的安定状态. 力导向图能表示节点之间的多对多的关系. 1. 数据 初始数据如下: var nodes = [

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有

一.饼状图 在布局的应用中,最简单的就是饼状图. 1.数据 有如下数据,需要可视化: , , , , ]; 这样的值是不能直接绘图的.例如绘制饼状图的一个部分,需要知道一段弧的起始角度和终止角度,这些值都不存在于数组 dataset 中.因此,需要用到布局,布局的作用就是:计算出适合于作图的数据. 2.布局(数据转换) 定义一个布局: var pie = d3.layout.pie(); 返回值赋给变量 pie,此时 pie 可以当做函数使用. var piedata = pie(dataset

CSDN新首页上线啦,邀请你来立即体验! 立即体验 博客 学院 下载 更多 登录注册 The DOT Language 翻译 2014年04月15日 11:27:07 标签: EBNF / 语言 / Graphviz / dot / 编码   缘起 在学习著名的Graphviz的工具中dot时,看到这篇语言描述,不长,就翻译了一下.翻译方法依然是带监督的机器学习,可惜的就是这个监督是不可反馈的. 正文 1. Introduction The following is an abstract gr

今天是杨思祺老师的讲授~ 最短路练习题: POJ 1125 Stockbroker Grapevine 有 N 个股票经济人可以互相传递消息,他们之间存在一些单向的通信路径.现在有一个消息要由某个人开始传递给其他所有 人,问应该由哪一个人来传递,才能在最短时间内让所有人都接收到消息. 题解: 全局最短路,裸的 Floyd 不用说了,时间复杂度 O (n3): POJ 1502 MPI Maelstrom 给出 N 个处理器之间传递信息所需时间矩阵的下三角,求信息 从第一个处理器传到其它所有处理器

BZOJ 2200 道路和航线重讲ww: FJ 正在一个新的销售区域对他的牛奶销售方案进行调查.他想把牛奶送到 T 个城镇 (1 ≤ T ≤ 25000),编号为 1 到 T.这些城镇之间通过 R 条道路 (1 ≤ R ≤ 50000) 和 P 条航线(1 ≤ P ≤ 50000) 连接.每条道路 i 或者航线 i 连接城镇 Ai 到Bi,花费为 Ci.对于道路, 0 ≤ Ci ≤ 10000; 然而航线的花费很神奇,花费 Ci 可能是负数 (-10000 ≤ Ci ≤ 10000).道路是双向

昨天开始学用Cytoscape,其tutorial分为两个部分,基础的和高级 的.基础教程又分成了四课:Getting Started.Filters & Editor.Fetching External Data和Expression Analysis.为防忘记,做个摘记. 第一课 新手上路 地址:http://wiki.cytoscape.org/Presentations/01_Get_Started Cytoscape可以本地安装,也可以web start.软件得用java,所以要装JR

作者:Yaong 出处:https://www.cnblogs.com/yaongtime/articles/14033444.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但未经作者同意,必须保留此段声明:必须在文章中给出原文连接:否则必究法律责任   记录一下对 list-scheduling algorithm的学习过程.   指令调度的一般性目的是为了获得更快的程序执行速度. 指令调度器需要满足在执行结果相同的前提下,最小化程序块的执行时间.   指令调度受到三方面的约束,

Abstract We present a new learning architecture: the Decision Directed Acyclic Graph (DDAG), which is used to combine many two-class classifiers into a multiclass classifiers. For an