每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少

上一篇“BFS与DFS”写完,突然意识到这个可能偏离了“数据结构”的主题,所以回来介绍一下图的存储:邻接表和邻接矩阵. 存图有两种方式,邻接矩阵严格说就是一个bool型的二维数组,map[i][j]表示i到j有没有单向边,邻接表则是对1~N中每个点都拉出一个链表来,链表E[i]中存的每个点j都表示i到j有一条单向边. 这两种方式各有利弊,在稀疏图中,邻接表更好,省时间而且省空间:在稠密图中,邻接矩阵更好,不浪费时间的同时省去了指针域的空间. 而实际写代码时,对于邻接矩阵,我们可能会考虑用int型

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘( 博主亲自录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文出处: Cheatsheet – Python & R codes for common Machine Learning Algorithm

一.基本思想 1)从图中的某个顶点V出发访问并记录: 2)依次访问V的所有邻接顶点: 3)分别从这些邻接点出发,依次访问它们的未被访问过的邻接点,直到图中所有已被访问过的顶点的邻接点都被访问到. 4)重复第3步,直到图中所有顶点都被访问完为止.   二.图的存储结构

我们做算法题的目的是解决问题,完成任务,而不是创造算法,解题的过程是利用算法的过程而不是创造算法的过程,我们不能不能陷入这样的认识误区.而想要快速高效的利用算法解决算法题,积累算法模板就很重要,利用模板可以使我们编码更高效,思路更清晰,不容易出bug.下面是利用DFS算法思想遍历图的模板. 邻接矩阵版: //邻接矩阵版 int n, G[MAXV][MAXV]; //n为顶点数 bool vis[MAXV] = { false }; //入股顶点i已经被访问,则vis[i] = true, 初值

需求 models多表(一对多.多对多.一对一)的构建 速查 1.一对多 1 2 3 class User(models.Model):     name = models.CharField(max_length=10)     gender = models.ForeignKey(外键表名,to_field="连接的字段") 2.多对多 1 2 3 class User(models.Model):     name = models.CharField(max_length=10

一.Python 数据框就是典型的关系型数据库的数据存储形式,每一行是一条记录,每一列是一个属性,最终构成表格的形式,这是数据科学家必须熟悉的最典型的数据结构. 1.构建数据框 import pandas as pd data = {'year':[2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012], 'team':['FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'RMadrid', 'RMadr

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4800513.html 词汇表 想要玩得转R,重要的一点是有一个好的工作词汇表.以下是我认为的一个好的词汇表.你不必熟悉每个函数的细节,但是你应该知道它们的存在.如果词汇表中的函数你没有听说过,我强烈建议你阅读下相关文档. 我阅读了base包.stats包.untils包所有的函数,并提取了我认为最重要的函数,组成了下列的词汇表.列表中也有一些其他包中的重要函数,而且还有一些更加重要的,比如options().

Flash Media Live Encoder命令行推流Flash Media Live Encoder NotesFlash Media Live Encoder 除了直接以 GUI 方式操作之外还能透过 Command Line 呼叫 FMLECmd 方式控制以下则是简单的笔记 大部分 FMLECmd 操作都是需要一个 fmle_uid 参数的fmle_uid 用来表示一个 encoding session fmle_uid 格式定义假如是 rtmp streamingfmle_uid =

阅读导读: 1.什么是PeopleRank? 2.PeopleRank和PageRank有什么差别? 3.PR分析微博数据时,怎样对微博单个账号评分? 4.R语言怎样递归计算矩阵特征值? 5.怎样计算粉丝的关注度? 1. PeopleRank和PageRank PageRank让Google成为搜索领域的No.1,也是当今最有影响力的互联网公司之中的一个,用技术创新改变人们的生活.PageRank主要用于网页评分计算,把互联网上的全部网页都进行打分,给网页价值的体现. 自2012以来,中国開始进

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c

一.以TensorFlow为后端的Keras框架安装 #首先在ubuntu16.04中运行以下代码 sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev #在RStudio中安装Keras install.packages("devtools") devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) #在默认情况下,RStudio会加载CPU版本的Tens

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他

1.hive的数据加载方式 1.1.load data 这中方式一般用于初始化的时候 load data [local] inpath '...' [overwrite] into table t1 [partition(...)] -- 如果有local是从linux磁盘加载,如果没带local是从hdfs的某个目录移动到hive中 -- 带上overwrite会覆盖掉表中原来的数据 -- partition 加载到指定分区 1.2.使用查询语句向表中插入数据 insert overwrite

1.简介 如何利用最简单粗糙暴力的方法将数据写入Excel文件中呢? 因为ms word和excel的文档都支持html文本格式,因此我们可以基于这个原理采用html文本格式进行数据的输出. 在html中,我们只需要将数据照着所想要的顺序放进相应的html表格中即可. 我们采用PHP进行数据获取整理以及构造相应的html文本,最后通过字节流输出下载到用户本地. 2.代码 直接上代码,这是一个很简单的程序,里面都带有注释了. ExportExcel.class.php文件 <?php class

{静态查找表 + 动态查找表} 所谓动态,就是,找的时候没有则添加,或者能删除 关键字:primary key:用来表示查找表中的一条记录 {主关键字 + 次关键字} 主关键字是唯一的,用来唯一的标识查找表中的一条记录 (一)静态查找表 一.顺序表 类似于数组,顺序存储,在表中有位置,查找即给定关键字,遍历这个表,找到其位置或给出整条记录: 可以设置“哨兵” ,即标记0号元素就是要找的关键字:这样可以减去每次判断是否查找结束的麻烦,平均时间几乎减少一半 优化: 若访问频度不同,则设置频度域,根据

斐波那契数列--九九乘法表 # 1. 打印斐波那契数列 kl<-c(1,1) for (i in 1:8){ kl[i+2]<-kl[i]+kl[i+1] } kl # 10. 打印九九乘法表 # R 输出函数 for (i in 1:9){ for (j in 1:i){ cat(i,"*",j,"=",i*j," ") } cat('\n') } R语言的输出:cat() print() paste() 输入:scan() rea

树状图(或树形图)是一种网络结构.它由一个根节点组成,根节点产生由边或分支连接的多个节点.层次结构的最后一个节点称为叶.本文主要基于R语言实现树形图的绘制.关于python实现树形图的绘制见:基于matplotlib实现树形图的绘制 之所以还用R语言实现树形图的绘制,主要原因在于R语言所实现的树形图比python实现的更加多样.R语言树形图提供以下两种类型: 分层树形图:类似CEO管理团队领导管理员工等等. 聚类树形图:聚类将一组个体按相似性分组.它的结果可以可视化为一棵树. 本文主要参考:De

package com.java.dataStruct; public class Node<E> { E item; Node next; public Node(){ } public Node(E element){ this.item = element; } public Node(E element, Node next){ this.item = element; this.next = next; } } Node p; Node L = new Node<String&

之前的表单验证都是用js写的,这里也可以使用tp框架的验证.但是两者比较而言还是js验证比较好,因为tp框架验证会运行后台代码,这样运行速度和效率就会下降. 自动验证是ThinkPHP模型层提供的一种数据验证方法,可以在使用create创建数据对象的时候自动进行数据验证.验证的代码要写在模型层即Model里面. 数据验证有两种方式: 静态方式:在模型类里面通过$_validate属性定义验证规则.静态方式定义好以后其它地方都可以使用. 动态方式:使用模型类的validate方法动态创建自动验证规