我们如果要创业的话，首先是要购买一个域名空间的，因为这样可以帮助我们推广我们的产品，能让别人更好地了解我们的网站，但是很多人不知道域名空间哪里买好。那么，域名空间哪里买好呢？ 域名空间哪里买好呢？...域名空间哪里买好呢？出售域名空间的网站是非常多的，而且每个网站都有自己独特的优势，所以我们只需要根据自己的实际情况，选择一个合适的域名出售网站进行购买就可以了。
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...节点和节点之间可以存在多种关系，单向，双向 上图是一个人际关系图，其中的每个人的关系是凌乱的，一个人对另外的几个人之间的角色也是不同的，这里NEO4J 通过 lable 来定位一个节点（方块位置）在整体中的扮演的角色...图数据库是什么个人总结一下，一个通过key value来存储数据，并且在在查询前就建立了JOIN关系的，数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后，你可以看到上图从如何创建，一个实例的图，找寻数据，查询数据等等这些操作 点击箭头，可以将要执行的...等字段的内容 查询 tilte 等于 Cloud Atlas 返回节点本身 select CloudAtlas from Movie WHERE title = 'Cloud Atlas' 下面这张图的意思是
一大波热点图，告诉你用户都在看向哪里？最后发现其实网站上那些一层层的banner其实都是没！人！看！的，因为我们的大脑都会自动屏蔽掉他们！（不管你logo放多大！字有多明显！）...请注意：仅仅放上一张美女脸蛋图是远远不够滴！“她在看什么”才是最重要滴！ ? 这被称为“banner盲点”。这说明了为什么出版商和广告商那么讨厌“横幅广告”或“旗帜广告”。人们甚至连看都不看它。 ?...男人会更多关注旁边的杂物（右图）。 ? 面对一份简历，招聘人员在最初的6秒，关注的是应聘人员的姓名、当前职位、公司及当前工作的起始时间；之前公司的职位、公司及工作起始时间，以及教育信息。 ?...这张图显示IKEA的顾客在不知道出口的情况下，如何寻找单向路径出去。 ? 来自：互动中国 链接：http://www.damndigital.com/zh-hk/archives/143440
正文之前 好久没弄C++了，上学期颓废了半学期，这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP，所以弄点代码储备，待会到了考场说不定能省点功夫！ 正文 #in...
KEEP的首页界面 为何越来越多的应用将轮播图这个“标配”功能去掉呢？ 目前来看，静电有以下的猜想。 001....智能大数据推荐成为主流 轮播图是在很早之前就有的产物，当时轮播图的设置，是为了告诉用户，我们这些东西你快来看一下吧！...002.轮播图占首屏空间，空间利用率低 大家知道，轮播图是需要进行滑动的，根据静电以往的设计经验和产品给出的数据，轮播图只有第一张和第二张具有比较好的点击效果，而后续的轮播图点击效果非常差，占用那么大地方...多幅轮播图，后边的轮播图展示效果非常不好 现在，这个苗头已经出现，大胆的设计师团队开始去轮播图化。而另一些则反其道而行之，加大首屏焦点的展示。...是否要去掉轮播图或者加大轮播图，取决于用户习惯以及页面的功能。比如静电前边展示的这些去轮播图的应用，大多是电商类应用这种内容展示量非常大的应用。而小而美的应用，则专注聚焦自己的要点就好。
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法，所以这里答案是：不理它。 随着一趟一趟的排序，它们会慢慢被更小的元素往后挤，被更大的元素往前挤，最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。...结果很明显，当某个算法所需要进行的比较操作越少时，它排序就会越快(根据上面四张图的比较，毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢？
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分，请参考之前的推送： 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下： 1....此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法，它能计算从源点到图中任何一点的最短路径，假定起始点为A 2.
本文是其中第二篇，介绍了图算法。...前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。...一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳（hop）的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径，而是根据图的相邻情况或深度来探索图。这可用于信息检索。 1....和 SCC 一样，并查集通常用在分析的早期阶段，以理解图的结构。 并查集是一个预处理步骤，为了理解图的结构，在任何算法之前都是必需的。...四 总结 现在我们已经介绍了图的基础知识、图的主要类型、不同的图算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据...通过采用两个主成分构建分类图，可以看出稳定组（矩形）和恶化组（菱形）根本不能很好分开，在主成分分析时，考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率，若低于60%，需要采用多维尺度分析
前言：学习图的遍历算法之前，需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。
图的表示方式 图是由一系列点和边的集合构成的，一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式，c/c++可以看我的这篇文章：搜索(1) 这篇文章主要讲java语言中图的相关算法。... 图的拓扑排序以下图来举例，假设你要学课程A，但是课程A有先导课，必须上完先导课才能上A，因此你必须先上BCD，但是由于BD也有先导课K，所以必须先上K。... 图的最小生成树算法用于无向图，只选择图中的某些边，达到整体边的权重加起来是最小的，并且各个点之间是连通的，连通的意思是假设[1,2]之间有条边，[2,3]之间有条边，那么[1,3]之间就是连通的，图的最小生成树算法有两个...，分别是K算法和P算法，他俩产生的结果都是一样的，只不过决策的过程不一样。...K算法 ? 以上面的图为例，K算法的思想是以边进行考虑，优先选择小权重的边。
实用拜占庭容错算法（PBFT） Barbara Liskov 和 Miguel Castro 于1999年推出了实用拜占庭容错算法（PBFT），由于 Cosmos 和 Polkadot 等权益证明链的基础是...在架构这方面，2014年，Jae Kwon 根据实用拜占庭容错算法（PBFT），在 Cosmos Hub 中使用了 Tendermint 共识算法。...允许链的一部分“最终化”且不可逆，将终结工具与生成区块分离，允许效率较低的终结工具在生成区块的不同流程生效，这意味着区块的生成有可扩展功能，这与基于 PBFT 的 Cosmos Tendermint 算法不同
比如，从A到D的最短路径，通过肉眼观察可以得出为如下，A->C->D，距离等于3+3=6，其中A->C边上的数值3称为权重，又知这是无向图，从C到A的权重也为3。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合，S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A，V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点，如下图所示： ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典，作为算法的输出，初始时，统一设置为 -1， ?...选取最小距离，即B进入S集合，并且，Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较， 如果dist(A->B)!...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想，直到集合V的元素个数为0为止，最终的dist字典如下： ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路： 1. 初始化两个集合，S集合和V集合。
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，...PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说)： 初始化： PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
我单独传了一份到github上，想要原版图片的，可以点击下方的链接，来访问github： https://github.com/wangyuntao/linux-kernel-illustrated 另外，精致全景图系列文章...那当我们调用printk函数后，这些输出的信息到哪里去了呢？我们又如何在linux下的用户态，查看这些信息呢？...为了解答这些疑问，我画了一张printk全景图，放在了文章开始的部分，这张图既包含了printk在内核态的实现，又包含了其输出的信息在用户态如何查看。...我们可以根据这张图，来理解printk的整体架构。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。...这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。...大致算法就是这样，汉明距离的代码我没给出，这个比较简单。一般都是在数据库里面进行计算，得到比较小的那些图片感知哈希值。 当然，实际应用中很少用这种算法，因为这种算法比较敏感。...在dHash算法中，它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。若要处理一定程度的变形，得要调整一下这个算法。...pHash算法就是基于dHash算法调整而来的，用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。
关于Map数据类型可以访问，算法：列表List、映射Map、集合Set-理论 public class TreeMap extends AbstractMap implements...这个算法直接看容易懵，需要按图服用。下面给出每种情况调用的图例。 情况1，父亲节点在祖父节点左边，且叔叔节点为红色。 ?...fixAfterInsertion方法逻辑顺序图 ? 引入图 在树的基础上，我们知道当前节点中有多个指向下一节点的引用，假如还存在零个及以上指向上一节点（或者根节点）的引用，我们称之为图。...图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 ?...JDK源码中好像并没有图这种数据结构。 下面给出几个Java实现图的博文。 Java数据结构和算法-图 数据结构(Java随笔)—图
正文之前 好久没弄C++了，上学期颓废了半学期，这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP，所以弄点代码储备，待会到了考场说不定能省点功夫！ 正文 #inc...
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