开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在图中找出可能组合的数量

在给定的问题中，你需要找出可能的组合数量。然而，这个问题并没有提供任何图形或具体的组合条件，因此无法给出确切的答案。如果你能提供更多的信息或明确问题的条件，我将能够给出更具体和全面的答案。

相关搜索:gcloud -找出子网中可用ip的数量 r:创建包含所有可能选项和变量组合数量的数据框 Scala所有可能的组合从给定的配料中找出可能的食谱数量？SQL查询可能的选择数量有限？在Python中是否有可能只获得一定数量的组合？基于多种可能因素的组合来减少R中的因素数量多个列表的可能组合如何找出Delphi函数可能抛出的异常？如何找出所有可能的反例Nusmv

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于 R语言的判别分析介绍与实践（1）

本期介绍的是《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》一书的第五章—— 判别分析(discriminant analysis)。判别分析是解决分类问题的多种算法的总称，通过将预测变量组合成新的变量来找到预测变量的新表示(必须是连续的)，从而最好地区分类。这种思想和一些降维算法有些相似。

02

几张图告诉你什么是人群画像分析

人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析，目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。

03

软件测试因果图分析法

Cause-Effect Graphing （因果图）因果图法产生的背景等价类划分法和边界值分析方法都是着重考虑输入条件，但没有考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系。这样虽然各种输入条件可能出错的情况已经测试到了，但多个输入条件组合起来可能出错的情况却被忽视了。如果在测试时必须考虑输入条件的各种组合，则可能的组合数目将是天文数字，因此必须考虑采用一种适合于描述多种条件的组合、相应产生多个动作的形式来进行测试用例的设计，这就需要利用因果图（逻辑模型）。因果图概念介绍因果图（Ca

09

机器学习原来这么有趣！【第一章】

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！

01

《Julia 数据科学应用》总结

3．假设你想创建一个列表，保存在一段文本中遇到的不同的（唯一的）词以及词的数量，你应该使用哪种数据结构来保存它们，可以最容易地进行随后的数据存取？

04

因果图和判定表_因果判定法

上一篇文章中介绍了等价类和边界值，接下来我们就来学习一下因果图和判定表，这两种方法在软件测试中是非常重要的工具，这两个东西理论也是很绕口，特别是因果图，砖家给的方法我看起来也很困，所以我们就不要按照砖家的思路来。

03

【手撕算法】HC显著性检测算法

HC仅仅是考虑了颜色特征，而RC考虑了空间特征。我们上一篇文章介绍的LC算法就是仅考虑了颜色特征。

04

ICLR2019 | 可解释的生成对抗网络

今天给大家介绍来自卡内基梅隆大学的Jun-Yan Zhu等人在ICLR2019上分享的"GAN Dissection:Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks."。本文作者从其他网络模型（如CNN、RNN等）的可视化方法中得到启发，提出了一个新的分析框架，它可以实现从单元（unit）、实体对象（object）和场景（scene）三个不同的层级上，从低到高的理解GAN内部的工作机制。

01

LeetCode周赛306，用原题，你对得起我们吗，日内瓦，退钱！

昨天的这场由蔚来汽车赞助，前1000名能获得简历内推的机会。据我所知，蔚来最近正在大规模招人。有想要找工作的同学可以考虑一下。

02

收藏 | 常见的这6种数据分析图表你都清楚吗？

你知道哪些做数据分析的图表？柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表有很多，用excel就可以生成，但是本文我想告诉你的是，通过这些图表该怎么做分析？

02

译：支持向量机（SVM）及其参数调整的简单教程（Python和R）

一、介绍数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。二、目录什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？推导SVM方程 SVM的优缺点用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？支持向量机是一种有监督的

08

【机器学习】有趣的机器学习：最简明入门指南

在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的朋友。我猜很多人已经读过了“机器学习”的维基百科词条，倍感挫折，以为没人能给出一个高层次的解释。本文就是你们想要的东西。本文目标在于平易近人，这意味着文中有大量的概括。但是谁在乎这些呢？只要能让读者对于ML更感兴趣，任务也就完成了。何为机器学习？机器学习这个概念认为，对于待解问题，你无需编写任何专门的程序代码

08

测试用例设计方法,现在才知道还有这么多

边界是指对于输入等价类和输出等价类而言，稍高于其边界值及稍低于其边界值的一些特定情况。

01

拆解业务问题的2个重要数据分析方法（附面试案例讲解）

如图的树状逻辑相信大家已经见过许多回了。一般说明逻辑树的分叉时，都会提到“分解”和“汇总”的概念。

05

一篇文章了解软件测试基础知识

白盒测试：测试人员需要了解代码程序结构和处理过程，按照代码逻辑进行测试，比如接口测试。

06

关于回溯算法，你该了解这些！

在二叉树系列中，我们已经不止一次，提到了回溯，例如二叉树：以为使用了递归，其实还隐藏着回溯。

04

测试新手百科：黑盒测试用例的设计（图文并茂，非常详细！）

测试用例设计方法可以组合为一个整体的策略，因为每一种方法都可以提供一组具体的有用的测试用例，但是都不能提供一个完整的测试用例集。

02

数据分析：精准提高商品购买数量和单价

忙于项目和公司的事情，好久没有写关于数据分析的文章，很多关注我的朋友都在催促我更新。其实，一直都有在想写也在纠结写什么内容的文章，刚好最近做了一个关联销售的项目，这个项目比较易懂，实际用处也比较大，所以这次就写一个关联销售的案例。

01

多模态LLM幻觉问题降低30%！业内首个“啄木鸟”免重训方法诞生｜中科大

一个免重训、即插即用的通用架构，直接从模型给出的错误文本下手，“倒推”出可能出现“幻觉”之处，然后与图片确定事实，最终直接完成修正。

03

从一道动态规划题带你领略『卡特兰数』是如何秒杀算法题的

思路：从 1 开始到 n ，每次以这个数为根，左子树存放比它小的数，右子树存放比它大的数。每个根不重复，因此每个树也必定不重复。

02

【机器学习实战】第11章使用 Apriori 算法进行关联分析

第 11 章使用 Apriori 算法进行关联分析关联分析关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常

06

【独家】一文读懂关联分析

前言关联分析是数据挖掘中一项基础又重要的技术，是一种在大型数据库中发现变量之间有趣关系的方法。说到数据挖掘的案例，相信很多人都会首先想到沃尔玛超市发现购买尿布的顾客通常也会购买啤酒，于是把啤酒和尿布放在一起销售同时提高了两者的销量的案例。这是关联分析在商业领域应用的一个典型，通过对大量商品记录作分析，提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。有了这些关联规则，商家制定相应的营销策来来提高销售量。关联技术不但在商业领域被广泛应用，在医疗，保险，电信和证券等领域也得到了有效的应用。本文将对数据挖

07

开发 | 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用？

今天，随着数据量的不断增加，数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库，通过建立可视化的方式进行数据的呈现。在使用技术的方式实现可视化之前，我们可以先和AI科技评论一起看看如何选择正确的图表类型。作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师，并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序。他用API编写了第一版Price Discovery，AI科技评论对他所写的这篇文章做了编译，未经许可不得转载。如何选择正确的图表类型四种可选择的基本

【干货分享】研效优化实践：AI算法助力深层BUG挖掘

导语随着产品在线上的持续运营，产品在线上的规模越来越大，功能也越来越复杂。产品体量的增长对质量要求越来越高。为了达到更高的质量要求，必然需要想办法增加测试的强度，但用传统的手工写用例自动化回归的方式成本过高。近年来，AI技术在越来越多的领域发挥了越来越重要的作用。在腾讯内部，我们也一直保持着对新技术的好奇心，积极学习并应用于日常工作中。本文作者是腾讯安全部系统测试高级工程师林军克，他拥有16年的软件测试经验，对AI技术在测试领域的落地颇有研究。本文以安全防护产品举例子，但此方法论适用于涉及多因素组

03

8 神经网络：表达(Neural Networks: Representation)

8 神经网络：表达(Neural Networks: Representation)

04

vivo 敏感词匹配系统的设计与实践

谛听系统是vivo的内容审核平台，保障了vivo各互联网产品持续健康的发展。谛听支持审核多种内容类型，但日常主要审核的内容是文本，下图是一个完整的文本审核流程，包括名单匹配、敏感词匹配、AI机器审核、人工审核四个环节。待审核文本需要顺次通过名单匹配、敏感词匹配、AI机器审核三个流程，若结果为嫌疑则需要人工审核，否则将直接给出确定的结果。

01

测试用例_因果图_测试用例图

界面中有多个控件，控件之间有组合或者限制关系，为了弄清楚不同的输入组合会对应怎样不同的输出结果，可以使用因果图或判定表法。

03

基于用户行为明细数据的画像分析

行为明细数据包含五个要素：WHO、WHEN、WHERE、HOW、WHAT，明细数据记录了用户在什么时间点通过哪个功能模块以何种方式操作了什么内容。行为明细数据大部分来自用户操作日志，经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中，本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。

05

大数据开发，如何发掘数据的关系？

网页之间链接关系蕴藏着网页重要性排序关系，购物车商品清单蕴藏着商品关联关系，通过对这些关系的挖掘，可帮助我们更清晰世界规律，并利用规律提高生产效率，改造世界。

02

LeetCode刷题实战84：柱状图中最大的矩形

https://leetcode-cn.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/

01

《图解算法》系列学习（三）

【导读】算法是人们利用电脑解决问题的技巧。《图解算法》这本书以轻松的对话方式，采用图解的辅助说明，帮助读者简单、自然地掌握算法的基本概念，并养成主动思考的习惯，达到用算法解决实际问题的目的。本文是《图解算法》系列最后一篇。

01

如何利用六西格玛降低汽车助力器螺母安装不良率

通过对六西格玛应用于汽车助力器安装缺陷的分析，尝试采用六西格玛质量分析法提高其安装不良率。

05

加速多图向量搜索

如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 k 个最近邻。当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。在Elasticsearch 8.10中，我们并行化了向量搜索，如果线程池中有足够的可用线程，则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。

02

回溯算法：求组合总和（二）

题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum/

01

【机器学习 | ARIMA】经典时间序列模型ARIMA定阶最佳实践，确定不来看看？

【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）

01

【通俗理解】RBF网络

在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。

02

通俗易懂讲解RBF网络

之前我们介绍过，在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。

02

JavaScript刷LeetCode拿offer-双指针技巧（下）_2023-03-15

由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。

01

JavaScript刷LeetCode拿offer-双指针技巧Medium篇

由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。

02

JavaScript刷LeetCode之双指针技巧（下）

由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。

01

Js刷LeetCode拿offer-双指针技巧（下）

由题意可知，保证所需的最小船数，意味着每一趟尽可能地搭载两个人，并且他们的重量最接近最大重量，以便后续趟次能够组成两个人。

01

马赛克：就这？

像素化（又称马赛克）是一种常见的打码方式，通过降低图像中部分区域的分辨率来隐藏某些关键信息，比如：

03

数据库基础(四) 关系代数

选择又称为限制（Restriction）。它是在关系R中选择满足给定条件的诸元组。

05

软件测试——程序控制流图、McCabe 环形复杂度与独立路径

根据程序流程图，完成： (1) 画出相应的程序控制流图； (2) 给出控制流图的邻接矩阵； (3) 计算 McCabe 环形复杂度； (4) 找出程序的一个独立路径集合。

01

【LeetCode热题100】【回溯】括号生成

给n对括号找出所有有效组合，首先常规深度遍历回溯能得到所有组合，然后我们来看什么样的组合是有效的，什么样的组合是无效的，采用尾插的字符拼接，因此无论何时）的数量不能超过（，当（和）的数量都得到了n，说明这个组合完成了

01

测试思想-测试设计测试用例设计之因果图方法

是一种利用图解法分析输入的各种组合情况，从而设计测试用例的方法，它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。

02

软测试总结

在软考的复习中，没个人都享受着知识带给我们的充足感，为了给自己留下一个回顾的足迹。还是对自己的复习经历来一个总结吧。

02

MIT副教授赵宇飞团队登数学四大顶刊，华人作者中两位是本科生，最小的是00后

3条直线形成的6个60度夹角，也刚好把一个二维空间分成6部分，合起来就是360度。

03

回溯算法 39. 组合总和

给你一个无重复元素的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ，找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的所有不同组合，并以列表形式返回。你可以按任意顺序返回这些组合。

02

使用 Python 进行数据清洗的完整指南

如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，而干净的数据是良好模型性能的先决条件。当然干净的数据并不意味着一直都有好的性能，模型的正确选择（剩余 20%）也很重要，但是没有干净的数据，即使是再强大的模型也无法达到预期的水平。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭