本文将通过三个简单的例子，讲解如何在Tableau中通过颜色图例、字母顺序和国家来控制Z-Order。
接上篇内容，继续对CALTag源码进行详细剖析~ 3、 角点检测 为了方便说明，在此将一个自识别标记，也就是上一步骤保留的连通区域，称为一个quad。下面分析一下如何检测quad的四个角点。
一、图的遍历 与树的遍历操作类同，图的遍历操作的定义是，访问途中的每个顶点且每个顶点之北访问一次。图的遍历方法有两种：一种是深度优先遍历，另一种是广度优先遍历。图的深度优先遍历类似于树的先根遍历，图的广度优先遍历类同于树的层序遍历。 图的遍历需要考虑的三个问题： (1)图的特点是没有首尾之分，所以算法的参数要指定访问的第一个顶点。 (2)因为对图的遍历路径有可能构成一个回路，从而造成死循环，所以算法设计要考虑遍历路径可能出现的死循环问题。 (3)一个顶点可能和若干个顶点都是邻接顶点，要使一个顶点的所有邻接顶点按照某种次序都被访问到。 二、连通图的深度优先遍历算法。 图的深度优先遍历算法是遍历时深度优先的算法，即在图的所有邻接顶点中，每次都在访问完当前节点后，首先访问当前顶点的第一个邻接顶点。 深度优先遍历算法可以设计成递归算法。对于连通图，从初始顶点出发一定存在路径和连通图中其它顶带相连，所以对于连通图来说，从初始顶点出发一定可以遍历该图。连通图的深度优先遍历递归算法如下。 (1)访问顶点v并标记顶点v已被访问。 (2)查找顶点v的第一个邻接顶点w. (3)若顶点v的邻接顶点w存在，则继续执行，否则算法结束。 (4)若顶点w尚未被访问，则深度优先遍历递归访问顶点w. (5)查找顶点v的w邻接顶点的下一个邻接顶点w,转到步骤(3). 上述递归算法属于回溯算法，当寻找顶点v的邻接顶点w成功时，继续进行；当寻找顶点v的邻接顶点w失败时,回溯到上一次递归调用的地方继续进行。 对于下图：
想必大家在刚开始学习运筹学模型时，会觉得有些茫然不知所措吧？比如一大堆神奇的名词，各种各样的约束。。。反正我一开始是很懵的状态。
Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种，是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。
上篇中我们介绍了计算公式引擎的计算原理，本期我们继续带着大家了解在Excel表格中公式引擎的实现原理。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
图像处理时，视野中经常会出现多个物体，对于图像中的各个区域，我们必须将它们以某种方式标注出来，然后，分别计算：各个区域的面积、一阶矩和二阶矩。
来源：arXiv 作者：Xiaojin Xu*、Chang Liu、Dawn Song 编辑：智察（ID：Infi-inspection） 文章字数：9238 预计阅读用时：12分钟 📷 摘要 从自然语言中合成SQL查询语句问题是一个长期的开放性问题，并已经引起人们极大的兴趣。为了解决这个问题，实际方法是使用序列到序列风格的模型，而这种方法必然要求SQL查询序列化。因为相同的SQL查询可能具有多个等效序列化，而训练序列到序列风格的模型对从其中选择一个是敏感的，这种现象被记录为“顺序影响”问题。而现
散点图 散点图在生物信息分析中是应用比较广的一个图，常见的差异基因火山图、功能富集分析泡泡图、相关性分析散点图、抖动图、PCA样品分类图(后续推出)等。凡是想展示分布状态的都可以用散点图。 横纵轴都为数字的散点图解析 绘制散点图的输入一般都是规规矩矩的矩阵，可以让不同的列分别代表X轴、Y轴、点的大小、颜色、形状、名称等。 输入数据格式 (使用火山图的输入数据为例) 火山图需要的数据格式如下 id: 不是必须的，但一般的软件输出结果中都会包含，表示基因名字。 log2FoldChange: 差异倍数的对数，一
DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。 关键字：DAG，有向无环图，算法，背包，深度优先搜索，栈，BlockChain，区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种，我在上大学的时候，图的这一章会被老师划到考试范围之外，作为我们的课后兴趣部分。但实际上，图在信息化社会中的应用非常广泛。图主要包括： 无向图，结点的简单连接 有向图，连接有方向性 加权图，连接带有权值 加权有向图，连接既有方向性，又带有权值 图是由
图由两个部分组成，一是点node，二是边edge。 图的表示方法由邻接表法和邻接矩阵法。当然还有其他的方式。 如下所示，有一无向图，其邻接表和邻接矩阵示意图为：
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文介绍了图神经网络的基本原理，以及两种高级的算法，DeepWalk和GraphSage。
事件流除了用文本形式来表示外，还经常用活动图来表示。为什么有了文本形式以后还要开发这种框图形式呢？这是因为利用文本形式虽然很有用，但是如果事件流逻辑复杂，则文本形式比较难阅读和理解，利用框图将比文本形式来得更加有效。
基因组点图（Genome Dot Plot）是一种用于比较两个或多个基因组的工具。它通过在一个二维矩阵中绘制基因组序列的相似性来显示基因组之间的相对关系。点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列，而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。
给定一个 n×m 的二维整数数组，用来表示一个迷宫，数组中只包含 0 或 1，其中 0 表示可以走的路，1 表示不可通过的墙壁。
图是一种非线性数据结构，它由节点（也称为顶点）和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接，比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据，而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法：邻接矩阵和邻接表。
本科毕设论文写作过程中，老师指出我用matlab画的图太丑，需要好好改改。于是我这几天参考网上资料，对画图的一些细节进行了设置，得到的图确实比以前好了些。而且我matlab用的不多，很多东西这次用过，下次碰可能要过很长时间，许多之前记得的东西都忘了，所以写下来是很有必要的。另外我现在画的图也只是比之前稍微好点，所以就起了这样一个题目。
思想：对于最新发现的顶点v，如果它还有以此为起点而还未探索的边，沿此边探索。如果v的所有边已经探索完了，再回溯到发现v有起始点的那些边。一直到已经探索了从源起点可到的所有顶点为止。如果还有没探索的顶点，将它定义为一个新的源顶点，继续上述过程。
近来，图神经网络(GNN)在各个领域广受关注，比如社交网络，知识图谱，推荐系统以及生命科学。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能使得与图分析相关的研究领域取得了突破。 本文旨在介绍图形神经网络的基础知识两种较高级的算法，DeepWalk和GraphSage。
两兄弟 N.Coder 和 D.Coder 经营着一家艺术画廊。一周末，他们举办了一场特别奇怪的展览，因为它只有一面墙，没有实体艺术品。当他们收到一幅新画时，N.Coder 在墙上选择一个点作为标记来代表这幅画，然后扔掉原来的艺术品。当顾客要求观看这幅画时，D.Coder 尝试仅使用墙上相关标记的坐标来重新创作这件艺术品。
活动图可以看成是面向对象版的流程图，它是一种行为型模型图，主要用于表达系统某个功能的流程。活动图的作用是描述一系列具体动态过程的执行逻辑，展现活动和活动之间的转移的控制流，并且它采用了一种着重逻辑过程的方式来叙述。
从数学角度想了一下，以我的数学水平肯定搞不定，为了预防自己老年痴呆，于是决定编程来解决之。
最近有朋友向我咨询一个需要在RSViewSE环境中实现的排序算法问题，背景是将若干个PLC内共约2000个DI点的状态变化按先后顺序排列出来，这2000个DI点大约可以分为100组，每组20个DI标签，每组之标签之间无关联。根据排序结果可以实现一些其他的控制功能。
火山图 火山图用于展示基因表达差异的分布，横轴为Log2 Fold Change，越偏离中心差异倍数越大；纵轴为(-1)*Log10 P_adjust，值越大差异越显著。一般横轴越偏离中心的点其纵轴值也会比较大，因此呈现火山喷发的形状。 一步绘制火山图 输入数据格式 火山图需要的数据格式如下 (本文用到的数据文件名为volcano.txt，文末有下载链接，此处截取一部分作为例子，也可用来画图，只是数据少，效果不明显) id: 不是必须的，但一般的软件输出结果中都会包含，表示基因名字。 log2FoldCha
环形队列可以用数组（大小等于n）实现，包含front（起始位置）和rear（结束位置），通常只能存储n-1项，以区分空（front==(rear+1)%n）和满（front==(rear+2)%n）的状态。
关于排序，其实还有很多，比如常见的希尔排序，桶排序，计数排序和基数排序，由于要过渡到数据结构有向图，因此需要了解拓扑排序和邻接矩阵概念。
对于AI来说，识别视频里发生了什么已经不是难事，训练它的方法就是用带有标签的视频数据集进行监督学习。
图是一种非线性的数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。 如下图：
（注：由于线段树的每个节点代表一个区间，以下叙述中不区分节点和区间，只是根据语境需要，选择合适的词） 线段树本质上是维护下标为1,2,…,n的n个按顺序排列的数的信息，所以，其实是“点树”，是维护n的点的信息，至于每个点的数据的含义可以有很多， 在对线段操作的线段树中，每个点代表一条线段，在用线段树维护数列信息的时候，每个点代表一个数，但本质上都是每个点代表一个数。以下，在讨论线段树的时候，区间[L,R]指的是下标从L到R的这(R-L+1)个数，而不是指一条连续的线段。只是有时候这些数代表实际上一条线段的统计结果而已。
如果能够熟悉且创造性地应用数字格式，那么可以帮助解决Excel图表机制中的一些明显缺陷，整理图表，产生其他方式难以实现的效果。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
分手厨房（Over Cooked!）是一款以高难度合作著称的游戏，在形形色色的厨房中，你需要和你的同伴一起克服重重难关，按照指定的顺序生产出美味佳肴，满足客人的味蕾。在游戏过程中，制作一道菜需要完成许多的步骤，以第一关中的寿司为例，需要蒸米饭、切鱼片、切黄瓜、然后用紫菜把他们包在一起，与此同时你还要兼顾洗掉脏盘子。不难看出，当有多个玩家参战的时候，这里有些工序是可以同时进行的（比如蒸米饭和切鱼片），但也有些工序是有顺序依赖的（比如只有一个案板，那么切鱼片和切黄瓜就不可能同时进行），那么，如何才能将所有的工序进行一个合理的排序，来保证其正常运作呢？
很多读者留言说要看「图」相关的算法，那就满足大家，结合算法题把图相关的技巧给大家过一遍。
通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析，结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列，标记该结果是哪个基因集的富集，在Excel中可以很方便地操作。如下面动图所示，分组的名字自己根据实际取名即可。
导读 在之前的内容中，我们通过一张图的方式（图?），从总体上对JVM的结构特别是内存结构有了比较清晰的认识，虽然在JDK1.8+的版本中，JVM内存管理结构有了一定的优化调整。主要是方法区（持久代）
本文对随机迷宫生成进行了初步的研究和分析，并给出了两种不同的生成算法。最终的算法结合了图的深度优先遍历。通过对比两种算法之间，可发现，在实际问题中，结合了离散数学的方法往往非更有效率且效果更佳。
基本概念 图(Graph)：图(Graph)是一种比线性表和树更为复杂的数据结构。 图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。 图G由两个集合V(顶点Vertex)和E(边Edge)组成，定义为G=(V，E) 线性结构：是研究数据元素之间的一对一关系。在这种结构中，除第一个和最后一个元素外，任何一个元素都有唯一的一个直接前驱和直接后继。 树结构：是研究数据元素之间的一对多的关系。在这种结构中
在无向图中，如果从顶点vi到顶点vj有路径，则称vi和vj连通。如果图中任意两个顶点之间都连通，则称该图为连通图，否则，将其中的较大连通子图称为连通分量。 在有向图中，如果对于每一对顶点vi和vj，从vi到vj和从vj到vi都有路径，则称该图为强连通图；否则，将其中的极大连通子图称为强连通分量。
Kosaraju算法可以求出有向图中的强连通分量个数，并且对分属于不同强连通分量的点进行标记。它的算法描述较为简单： (1) 第一次对图G进行DFS遍历，并在遍历过程中，记录每一个点的退出顺序。以下
上一篇文章对InnoDB的行格式进行了解析，但是却把记录头信息抛到这里来讲，那么开始吧，注意本片需要有一点数据结构和算法基础，如果基础薄弱，请先确保自己会二分查找和链表再来食用
树的应用同样非常广泛，小到文件系统，大到因特网，组织架构等都可以表示为树结构，而在我们前端眼中比较熟悉的 DOM 树也是一种树结构，而 HTML 作为一种 DSL 去描述这种树结构的具体表现形式。
那么有了线性结构，我们为什么还需要非线性结构呢？ 答案是为了高效地兼顾静态操作和动态操作。大家可以对照各种数据结构的各种操作的复杂度来直观感受一下。
这一篇我们要总结的是图(Graph)，图可能比我们之前学习的线性结构和树形结构都要复杂，不过没关系，我们一点一点地来总结。那么关于图，我将从以下几点进行总结： 1、图的定义 2、图相关的概念和术语 3、图的创建和遍历 1、图的定义 什么是图呢？ 图是一种复杂的非线性结构。 在线性结构中，数据元素之间满足唯一的线性关系，每个数据元素(除第一个和最后一个外)只有一个直接前驱和一个直接后继； 在树形结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，并且每个数据元素只与上一层中的一个元素(父节点)及下一层的多个元素(孩子节点
图是由边的集合和点的集合组成的。如果图的边有方向（或者说图中的顶点对是有序的）则成为有向图，如果边没有方向则称为无向图。
在 《Tarjan 算法的思路》中我们已经给出了 Tarjan 算法中的比较重要的几个元素，我们在这里重新复习一下：
记得之前去平安面试的时候，面试官问到了垃圾回收，我当时也就是说说了垃圾回收的原理，但是具体有哪些实现策略，我当时是懵的。 概念： Java的垃圾回收机制是Java虚拟机提供的能力，用于在空闲时间以不定时的方式动态回收无任何引用的对象占据的内存空间。我们用System.gc()或者 Runtime.getRuntime().gc() 来通知垃圾回收机（JVM）回收垃圾。很多人说垃圾回收回收的是没有用的对象，这里不准确的。 垃圾回收的作用： 1，定期发现那些对象不再被引用，并把这些对象占据的堆空间释放出来
给大学生讲解SPARK时，说spark相比其它的大数据框架，其运行速度更快，是其显著的特点之一。之所以运行速度快，其原因之一因其使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎。SPARK提供了名为RDD(弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称)抽象的数据集。DAG引擎用来保证RDD数据集之间依赖的有序性、可靠性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
