参考前文：R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 ---- 前面介绍了散点图、柱状图、直方图和核密度估计图，有时候散点图不能很直观的看的出数据的分布情况，这里介绍散点图与统计直方图组合绘制...部分参数解释： data是用于绘图的数据，x和y分别指定数据中的x轴和y轴，group指定一个分组变量，shape指定点的形状【参考：散点图】。...其中之一是[密度，直方图，箱线图，小提琴，密度图（density, histogram, boxplot, violin, densigram）](“密度图”是指密度图覆盖在直方图上)。...，可以用空白图作为右上角的图形也可以，但为了好玩加上了R的logo，这是一种在ggplot中增加jpeg位图的方法 # logo <- read.jpeg("d:\\Rlogo.jpg") # empty...，可以用空白图作为右上角的图形也可以，但为了好玩加上了R的logo，这是一种在ggplot中增加jpeg位图的方法 # logo <- read.jpeg("d:\\Rlogo.jpg") # empty
♣ 题目部分 在Oracle中，直方图使用示例。...NUM_BUCKETS表示桶数，一共有11个Buckets，所以在DBA_TAB_HISTOGRAMS中，ENDPOINT_VALUE列记录的就是这11个不同的DISTINCT值。...显然，Popular Value所在记录的ENDPOINT_NUMBER值和它上一条记录的ENDPOINT_NUMBER值之间的差值越大，则意味着该Popular Value在目标表中所占的比例也就越大...一共有9个桶（不包含0号Bucket），在该直方图图中，1到7号桶被省略存储，说明和8号桶的存储是一样的。...如果需要删除直方图信息，在Oracle 10g中可以通过设置“METHOD_OPT=>'FOR COLUMNS SAL SIZE 1'”，但这却得再次收集表的统计信息，十分不合理，所以，在Oracle
♣ 题目部分 在Oracle中，如何收集直方图信息？在收集直方图时有哪些注意事项？ ♣ 答案部分 默认情况下，数据库会为列收集基本统计信息，但不会收集直方图信息。...l integer：直方图的Bucket的数量，必须是在1~254的范围内，1表示删除该目标列上的直方图统计信息。...A SIZE 1 l 删除表T上所有列的直方图统计信息：FOR ALL COLUMNS SIZE 1 如果需要删除某个列SAL的直方图信息，在Oracle 10g中可以通过设置“METHOD_OPT=...>'FOR COLUMNS SAL SIZE 1'”，但这却得再次收集表的统计信息，十分不合理，所以，在Oracle 11g中，有如下方法可以直接删除直方图信息： EXEC DBMS_STATS.DELETE_COLUMN_STATS...⑥ 如果目标列的DISTINCT值的数量和目标表的记录数据量相同，即使该目标列在SYS.COL_USAGE$中有使用记录，那么Oracle在自动收集直方图统计信息的时候也不会对该列收集直方图统计信息。
♣ 题目部分 在Oracle中，直方图分为哪几类？ ♣ 答案部分 Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。...在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图...频率直方图只适用于那些目标列的DISTINCT值数量小于或等于254的情形。需要注意的是，在Oracle 12c中，频率直方图所对应的Bucket的数量可以超过254。...、DBA_SUBPART_HISTOGRAMS（分别对应于表、分区和子分区的直方图统计信息）中就会存储多少条记录，每一条记录就代表了对其中的一个Bucket的描述，上述数据字典中的字段ENDPOINT_VALUE...若Popular Value所在记录的ENDPOINT_NUMBER值和它上一条记录的ENDPOINT_NUMBER值之间的差值越大，则意味着该Popular Value在目标表中所占的比例也就越大，它所对应的
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...（一）直方图的意义 在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE...但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。...构造直方图最主要的原因就是帮助优化器在表中数据严重偏斜时做出更好的规划。例如，表中的某个列上，其中的某个值占据了数据行的80%（数据分布倾斜），相关的索引就可能无法帮助减少满足查询所需的I/O数量。...通过在中间结果集中携带更少的负载，查询将会运行得更快。为了使中间结果最小化，优化器尝试在SQL执行的分析阶段评估每个结果集的集合基数。在偏差的列上拥有直方图将会极大地帮助优化器作出正确的决策。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/progressbar-in-python/ 试图通过pip 在python2中可以很方便的安装...progressbar模块，但是python3中会报如下错误： Collecting progressbar Downloading progressbar-2.3.tar.gz Complete...调用该类相关函数即可实现处理进度的显示 """ i = 0 # 当前的处理进度 max_steps = 0 # 总共需要处理的次数 max_arrow = 50 #进度条的长度...= '[' + '>' * num_arrow + '-' * num_line + ']'\ + '%.2f' % percent + '%' + '\r'...#带输出的字符串，'\r'表示不换行回到最左边 sys.stdout.write(process_bar) #这两句打印字符到终端 sys.stdout.flush()
转自 http://my.oschina.net/jhao104/blog/681507 1、利用标准输出 先说一下文本系统的控制符： \r： 将光标移动到当前行的首位而不换行； \n：...将光标移动到下一行，并不移动到首位； \r\n：将光标移动到下一行首位。...示例代码如下： import sys from time import sleep def viewBar(i): """ 进度条效果 :param i: :return...2、tqdm模块 tqdm是一个快速、扩展性强的进度条工具库， 其githup地址： https://github.com/tqdm/tqdm （1）安装： 直接使用pip安装：
有一些组合优化问题不是那么的“难”，比如最短路问题，可以在多项式的时间内进行求解。然而，对于一些NP-hard问题，就无法在多项式时间内求解了。...1 动机 在组合优化算法中使用机器学习的方法，主要有两方面： （1）优化算法中某些模块计算非常消耗时间和资源，可以利用机器学习得出一个近似的值，从而加快算法的速度。...（当前行为“好”以后就多往这个方向发展，如果“坏”就尽量避免这样的行为，即不是直接得到了标签，而是自己在实际中总结得到的） 3 近来的研究 第1节的时候，我们提到了在组合优化中使用机器学习的两种动机，那么现在很多研究也是围绕着这两方面进行展开的...在贪心算法中，每次选择一个距离上次插入节点最近的节点，当然我们最直接的做法也是这样的。但是这样的效果，并没有那么的好，特别是在大规模的问题中。...Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, & R.
组合电路在 HLS 中的重要性 该项目通过一个示例演示了 HLS 中组合电路对设计的影响。 在 HLS 中描述组合任务非常重要，因为它直接影响整个系统的性能。...系统中的其他模块使用主输出，而下一个状态数据修改存储单元并定义新的电路状态。 动机 所有组合电路都需要一个时间间隔，以便在其输入发生任何变化后产生稳定的输出。这个时间被称为传播延迟。...组合电路中从输入到输出的不同路径可能具有各种延迟。最长路径也称为关键路径，被定义为设计传播延迟。 在时序电路中，时钟周期对设计性能有直接影响。图 2 中组合部分的传播延迟决定了最小时钟周期。...组合部分也对相关时序电路的延迟有直接影响。 因此，了解如何在 HLS 中设计高效的组合电路是在硬件上开发高性能算法的第一步。...此外，第二种方案在 FPGA 上使用的资源要少得多。 结论 设计高效的组合电路是在 HLS 中开发算法或系统控制器的第一步。多种优化技术和编码风格可用于描述复杂算法的组合部分。
tqdm不仅可以生成基础的可在终端中显示的进度条，还可以配合jupyter notebook和jupyter lab生成更加美观的网页「交互」部件形式的进度条，更是和pandas强强联手，为pandas...中的一些操作提供专有的进度条功能。...： 图5 而如果想要在迭代过程中变更说明文字，还可以预先实例化进度条对象，在需要刷新说明文字的时候执行相应的程序： 图6 但当迭代的对象长度一开始未知时，譬如对pandas中的DataFrame.itertuples...图11 使用起来也是非常简单，但与tqdm用法区别很大，需要配合with关键词，譬如下面我们使用到alive_progress中的alive_bar来生成动态进度条： 图12 通过修改bar参数来改变进度条的样式...，还没有为jupyter开发更美观的交互式部件，但你可以在譬如网络爬虫等任务中使用它，效果也是很不错的。
details/122304257安装完成并连接服务器之后，我们需要安装一些拓展程序：Chinese (Simplified),Python和Jupyter插件：VScode登录上服务器之后,我们可以在终端或者左侧目录中创建文件...这时候我们就需要VScode中的一些插件来方便我们写代码。我们直接在左侧的拓展中搜索R，然后安装即可。...然后是代码补全：当我们把鼠标放到函数上时，还能看到帮助文档：如果需要直接在jupyter中安装R的内核，可以直接在终端打开的R中进行操作：install.packages('IRkernel')IRkernel...总结总的来说，R语言的IDE中，Rstudio是最为常用和流行的。而JupyterLab则更多地被应用在Python数据分析领域。...在本文中，我们介绍了如何通过安装插件，在VS Code中远程连接服务器，并愉快地开始编写Python和R代码。
要想在jupyter notebook中运行R语言其实非常简单，按顺序安装下面扩展包即可： install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon',...devtools','uuid','digest') library(devtools) install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec() 在R...中执行上述四行代码，重新打开你的jupyternotebook即可看到对于R的支持标志： ?
在图像处理中，局部算法一般来说，在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果，因为他考虑到了图像领域像素的信息，而很多局部算法可以借助于直方图获得加速。...一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果，因此，必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式。 ...在参考Median Filter in Constant Time.pdf一文附带的C的代码的基础上，本文提出了基于SSE加速的恒长任意半径局部直方图获取技术，可以大大加速算法的计算时间，特别是大半径时的提速更为明显...之后，对于一行中的第一个像素点，累加半径辐射范围内的列直方图，得到改点的局部直方图，对于行中的其他的像素，则类似于更新行直方图，先减去不在范围内那列的列直方图，然后加上移入范围内的列直方图。...经过测试，在我的I5的台式机中，1024*768图像在直方图更新上所需要的平均之间约为30ms，相比局部算法的核心就算部分时间（比如上述的求最大值），可能大部分耗时并不在这里。
在所有的树形结构中最适合的设计模式就是组合模式，我们看看常用商品分类中如何使用。...(List products) { throw new RuntimeException("不支持此方法"); } } 最后是main方法，当然你可以在Web
在FPGA中何时用组合逻辑或时序逻辑 作者：郝旭帅 校对：陆辉 在设计FPGA时，大多数采用Verilog HDL或者VHDL语言进行设计（本文重点以verilog来做介绍）。...那么在设计时应该用哪一种呢？ 在设计时，有没有什么规定必须要用组合逻辑或者时序逻辑？例如：在verilog中，在always中被赋值了就必须是reg类型，assign赋值了就必须是wire类型。...其他的反馈中，加入寄存器即可。而加入寄存器后，就变为时序逻辑。 根据时序对齐关系进行选择 在很多的设计时，没有反馈，那么应该如何选择呢？...根据运行速度进行选择 在数字逻辑电路中，中间某一部分为组合逻辑，两侧的输入或者输出也会对延迟或者输入的数据速率有一定的要求。 ?...在上述的三个规则中，第一个和第二个用的是最多的，第三个在设计时，有时不一定能够注意到，当出现时序违例时，知道拆分能够解决问题就可以。 ? - End -
2、IM安全系列文章本文是IM通讯安全知识系列文章中的第2篇，总目录如下：《即时通讯安全篇（一）：正确地理解和使用Android端加密算法》《即时通讯安全篇（二）：探讨组合加密算法在IM中的应用》（本文...5、应用探讨：组合加密算法实现即时通信系统的认证模型本文综合利用以上算法的优点，在IM系统中建立以下消息发送模型，以解决IM系统所面临的信息窃取、篡改、伪造等安全问题。...在Java密码术体系结构中，密钥生成和操作可以使用keytool程序来执行。...7、应用探讨：组合加密算法应用模型的安全性及效率分析在以上模型中，利用对称加密算法处理消息、文件的加密，以解决信息、文件传送的机密性问题，具有加密速度快的特点；用公开密钥算法的加密技术解决了对称密钥在网络中明文传输问题...；用Hash算法计算出摘要，再通过公开密钥算法的数字签名技术对摘要进行签名，既提高了效率，又保证了信息文件传输的鉴别和不可否认性；在文件处理过程中，通过病毒扫面和组合加密双重处理，减少了网络中文件传输病毒蠕虫感染的几率
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...= 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
简介 R文档沟通前两期内容： R沟通｜舍弃Latex，拥抱Rbeamer吧！ R沟通｜制作个性化ppt！...这期主要介绍下如何在Rstudio中运行和使用.tex文件，并给大家安利一个非常nice的模板和根据该模板制作的案例。...使用教程 在ElegantPaper[1]网站中下载整个仓库，可以直接下载到本地github或者下载压缩包。 ?...>> 当然该模板也有很多别人使用，制作后的文章和文件都在github中： Risk Awareness（风险意识）文档说明[3] Bank Custody （银行存管）说明[4
并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。...整体看起来效果还是非常不错的，开发者在整体上还是保留了Rstudio和visual studio中对于View()这个函数的配置，还在此基础上添加了search功能，此外对Rshiny可视化的支持也非常棒...▶ pip install radian 四 在R中安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别，R session.../R/etc路径中 ? 3 勾选vscode-R中的Enable R session watcher ? 4 勾选Bracket Paste与Always Use Active Terminal ?...中运行的话，则会出现R session watcher不启用的状况，data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口，以在windows中选择radian.exe路径为例
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