它们已经学会对图像进行分类，在某些情况下甚至超过了人类。如果有一个方法证明了这种假设，那就是CNN。...在CNN中有这样一个问题，就是每次给你一张图，你需要判断它是否含有"X"或者"O"。并且假设必须两者选其一，不是"X"就是"O"。...在我们这个例子当中，像素值"1"代表白色，像素值"-1"代表黑色。 当比较两幅图的时候，如果有任何一个像素值不匹配，那么这两幅图就不匹配，至少对于计算机来说是这样的。...同理，如果每一个像素都不匹配，那么结果就是-1。具体过程如下： 对于中间部分，也是一样的操作： 为了完成我们的卷积，我们不断地重复着上述过程，将feature和图中每一块进行卷积操作。...这样我们的原始图，经过不同feature的卷积操作就变成了一系列的feature map。我们可以很方便，直观地将这整个操作视为一个单独的处理过程。
在CNN中有这样一个问题，就是每次给你一张图，你需要判断它是否含有"X"或者"O"。并且假设必须两者选其一，不是"X"就是"O"。...当比较两幅图的时候，如果有任何一个像素值不匹配，那么这两幅图就不匹配，至少对于计算机来说是这样的。...如下： 看到这里是不是有了一点头目呢。但其实这只是第一步，你知道了这些Features是怎么在原图上面进行匹配的。...这样我们的原始图，经过不同feature的卷积操作就变成了一系列的feature map。我们可以很方便，直观地将这整个操作视为一个单独的处理过程。...在CNN中，我们称之为卷积层(convolution layer)，这样你可能很快就会想到后面肯定还有其他的layer。没错，后面会提到。
你可能是个天才，但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙的结论，以及为什么得到这些结论，那么你可能什么都不是。...想象一下，你告诉一个客户，你封锁了 x% 的交易，只是因为机器学习模型是这样说的，但你根本不知道为什么要这样做会怎样?当然，对于任何试图最大化环化率和销售情况的电子商务来说，这都不是很有吸引力，对吧?...matplotlib 中的图表是一种结构，可以这样使用： 图形：绘制图表的背景或画布 轴：我们的图表 通常，这些东西是在代码后台自动设置的，但是如果要绘制多个图形，我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...如果要在绘图中清楚地显示，可以使用以下命令添加一行： ax[0].axvline(32,0，c='r') 加在哪里?...在条形图中设置轴的顺序 最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。
你可能是个天才，但如果你不能向第三方解释你是如何得到这些美妙的结论，以及为什么得到这些结论，那么你可能什么都不是。...想象一下，你告诉一个客户，你封锁了 x% 的交易，只是因为机器学习模型是这样说的，但你根本不知道为什么要这样做会怎样？当然，对于任何试图最大化环化率和销售情况的电子商务来说，这都不是很有吸引力，对吧？...matplotlib 中的图表是一种结构，可以这样使用： 图形：绘制图表的背景或画布 轴：我们的图表 通常，这些东西是在代码后台自动设置的，但是如果要绘制多个图形，我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...如果要在绘图中清楚地显示，可以使用以下命令添加一行： ax[0].axvline（32,0，c='r'） 加在哪里？...10.在条形图中设置轴的顺序 最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图，你可能会面临这样的问题：你的条形图没有按照你想要的顺序排列。
一、对于列而言： 1.可以在powerquery中这两个位置进行设定： 2.也可以在数据模型视图中设置： ?...但是这两个位置只能一列一列地进行修改，无法批量修改 3.如果想多列同时修改，可以在模型关系视图： ? 4.还有一种方式，通过新建列的方式，比如从日期表建立诸如“2020年Q1”的列： ?...二、如果想修改度量值的格式，除了不能在powerquery中修改，其他位置和列基本一致： 1.在数据视图中 2.在关系模型视图中，我们发现度量值比列多了一个【自定义】： ?...可选小数位数 上图中，我们发现，诸如“-38”和“0”这样的值也显示了小数点后三位，显然这一般不是我们想要的。 此时我们就可以采用如下的格式：0....当然，我们也可以看看每行是美元的数字在总和是多少人民币，注意看最后一列的总计行： ? 其实，我只是对着电脑说了声，“hi Siri，在总计行把美元转换成人民币”，它就出来这样的结果了。 ?
EIP要和CS结合使用，具体含义如果学过微型计算机相似的课程都知道怎么回事，这里就不解释了。 UCORE部分编程技巧 这部分主要关于上图中的内容。 为什么要介绍？...这部分代码用来建立一个物理内存的管理器，这样主要是为了能够让在调用这里定义好的函数接口的时候接口不会改变，尽管接口的实现方式在不同的连续内存分配方法上是不一样的。...上图中page（因为它里面定义了page_link）可以和free_area建立链接关系，同时它里面还可以定义别的成员变量来装特定的数据，这样就可以针对不同数据结构对成员变量的要求来改变page的定义，...因此可以更灵活简洁地实现各类数据结构。...offsetof的type就是Page，注意(type*)0，它不是代表具体的一个地址，而是合在一起代表了这种member成员变量在这个类型type中的一个偏移值。
经过了第一轮迭代，图中的权值会变成这样： ? 源点0 右侧的两个节点的权值进行了更新，它们拥有当前状态下到源点的最短距离10 和5。...结果就是这样： ? 小可：哦，我懂了，接下来要比较每一个节点收到的值是不是比当前的最短距离要小，如果是，就要替换当前的节点权值。 Mr....王：现在我们要想一想，这样做和MapReduce 的区别。在Pregel 平台上程序设计的最大特点就是从图中每一个节点出发，在执行计算的机器上保持顶点和边，用网状结构传输信息。...和前面的框架是相符的，继承了顶点类，派生出最短路径节点类，在派生类中重载了Compute 函数，程序在执行过程中我们要做的就是遵循前面提到的思想，接收所有节点向我发送的消息，然后判断这些消息中包含的路径权值是不是比我小...至于数据的存储，一般会选用GFS 和BigTable这样的分布式文件系统，一些临时产生的、内存存不下的大量中间结果，会相应地被存储在磁 盘中。
，属于比较基本且有用的算法，应该比较熟练地掌握。...所以我们可以根据题目输入的 prerequisites 数组生成一幅类似这样的图： 如果发现这幅有向图中存在环，那就说明课程之间存在循环依赖，肯定没办法全部上完；反之，如果没有环，那么肯定能上完全部课程...这样，就能遍历这幅图中的所有节点了，你打印一下 visited 数组，应该全是 true。 现在可以思考如何判断这幅图中是否存在环。...这样，就可以在遍历图的过程中顺便判断是否存在环了，完整代码如下： // 记录一次递归堆栈中的节点 boolean[] onPath; // 记录遍历过的节点，防止走回头路 boolean[] visited...不是的，假设下图中绿色的节点是递归的路径，它们在 onPath 中的值都是 true，但显然成环的节点只是其中的一部分： 这个问题留给大家思考，我会在公众号留言区置顶正确的答案。
小可：这是不是意味着，我们只需要存储这些信息就可以了？ Mr. 王：是的。不仅如此，我们还希望这些边和点的集合可以被更高效地发现，比如举出一个顶点，就可以很快地找到它的邻居们。...王：邻接矩阵是这样的，它是一个方阵，行和列这两组表头分别是所有顶点的ID。 比如一个图有A,B,C,D,E这些节点，我们就在行表头记ABCDE，相应的，也在列表头记ABCDE，这样就有了所有的节点。...如果没有边，那么这两个点之间的距离可以看作是无穷大。在实际应用中，我们会用一个很大的数来表示它，对于每个顶点到自己的距离，一般记作0，比如G[0][0]=0，这样可以方便很多算法的处理。...另外，对于无权的图，我们将边的权值视作1，这样方便计算无权图中路径的长度，也就是经过边的数量。 小可：可是邻接矩阵占用空间很大啊，不论两个顶点之间是不是真的有一条边，我们都要用一个数来存储。...邻接表 小可：嗯，有边就记录，没有边就不记录，这样确实很节省存储空间。 Mr. 王：不过邻接表也不是完美的，当图比较稠密的时候，图中的边就特别的多，链表中的元素也就特别的多。
初学者在画数据流图时，往往试图在数据流图中表现分支条件或循环，殊不知这样做将造成混乱，画不出正确的数据流图。在数据流图中应该描绘所有可能的数据流向，而不应该描绘出现某个数据流的条件。...为了避免可能引起的误解，如果代表同一个事物的同样符号在图中出现在n个地方，则在这个符号的一个角上（比如左上角）画n−1条短斜线做标记。 补充：数据流说明 ---- 2....注意，在问题描述中并没有明显地提到需要对事务进行处理，但是通过分析可以看出这种需要。 最后考虑数据流和数据存储。...注意，并不是所有数据存储和数据流都能直接从问题描述中提取出来。例如，“当某种零件的库存数量少于库存量临界值时就应该再次订货”，这个事实意味着必须在某个地方有零件库存量和库存量临界值这样的数据。...这样命名比较容易，而且体现了人类习惯的“由表及里”的思考过程。 名字应该反映整个处理的功能，而不是它的一部分功能。 名字最好由一个具体的及物动词加上一个具体的宾语组成。
在CNN中有这样一个问题，就是每次给你一张图，你需要判断它是否含有"X"或者"O"。并且假设必须两者选其一，不是"X"就是"O"。理想的情况就像下面这个样子： ?...当比较两幅图的时候，如果有任何一个像素值不匹配，那么这两幅图就不匹配，至少对于 计算机来说是这样的。...当给你一张新的图时，CNN并不能准确地知道这些features到底要匹配原图的哪些部分，所以它会在原图中每一个可能的位置进行尝试。...如果一个feature（比如n*n）内部所有的像素都和原图中对应一小块（n*n）匹配上了，那么它们对应像素值相乘再累加就等于n2，然后除以像素点总个数n2，结果就是1。...然后换用其他feature进行同样的操作，最后得到的结果就是这样了： ? 为了完成我们的卷积，我们不断地重复着上述过程，将feature和图中每一块进行卷积操作。
在CNN中有这样一个问题，就是每次给你一张图，你需要判断它是否含有"X"或者"O"。并且假设必须两者选其一，不是"X"就是"O"。理想的情况就像下面这个样子： ?...当比较两幅图的时候，如果有任何一个像素值不匹配，那么这两幅图就不匹配，至少对于计算机来说是这样的。...当给你一张新的图时，CNN并不能准确地知道这些features到底要匹配原图的哪些部分，所以它会在原图中每一个可能的位置进行尝试。...然后换用其他feature进行同样的操作，最后得到的结果就是这样了： ? 为了完成我们的卷积，我们不断地重复着上述过程，将feature和图中每一块进行卷积操作。...这样我们的原始图，经过不同feature的卷积操作就变成了一系列的feature map。我们可以很方便，直观地将这整个操作视为一个单独的处理过程。
这种技术使我们能够喂送自然存在于图上的神经网络数据，而不是像欧几里得空间这样的向量空间。这种技术流行的一个重要原因是，我们现代以互联网为中心的生活大部分都发生在图（graph）中。...社交媒体平台将用户连接到海量图中，以账号作为顶点，友谊作为边（关注另一个用户，就对应于有向图中的一条有向边），而像谷歌这样的搜索引擎将网络视为有向图，网页作为顶点，超链接作为边。...分类，非常相似；唯一的区别是目标变量是分类变量而不是数值变量——这在数学术语中只是意味着它在有限集合中取值，而不是在ℝ中。...在这个例子中，你的邻居是你的 Facebook 好友，如果你们不是好友，但有一个共同的朋友，则他与距离是 2。...粗略地说，顶点的中介度（betweenness ）根据图中通过顶点的路径数量来刻画中心度。 更准确地说，它是图中所有其他顶点对的总和，即通过相关顶点的一对顶点之间的最短路径的比例。
轮播图中的一组图片，也许能够精准地展现你的产品和服务，但如果用户只看到一组图片中的一张，他也许就会误解你的产品。 设计好轮播图的方法 内容为王 “内容为王”这句话大家都很熟悉。...设计合适的导航控件 确保导航控件显示在轮播图之内，而不是在它下面或是折叠起来。这样不论是大屏幕还是小屏幕都不会出问题。下面是两个网页的例子： 不要这样做。...这不是说，像向前／向后翻页的轮播控件就不可以使用了，但他们应该作为滑动翻页手势的补充。 这样做。在手机设备上支持滑动手势。 使用自动滚动时的要点 自动滚动的轮播图引导用户看完所有的内容。...要反复地播放轮播图中所有的分页。 轮播图的最佳替代者 主页轮播图广受诟病的一点是内容的缺乏：用户并不知道下一张分页会显示啥，也不知道他们为什么需要关心。因此，他们可能不会看完所有轮播图。...另一个例子——New Balance 在主页上推广了他们最新款跑鞋，并突出地展示了用户能找到这个产品的按钮。 结论 如果用户对你的轮播图不感兴趣，这也许并不是轮播图的错。
所以我们可以根据题目输入的prerequisites数组生成一幅类似这样的图： 如果发现这幅有向图中存在环，那就说明课程之间存在循环依赖，肯定没办法全部上完；反之，如果没有环，那么肯定能上完全部课程。...这样，就可以在遍历图的过程中顺便判断是否存在环了，完整代码如下： // 记录一次 traverse 递归经过的节点 boolean[] onPath; // 记录遍历过的节点，防止走回头路 boolean...不是的，假设下图中绿色的节点是递归的路径，它们在onPath中的值都是 true，但显然成环的节点只是其中的一部分： 这个问题留给大家思考，我会在公众号留言区置顶正确的答案。...很显然，如果一幅有向图中存在环，是无法进行拓扑排序的，因为肯定做不到所有箭头方向一致；反过来，如果一幅图是「有向无环图」，那么一定可以进行拓扑排序。 但是我们这道题和拓扑排序有什么关系呢？...那么，父节点依赖子节点，体现在二叉树里面应该是这样的： 是不是和我们正常的二叉树指针指向反过来了？所以正常的后序遍历结果应该进行反转，才是拓扑排序的结果。
二分图简介 在讲二分图的判定算法之前，我们先来看下百度百科对「二分图」的定义： 二分图的顶点集可分割为两个互不相交的子集，图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个子集，且两个子集内的顶点不相邻。...这就是图的「双色问题」，其实这个问题就等同于二分图的判定问题，如果你能够成功地将图染色，那么这幅图就是一幅二分图，反之则不是： 在具体讲解二分图判定算法之前，我们先来说说计算机大佬们闲着无聊解决双色问题的目的是什么...从简单实用的角度来看，二分图结构在某些场景可以更高效地存储数据。 比如前文 介绍《算法 4》 文章中的例子，如何存储电影演员和电影之间的关系？...但如果用「图」结构存储，将电影和参演的演员连接，很自然地就成为了一幅二分图： 每个电影节点的相邻节点就是参演该电影的所有演员，每个演员的相邻节点就是该演员参演过的所有电影，非常方便直观。...但如果输入graph = [[1,3],[0,2],[1,3],[0,2]]，也就是这样一幅图： 如果把节点{0, 2}涂一个颜色，节点{1, 3}涂另一个颜色，就可以解决「双色问题」，所以这是一幅二分图
简单地在下拉列表中选择一个不同的项来修改主题。 软换行（Soft Wrap） 你可以在设置视图中指定空白字符和软换行的偏好。...在一些情况中，这些变更默认是关闭的，但是可以在设置视图中打开，如果你想要尝试它们的话。...你可以在树视图中简单地右键点击文件和文件夹，来查看许多不同的选项，包括在你的本地文件系统中展示文件，或者复制文件路径到你的剪贴板。...如果你按下cmd-T或者cmd-P，模糊查找工具的对话框就会弹出。这样能够让你通过输入路径的一部分，在项目中的任何目录中寻找任何文件。...你也可以使用cmd-B只在当前打开的文件中搜索（而不是项目中的每个文件）。这样的搜索只在“缓冲区”或者打开的文件中进行。
在无序图中，简单图（simple graph）被定义作：没有两条边是连着相同顶点的。而如果有这样的边（称为multiple edge），那么这个图就应被称为multigraph。...导出子图的性质是，如果一条原来的边在导出子图中，那么这条边对应的顶点也一定在导出子图中；且反过来也成立，即两相邻点在导出子图中，那么这个对应的edge也在导出子图里。...这里的幂次是数学定义的矩阵幂次，不是布尔值的。将B=A+A^2+A^3+……+A^n称G的可达性矩阵。有向图中，如果B里元素全不=0则为强连通；将A赋值为Ａ∨ＡT，如果此时的B全不=0则为弱连通。...这很形象地可以理解为，它要出去，同样也要回来。 在寻找欧拉回路的时候，如果从某点开始有多个选择，则优先选择不是bridge的边，这样才更有可能找到。...著名的四色定理：在平面图中，（G） ≤ 4。 但其实对图判断其的大小可以比较方便地用观察法得出。在观察时，我通常将第一步放在度最多的节点上。
但这通常只能在事后很好地完成，而不是先验的，或者需要一些复杂的算法来选择 bin 大小。如果 x 轴的限制没有根据异常值而改变，则异常值也可能完全被监督。...分配类型的识别 我们同意使用直方图可以更简单地识别分布类型。在直方图中，人们可以轻松识别数据是正态分布还是遵循任何不同的分布类型。...但是只需很少的部分，也可以在 CDF 中清楚地看到集群。一个人只需要寻找下降的斜率，之后梯度会再次增加。下图中可以看到一个示例，它依赖于与上面的直方图相同的数字。...在这种情况下，直方图看起来像具有 3 个集群的多峰分布，而不是正态分布。 如果不巧选择了轴限制，画面会变得更糟： 与此相反，CDF 的显示始终清晰且独特。...如果在数据集范围内定义了轴限制，则 CDF 不会到达线y=0或y=1。这清楚地表明还有一些在当前视图中看不到的可用数据。这样，CDF 对“操纵”和由于不吉利的显示参数造成的误解更加稳健。
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