在进行社交网络分析时，一个常见的问题是如何检测社区，如相互了解或者经常互动的一群人。社区其实就是连通性非常密集的图的子图。 在这篇文章中，我将列举一些寻找社区的常用算法。...层次聚类 这是社区检测中一种非常普遍的方法。首先定义每对节点之间的距离（或相似度）的度量方式，并进行相应的计算。然后可以使用经典的层次聚类技术。...应该选择能使得同一社区的成员之间的距离较小，而不同社区的成员之间的距离较大的距离度量方式。 随机游走 随机游走可以用来计算每对节点之间的距离、以及节点B（node-B）和节点C（node-C）。...我们可以重复相同的步骤来找出所有节点对的距离，然后将结果反馈给层次聚类算法。 标签传播 其基本思想是，统计一个节点的相邻节点的标签，并将其这个节点的标签设置为其相邻节点中数量最多的标签。...直到标签分配没有更多变化 模块度优化 在一个社区内，2个节点有链接的概率应该比链接刚好在整个图中随机形成的概率要高。
文章目录 因果图 基本符号 符号详解 其他条件约束 栗子 栗子-售货机场景 因果图判定表 因果图法基本步骤 判定表法 栗子-好学生 思考 因果图 基本符号 符号...
树的重心 1.1题目 1.2思路分析 题意：什么是树的重心？...树的重心是指，删除某个结点后剩下的最大连通子树的结点数目最小，如下图是根据样列生成的树，若删除结点1，则剩下三个子树最大的是中间那颗结点有4个，即剩下的最大连通子树的结点数目为4；若删除结点2，则剩下两个数目为...1的子树和一个数目为6的子树，即剩下的最大连通子树的结点数目为6；若删除结点3，剩下一个数目为1的子树，和一个数目为7的子树，即剩下的最大连通子树的结点数目为7……枚举可得剩下的最小的最大连通子树的结点数目为...另外注意题目要求答案是输出剩下的最小的最大连通子树的结点数目。...图中点的层次 2.1题目 2.2思路分析 用 d数组保存1号节点到各个节点的距离。 用 st 数组标记各个节点有没有走到过。
最小覆盖子串 - 力扣（LeetCode） 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。...如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 "" 先用一个哈希表记录目标字符串target的字符种类及其数量，然后用一个滑动窗口从字符串source上滑过去，i负责起点缩减，j负责终点延申...，碰到一个字符，更新它在哈希表里面的数量减一，表示已经找到一个，当数量减到0，表示这个字符已经收集完毕，需要收集的种类数量减一 如果s[i]在哈希表里面的数量小于0，说明s[i]已经多了，i可以往前缩减滑动字符串的长度...当需要收集的字符串的种类已经为0，说明已经找到了，比较和先前找到的长度看是否需要更新 class Solution { public: string minWindow(string s, string
柱状图中最大的矩形 - 力扣（LeetCode） 要找最大的矩形就是要找以每根柱子为高度往两边延申的边界，要作为柱子的边界就必须高度不能低于该柱子，否则矩形无法同高，也就是需要找出以每根柱子为高、往两边找更低的柱子作为当前矩形的边界...（不含） 可以用一个单调递增栈，存储下标，一直记录更高的柱子，一旦碰到低的柱子，此时栈顶可作为矩形的高，当前柱子作为右边界（不含），栈顶往下一个元素可作为左边界（不含），计算完成后弹出栈顶，这样可以以每个柱子的高度为矩形的高计算一次面积...，且边界都是尽可能延申的 class Solution { public: int largestRectangleArea(vector &heights) { int...plus.empty() && heights[i] 的了，说明找到边界 int height = heights
概述 虽然Openlayers4会有自带的聚类效果，但是有些时候是不能满足我们的业务场景的，本文结合一些业务场景，讲讲地图中的聚类展示。...需求 在级别比较小的时候聚类展示数据，当级别大于一定的级别的时候讲地图可视域内的所有点不做聚类全部展示出来。 效果 ? ? ?...实现 在实现的时候，自己写了一个很简单的扩展myclusterlayer，代码如下： var myClusterLayer = function (options) { var self = this...对象； clusterField: 如果是基于属性做聚类的话可设置此参数； zooms： 只用到了最后一个级别，当地图大于最大最后一个值的时候，全部展示； distance：屏幕上的聚类距离...； data：聚类的数据； style：样式（组）或者样式函数 2、核心方法 _clusterTest：判断是否满足聚类的条件，满足则执行_add2CluserData，不满足则执行
拼图筛选流程： 抓出一把拼图 注：一把的数量允许动态得调整 铺展在桌面上 并行对非字母信息筛选并处理 优质连块拼图 取出 形状是边界拼图 取出 字母向下 翻面 并行对字母信息筛选并处理 相似字母...XY 收集 相似字母不再出现 取出 注：随机查找n次无结果 边界拼图 取出 已出现过的字母 取出 最后一组字母 相似字母X 收集X 相似字母不再出现 取出X 直接收集Y 取出Y 注：随机查找...n次无结果 注释：仅支持两只手，左手字母靠前，右手字母靠后 注释：XY集合的选择靠特征，可选的组合有：AH、BDCG、EF 拼图拼接流程 筛选最外边 拼接里边 开始拼 拼接部分
33-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之二]] 我们成功了解了seurat 包中关于ggplot 散点图label的操作。...主要复杂的地方还是在于前期的判断工作。 那么，这里我们就来简单的复刻一下好了。...，并根据指定列进行label 的操作。...毕竟我们的重点还是在于给散点图的中心添加文本，因此其中代码的复杂逻辑并未深究。...不过话又说回来，为了实现某个函数的功能，真的需要阅读这个函数的全部代码吗？ 我看未必，但如果是为了一些目的以外的东西，试一试，也无妨嘛。
，该文章以 GPT 模型为核心，介绍了 AIGC 在文本生成中的应用、原理、实例及未来方向等内容，有兴趣的朋友可以去了解下。...前言在数据库的索引体系中，覆盖索引和非覆盖索引是两个重要的概念，它们对于数据库查询性能有着不同程度的影响。了解二者之间的区别，有助于我们更合理地设计数据库索引结构，优化查询操作。...以下将从多个方面详细阐述覆盖索引和非覆盖索引的区别。一、定义覆盖索引覆盖索引是指一个索引包含了（或者说“覆盖了”）满足查询语句中所需要的所有数据列。...非覆盖索引非覆盖索引则是指索引中并不包含查询语句所需要的全部数据列。...四、索引结构及维护成本覆盖索引结构特点：覆盖索引往往包含了多个数据列（在复合索引的情况下），其结构相对复杂一些，内部的索引节点存储了满足覆盖条件的各列数据以及相应的索引键值。
Guarnera 摘要：如果G的每个诱导路径都是最短路径，则图G =（V，E）是距离遗传。...在本文中，我们证明了任何距离 - 遗传图中的偏心函数（v）= max {d（v，u）：u∈V}几乎是单峰的，即每个顶点（v）> rad（G）+ 1有一个偏心较小的邻居。...这里，rad（G）= min {e（v）：v∈V}是graphG的半径。 此外，我们使用该结果来表征距离 - 遗传图的中心，并提供线性时间算法以找到大的中心顶点子集，并且在一些情况下，所有中心顶点。...我们引入了两种新的算法技术来逼近距离 - 遗传图中的所有偏心率，包括线性时间加法1近似。
分组与聚类不匹配的问题，是没错，但不好解释的问题。 期待：tumor normal 各成一簇 实际上，不一定。...成一簇：说明画热图的基因在两个分组间有明显的表达模式 不成一簇：说明画热图的基因在两个分组间表达模式不是特别明显 换一组基因或者增删基因 可能改变聚类的结果。...分组和聚类是两件独立的事情，聚类是以样本为单位，而不是以分组为单位。每个样本属于那个分组的信息是已知的。...希望各成一簇，两个选择： 1.增删、换基因 2.取消聚类- cluster_cols = F a.前提：矩阵列的顺序是先tumor后normal，或者先normal后tumor i.不聚类时，热图列的顺序与矩阵列的顺序完全匹配...# 如何调整表达矩阵列的顺序？
属性覆盖基本方式 II . 属性覆盖的四种情况 III . 常量 ( val ) / 变量 ( var ) 属性覆盖 IV . 子类初始化时考虑覆盖属性的使用 I ....属性覆盖 : 属性覆盖与方法覆盖的方式基本相同 ; ① 属性覆盖前提 : 在父类中使用 open 修饰的属性 , 可以在子类中被覆盖 ; ② 属性覆盖方式 : 在子类中使用 override 修饰被覆盖的属性...属性覆盖的四种情况 ---- 1 . 子类的覆盖属性的要求 : 子类中覆盖的属性有特定的要求 , 不能是延迟加载属性 , 下面列举几种常见的方式 ; 2 ....变量覆盖 : 父类中的 var 属性可以被子类中的 var 属性覆盖 , 不能被 val 属性覆盖 ; ① 代码示例 ( 正确 ) : open class Father { open var...初始化过程中的覆盖属性 : 这里加入对覆盖属性的考虑 , 父类初始化过程中 , 子类覆盖的属性还没有初始化 , 父类的 open 属性可能在子类初始化过程中被修改 ; 5 .
类图中的关系 关联关系 关联(Association)关系是类与类之间最常用的一种关系，它是一种结构化关系，用于表示一类对象与另一类对象之间有联系，如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等等。...在UML类图中，用实线连接有关联关系的对象所对应的类，在使用Java、C#和C++等编程语言实现关联关系时，通常将一个类的对象作为另一个类的成员变量。...组合关系 组合也是关联关系的一种特例，他体现的是一种contains-a的关系，这种关系比聚合更强，也称为强聚合；他同样体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束...关联和聚合 （1）表现在代码层面，和关联关系是一致的，只能从语义级别来区分。（2）关联和聚合的区别主要在语义上，关联的两个对象之间一般是平等的，例如你是我的朋友，聚合则一般不是平等的。...关联和依赖 （1）关联关系中，体现的是两个类、或者类与接口之间语义级别的一种强依赖关系，比如我和我的朋友；这种关系比依赖更强、不存在依赖关系的偶然性、关系也不是临时性的，一般是长期性的，而且双方的关系一般是平等的
异常值outlier：指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值，也称异常数据，离群值。当遇到一组数据中有少量outliers,一般是需要剔除，避免对正确的结果造成干扰。...该离群点定义为异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。...75%分位数+1.5(75%分位数-25%分位数) LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数 - 1.5(75%分位数-25%分位数） 即在UpperLimit与LowerLimit之外的值为...因此，存在离群值（红色的方点），下面去除离群值。 首先定义一个函数，将outliers替换成NA。...na.rm = na.rm) y <- x y[x < (qnt[1] - H)] <- NA y[x > (qnt[2] + H)] <- NA y } 删除含有outliers(NA)的行
void *bitmapData; //内存空间的指针，该内存空间的大小等于图像使用RGB通道所占用的字节数。...，每个像素点的ARGB四个通道各占8个bit(0-255)的空间 bitmapByteCount = (bitmapBytesPerRow * pixelsHigh); //计算整张图占用的字节数...= malloc( bitmapByteCount ); //创建CoreGraphic的图形上下文，该上下文描述了bitmaData指向的内存空间需要绘制的图像的一些绘制参数 context...CFRelease()函数释放 CGColorSpaceRelease( colorSpace ); return context; } // 返回一个指针，该指针指向一个数组，数组中的每四个元素都是图像上的一个像素点的...RGBA的数值(0-255)，用无符号的char是因为它正好的取值范围就是0-255 static unsigned char *RequestImagePixelData(UIImage *inImage
然后将整理好的数据按照要求放进去就可以了，真正比较复杂的是对图表的各种设置，使图表明确、美观。...、文本、字体等，可以说是首先对图像进行一个自定义操作。...二者有的时候有一点语法区别，一般plt是直接跟要设置的对象，比如设置x轴的标题名，你可以用plt.xlabel()，ax一般是加个set之后再跟要设置的对象，同样的问题，可以用ax.set_xlabel...3.7 设置网格线 网格线就是图中间的线，可以认为设置有无，线形，颜色等，基本用法是plt.grid。...bottom') for x, y in enumerate(y_data2): plt.text(x, y + 100, '%s' % y, ha='center', va='top') 更高级的用法还可以设置箭头和带边框文本框
在工作中，经常会碰到数据值差异非常大的情况，对于异常值希望能够在形状地图中进行突出显示，在剩余的数据中也希望能够有所辨别。 ? ? ? 1....这种设置对于左上角的地区可以看到颜色非常的深，很容易就区分出数量值很大，其他的区域就没有这么明显，如果同时想要突出显示中间数值区域和小数值区域，此种方式就会显得不适合。...既然单纯的颜色深浅很难达到一目了然的目的，那就设置一个中间色来进行，通过中间色至少我们可以把数据分为3个档次。 同时，对于散射的最小值，最大值以及居中值可以自行设定。...使用标准差来判断异常值 首先得定义什么样的值是异常值，根据标准差经验法来看，95%的值一般在标准差2倍内，所以我们把差异值统一调整成大值以便突出显示。...这里使用的是标准差+平均值来突出异常值。
（本文年代久远，请谨慎阅读）前提：节点是含有若干特征（小节点）的大节点，大节点间连接实际为特征间的连接 在一个网络图中，若干节点之间的概率问题有以下几种： 设现有A,B,C等若干大节点，其内特征为ai,...bj,ck; P(A); //数出A节点发散的所有边的数量除以图中出现的总边数 P(AB); //即P(A)*P(B)，原理同上 P(A,B); //此为联合概率，如果AB之间不相联系，则直接为零...求两个节点间的概率 此问题的前提是，节点为大节点，内有若干特征，节点间的连接（或称为连线）实际为特征之间的连线。且两节点不是孤立的，而是在一个网络（或称一个图）中。...方法 利用已知的特征之间的边，来分别计算边的条数，直接用条数来计算概率。...但是，现有一公式如图， 并不是用的节点间数边数的方法，而是进而细化到节点内的特征之间，最底层是数特征的边数，求得是P(ai|bj)的概率，概率最后加和，看似很完美。
本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/266 在UML类图中常见的几种关系： 泛化（继承）（Generalization...聚合（Aggregation）：表示的是关联关系的一种特例，是强的关联关系，表示的是整体与部分之间的关系，部分不能离开整体单独存在。...聚合表示一种弱的"拥有"关系，体现的是A对象可以包含B对象，但B对象不是A对象的一部分； 组合(Composition)：表示的是聚合的一种特殊形式，表示的是类之间更强的组合关系。...组合是一种强的"拥有"关系，体现了严格的部分和整体的关系，部分和整体的生命周期一样；比如：A对象可以包含B对象，B对象是A对象的属性； 依赖(Dependency)：表示的是类之间的调用关系，通常是一个类里面的方法的参数类型是另一个类...UML类图中关系的符号表示： 关系 符号表示 继承关系 空心三角形+实线 实现关系 空心三角形+虚线 关联关系 实线箭头 聚合关系 空心菱形+实线箭头 组合关系 实心菱形+实线箭头 依赖关系 虚线箭头
概述： 假设如下场景：首先地图加载一个WMS或者切片，wms为POI或者切片上有POI，我们知道WMS或者切片是无法做到像Marker或者矢量的事件相应的，但是我们又需要对这些POI点进行响应，...基于此想法，本文讲述此想法的实现思路以及OL2和Arcgis中的实现方式。 思路： 实现的关键是注册两个map的事件：1、四至发生变化的时候；2、鼠标移动的时候。...1、四至发生变化 当地图的四至发生变化时，我们需要将变化后四至内的POI点的数据返回到前台进行下一步处理，返回的逻辑可以采用一次性全部返回或者分区域返回，分区域返回的优势是减少数据的传输量，但是分区域返回时需要结合鼠标移动的同时响应的...2、鼠标移动的时候 当获取到了当前区域的POI数据，当鼠标移动时，以鼠标点为中心，当前地图的分辨率*图标大小为长宽，创建一个正方形，去循环判断POI点是否落在的该正方形内，是，响应；否，返回。
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