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3阶有向完全图的所有非同构的子图(不同钩子图个数)

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 子图同构问题本质上就是一种匹配,VF2算法加了很多feasibility rules,保证了算法的高效性。...这里只是实现最基本的判断子图同构的算法: 参考文献有(其实google一把就能出来这些): http://stackoverflow.com/questions/8176298/vf2-algorithm-steps-with-example...下面给出我的算法设计(这里考虑边和点除了ID之外,还有label): 边和图结构: struct EDGE { int id2; int label; EDGE(int _id2, int _label...就是多少 //vector存放EDGE[id2,label]组元,表示每个节点对应的兄弟节点id以及这两个节点间的边的label, //vector大小由每个节点的兄弟数量决定...id和与之match的QU中的节点id //int *quMATCHdb; //存储QU中的节点id和与之match的DB中的节点id //使用map编程更方便,查找速度更快!

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我的机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建子图

figure图形,画的每个图只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin(x) #创建第一个figure plt.figure() #绘图 plt.plot...image.png 创建子图 在一个figure中显示多个图片 面向过程的方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...面向对象创建子图 #创建图形 fig=plt.figure() #创建子图 ax1=fig.add_subplot(221) ax2=fig.add_subplot(222) ax3=fig.add_subplot...(2): for j in range(2): axes[i][j].hist(np.random.randn(100),5,color='g',alpha=0.75) #调整子图之间的距离...image.png 后记: 线图先到这,还有柱状图,散点图,3d图等待续…… 你可能感冒的文章: 我的机器学习numpy篇 我的机器学习pandas篇 我的机器学习微积分篇

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  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
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    不如用最经典的工具画最酷炫的图

    第一反应可能是柱状图和折线图的组合,柱子表示数量,次坐标轴的折线表示占比,例如下图。 ? 然后我们可以通过操纵坐标轴尺度,添加数据标签、折线节点,隐藏轴标签和网格线,使得图形更加干练直观。 ?...我们可以利用散点图,将散点的横坐标与数量一致,纵坐标与类别标签一致,因此添加一个辅助列作为散点图的 y 值。 ? 在图形上右键-选择数据,添加系列“占比”,系列值选择辅助列。 ?...点击确定后继续在图形上右键-更改图表类型,将“占比”换为散点图,并绘制在次坐标轴。 ?...但是这种图形也有着明显的缺点,若圆环图和其中片段过多,就不能很好的比较不同环中的同类片段,人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...PPT 难道不是用来画图的吗?让我们先看看上面这组数据,多层包含关系。 一般两层的关系我们可以采用重叠柱状图,能够直观地比较子对象与父对象。 ?

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    TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

    下面显示了当一个 while 循环被划分到多个设备上时,数据流图是什么样子的。一个控制循环被添加到每个分区中,并控制 while 循环中的 Recvs。重写后的图在语义上与原始图是等价的。...解决方案是重写前向 while 循环的图,对于反向传播之中需要的值,增加计算和/或保存的逻辑。 为了计算 N,我们在前向 while 循环中加入以下子图(计算 N 的逻辑)。...图 14 计算逻辑 为了在反向传播循环中重用前向传播计算出来的数值,我们在构建反向传播 while 循环的过程中,自动检测反向传播中需要的前向值。...对于每个这样的前向值 x,我们自动引入一个堆栈,并在前向循环中添加节点,以便在每次迭代时将其值保存到堆栈中。反向传播循环以相反的顺序使用堆栈中的值。...对于循环变量,这就是它的全部作用。对于循环常量,我们还添加了一个子图来累积它们的梯度,如下图所示。 图 16 累计梯度 假设 x 是前向传播中的一个循环常数。

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    C++ 图论算法之欧拉路径、欧拉回路算法(一笔画完算法)

    欧拉图的几个概念: 欧拉回路:指在图(无向图或有向图)中,经过图中所有边且只经过边一次所形成的回路,称为欧拉回路。具有欧拉回路的图称为欧拉图。...欧拉图的判定法: 无向图是欧拉图当且仅当:非零度顶点是连通的;顶点的度数都是偶数。 无向图是半欧拉图当且仅当:非零度顶点是连通的;恰有 2 个奇度顶点。...有向图是欧拉图当且仅当:非零度顶点是强连通的;每个顶点的入度和出度相等。...Hierholzer 的基本思路。先找到一个子回路,以此子回路为基础,逐步将其它回路以插入的方式合并到该子回路中,最终形成完整的欧拉回路。继续使用上图做演示。...寻找子回路:如下从节点1开始,沿着边遍历图,一边遍历一边删除经过的边。如果遇到一个所有边都被删除的节点,那么该节点必然是 1(回到初始点)。将该回路上的节点和边添加到结果序列中。

    1.2K20

    使用Plotly创建带有回归趋势线的时间序列可视化图表

    现在,我们不想创建一个包含一系列数据的图形,而是要创建一个空白画布,以后再添加到其中。如果运行以下代码,则将按字面值返回一个空白画布。...import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() 在使用空白的graph_objects的情况下,可以向画布添加痕迹(图形)。...代替由点按时间顺序连接的点,我们有了某种奇怪的“ z”符号。 运行中的go.Scatter()图,但未达到预期。点的连接顺序错误。下面图形是按日期对值进行排序后的相同数据。...例如,如果您有两个不同的具有时间序列数据或多个子集的DataFrame,则可以继续向graph_object添加。...要处理一些内部管理问题,需要向go.Scatter()方法添加更多参数。因为我们在for循环中传递了分组的dataframe,所以我们可以迭代地访问组名和数据帧的元素。

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    C语言中循环语句总结

    while循坏:  for循环:  while和for循环的对比: 区别:for 和 while 在实现循环的过程中都有初始化、判断、调整这三个部分,但是 for 循环的三个部 分⾮常集中,便于代码的维护...for(i=1; i<=10; i++) { if(i == 5) break; printf("%d ", i); } return 0; } 运行结果: continue:跳过本次循....环中 continue 后的代码,直接去到循环的调整部分。...,来到了i++的调整部分 printf("%d ", i); } return 0; } 运行结果: 对比for循环和while循环中continue对代码的运行影响: 分析代码可以知道它们修改条件的位置不同...对于while循环的修改条件在continue后面所以当i=5时,他没法继续修改,而是陷入i=5的死循环  对于for循环的修改条件在continue上面,所以当i=5时,它会跳出printf函数来到上面进行条件修改

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    Matplotlib 绘3D图

    fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # 绘制线型图 ax.plot(x, y, z) # 显示图 plt.show() 三维柱状图 绘制完线型图,我们继续尝试绘制三维柱状图...混合图绘制 混合图就是将两种不同类型的图绘制在一张图里。绘制混合图一般有前提条件,那就是两种不同类型图的范围大致相同,否则将会出现严重的比例不协调,而使得混合图失去意义。...as plt import numpy as np # 创建 1 张画布 fig = plt.figure() #=============== # 向画布添加子图 1 ax1 = fig.add_subplot...= np.cos(x) # 绘制第 1 张图 ax1.plot(x, y, z) #=============== # 向画布添加子图 2 ax2 = fig.add_subplot(1, 2,...然后通过.add_subplot()添加子图,子图序号和二维绘图相似,只是注意 3D 绘图时要添加projection='3d'参数。

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    异步,同步,阻塞,非阻塞程序的实现

    如果是同步,线程会等待接受函数的返回值(或者轮循函数结果,直到查出它的返回状态和返回值)。如果是异步,线程不需要做任何处理,在函数执行完毕后会推送通知或者调用回调函数。...那么,我们该如何实现自己的非阻塞sleep呢。 (tornado的sleep,原理十分复杂。以后再细说。) 场景二:轮循非阻塞 实现非阻塞场景,关键在于函数不能阻塞住当前线程。...except StopIteration: tasks.remove(task) 使用线程没什么好说的,线程会更新状态,当状态更新后,在下次轮循会触发生成器继续执行后面的动作...上面的代码中,在一个while循环中轮循timer的状态。由于timer存在于wait中。所以需要把timer“提取”出来。...使得任务继续进行。 也就是说,在每个要处理阻塞的地方,都人为的把函数切成三个部分: 1. 执行函数前半部 2. 执行新线程,把后半部作为回调函数传入。函数退出。 3.

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    Python基础教程之循环

    10个太阳睡在枝条的底下,轮流跑出来在天空执勤,照耀大地。但有时,他们一齐出来给人类带来了灾难。为了拯救人类,后羿张弓搭箭,向那 9 个太阳射去。只见天空出现爆裂的火球,坠下一只只三足乌。...通过使用 for 循环,我们可以为列表、元组、集合中的每个元素执行一系列的操作。 1.1 循坏语法 1.2 循坏流程图 1.3 实例 我们一起来看一个数字的实例:依次打印出 1~20。...我们可以将天空中太阳的数量用一个列表sun_in_sky 表示,当太阳数量为2~10时,后羿需要继续射箭!语句如下,我们点击运行: # 天空中的太阳数量在2-10时,保持射箭!...一次循环结束之后,会继续判断 condition 是否为 True,如果为 True,则继续执行循环体语句;上述过程会一直持续下去,直到 condition 为 False。...2.2 while循坏流程图 2.3 实例 和 for 循环一样,我们一起来看下使用 while 循环打印出:1~20。

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    从概念到实践,我们该如何构建自动微分库

    为了避免这种情况,我的库必须在它的拟合循环中放弃 Python,并且需要完全用编译语言编写以充分利用编译器优化的性质。 3. 模型图必须逐个定义,就像 Chainer 或者 PyTorch 一样。...我希望性能可以与可用 CPU 内核的数量大致呈线性关系。这意味着在整个图形的层次上进行并行化,而不是对单独的操作。每个计算线程将有它自己的计算图副本,但在更新时写入共享参数缓冲区。...我们可以通过简单地沿着向量向前迭代来正确地执行前向传播,且没有重复的工作。 但是它也有缺点。 我们在节点向量中存储了什么类型的对象是不清楚的。...第二个缺点是缺少一个容易获得的拓扑排序:前向和后向传递都递归地完成,而且必须小心地避免重复计算共享子图的值。 使用图形表达的优点是在编译时已知任何节点的父节点类型。...此时,代码在正向传递中不会缓存任何子图的结果:如果一个节点在正向传递中被用了两次,所有依赖它的计算将会执行两次。

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    Python数据容器:集合

    (增加或删除元素等)数据是无序存储的(不支持下标索引)不允许重复数据存在支持for循坏,不支持while循坏# 定义集合my_set={"A","B","C","B","A"}# 定义一个空集合my_set_empty...集合的常用方法:①添加元素:将指定元素,添加到集合内,集合本身被修改。...for循坏遍历:# 集合的遍历# 集合不支持下标索引,所以不能用while循坏,可用for循坏set1={1,2,3}for element in set1: print(f"集合的元素有{element...', 'best',请按如下要求操作:1.定义一个空集合2.通过for循环遍历列表3.在for循环中将列表的元素添加至集合4.最终得到元素去重后的集合对象,并打印输出my_list = ['新闻', '...in my_list: # 在for循坏中将列表元素添加至集合 my_set.add(element)print(f"列表的内容为{my_list}")print(f"通过for循坏得到的集合为

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    化学结构信息与图论

    分子图模型 通常使用一种模型,在该模型中,化合物以原子为节点,键为边的图形表示,通常省略氢。节点存储信息(标签),例如原子类型、电荷、多重性和质量,而边存储键合顺序。...每个都可以具有关于芳族和立体异构的信息。至于键序,最好以π电子而不是边缘的形式给出节点,以反映实际的原子轨道和三维结构 ? 分子图通常表示为无边的无向图。具有边缘方向(存在单向路径)的图称为有向图。...这种情况下,经常选择最小化环数和环大小的组合。可以使用确定图表最小权重循环基础的算法来确定SSSR。 ? 无论选择哪种循环组合,上一个生成树中未包含的四个边始终会包含在每个循环中。...通过从原始图形中删除桥,可以保留2边连接的组件。 ? 子图同构与结构搜索 用词很难解释子图的同构,但是如果您处理了复合数据,那么我认为如果说子结构匹配很容易理解。...根据其生成方式,某些子图称为节点诱导子图或边诱导子图。节点派生的子图是从原始图的节点集的子集唯一确定的子图,而边缘派生的子图是从原始图的边集的子集唯一确定的子图。 ?

    1.1K80

    对比PyTorch和TensorFlow的自动差异和动态子类化模型

    这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型,以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...生成噪声的线性数据 为了专注于自动差异/自动渐变功能的核心,我们将使用最简单的模型,即线性回归模型,然后我们将首先使用numpy生成一些线性数据,以添加随机级别的噪声。...唯一值得注意的区别是,PyTorch明确地使用Parameter对象定义权重和要由图形“捕获”的偏置张量,而TF似乎在这里更“神奇”,而是自动捕获用于图形的参数。...TensorFlow和PyTorch自动区分和动态子分类API非常相似,当然,两种模型的训练也给我们非常相似的结果。...在下面的代码片段中,我们将分别使用Tensorflow和PyTorch trainable_variables和parameters方法来访问模型参数并绘制学习到的线性函数的图。

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    tf.summary.FileWriter

    FileWriter类提供了一种机制,用于在给定目录中创建事件文件,并向其中添加摘要和事件。该类异步更新文件内容。这允许训练程序调用方法直接从训练循环中将数据添加到文件中,而不会减慢训练的速度。...如果您将图传递给构造函数,它将被添加到事件文件中。(这相当于稍后调用add_graph())。TensorBoard将从文件中选择图形并以图形方式显示,这样您就可以交互式地查看您构建的图形。...max_queue:在“添加”调用块之前,等待写入磁盘的汇总或事件的最大数量。参数:logdir: 一个字符串。将写入事件文件的目录。graph: 图形对象,如ses .graph。...协议缓冲区描述的图形将由TensorBoard显示。大多数用户在构造函数中传递一个图。参数:graph: 图形对象,如ses .graph。global_step: 号码。...already used for this type of event.add_session_logadd_session_log( session_log, global_step=None)向事件文件添加一个

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    深度 | 从概念到实践,我们该如何构建自动微分库

    为了避免这种情况,我的库必须在它的拟合循环中放弃 Python,并且需要完全用编译语言编写以充分利用编译器优化的性质。 3. 模型图必须逐个定义,就像 Chainer 或者 PyTorch 一样。...我希望性能可以与可用 CPU 内核的数量大致呈线性关系。这意味着在整个图形的层次上进行并行化,而不是对单独的操作。每个计算线程将有它自己的计算图副本,但在更新时写入共享参数缓冲区。...我们可以通过简单地沿着向量向前迭代来正确地执行前向传播,且没有重复的工作。 但是它也有缺点。 我们在节点向量中存储了什么类型的对象是不清楚的。...第二个缺点是缺少一个容易获得的拓扑排序:前向和后向传递都递归地完成,而且必须小心地避免重复计算共享子图的值。 使用图形表达的优点是在编译时已知任何节点的父节点类型。...此时,代码在正向传递中不会缓存任何子图的结果:如果一个节点在正向传递中被用了两次,所有依赖它的计算将会执行两次。

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    通过案例带你轻松玩转JMeter连载(43)

    4)修改循环控制器的循次数为10。 5)右击登录HTTP请求,在弹出菜单中选择“添加->定时器->Synchronizing Timer(同步定时器)”。按照图3所示。...同步定时器相当于LoadRunner中的集合点。 6)右击登录HTTP请求,在弹出菜单中选择“添加->定时器->统一随机定时器”。按照图4所示。 图4 登录定时器 修改名称:登录定时器。...即定时时间为在[3000-4000]毫秒的一个随机数。 7)右击商品列表HTTP请求,在弹出菜单中选择“添加->定时器->统一随机定时器”。按照图5所示。...10)右击线程组,在弹出菜单中选择“添加->监听器->聚合报告”。关于聚合报告将在第4.3-1节进行介绍。 11)右击线程组,在弹出菜单中选择“添加->监听器->响应时间图”。...关于响应时间图将在第4.3-4节进行介绍。 12)右击线程组,在弹出菜单中选择“添加->监听器->图形结果”。关于图形结果将在第 3.3-5节进行介绍。 13)点击运行,确保配置正确。

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    GPU在计算机架构的新黄金时代还会继续闪耀吗?

    程序员快速创建了一个计算图,描述了中间图像之间的关系。图中的每个节点代表通过 GPU 流水线的一个 pass。...均衡的专业能力 GPU 架构师时不时会在不改变硬件 / 软件接口的情况下,通过添加协处理单元来“加速”或“对领域定制”着色器池。...从 G-buffer 中,我们会计算如何点亮一个像素,然后是几个处理步骤,包括: 去除锯齿边缘(抗锯齿,AA) 将低分辨率图像放大到更高精度的图像(超分辨率,SR) 向整个帧添加一些特定视觉效果,例如环境光遮蔽...这个过程要求我们在前向路径中包含一个 3D 渲染流水线,并在多个紧密循环中集成 3D 虚拟世界的建模和渲染。...然后,GPU 会维持其首选架构的地位,继续促进 AI 软件的进一步发展,并最终在计算机架构新的黄金时代继续闪耀。

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