下面是一些参数的描述： [image-20220530175821609] width_height是期望的最终图像大小，应该设置为64px的倍数，并且在默认的CLIP模型设置上至少设置为512px。...控制最终输出的“平滑”。如果使用，tv_scale将尝试平滑您的最终图像，以减少整体噪声。如果你的图像太“脆”，增加tv_scale。电视去噪在保持边缘的同时平滑平滑平坦区域的噪声。...更低的range_scale将增加对比度。非常低的数字会减少色彩，从而产生更有活力或像海报一样的图像。对于更弱的图像，更高的range_scale会降低对比度。...如果你的图片太饱和了，增加sat_scale来降低饱和度。 init_image:可选的。回想一下，在上面的图像序列中，第一个显示的图像只是噪声。...更多的剪切通常可以产生更好的图像，因为DD在每个时间步中有更多的机会微调图像精度。
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。...例如：一个节点类(Node)的成员又是节点Node类型的对象，如图所示： (4) 多重性关联 多重性关联关系又称为重数性(Multiplicity)关联关系，表示两个关联对象在数量上的对应关系。...在UML中，对象之间的多重性可以直接在关联直线上用一个数字或一个数字范围表示。...对象之间可以存在多种多重性关联关系，常见的多重性表示方式如表所示： 表示方式 多重性说明 1..1 表示另一个类的一个对象只与该类的一个对象有关系 0..* 表示另一个类的一个对象与该类的零个或多个对象有关系
自绘按钮的实现过程 申明自绘属性 进行VM_MESUREITEM事件响应，说明按钮的尺寸 进行VM_DRAWITEM消息的重新响应，说明如何绘制按钮 首先在vc6中新建工程，选择MFC并且新建dialog...输入工程名，然后将生成的按钮等删除，重新添加两个按钮。 ? 为按钮设置属性 ? 选择自绘，就是自己向上贴图 在dlg类的对象上添加WM_DRAWITEM属性 ?...and/or call default CDC ButtonDC; CBitmap bitmapTrans; BITMAP bmp; CDC mem; CRect rc; //得到用于绘制按钮的DC...rc=lpDrawItemStruct->rcItem; //获取按钮目前所处的状态，根据不同的状态绘制不同的按钮 UINT state = lpDrawItemStruct->itemState...(&bmp); CBitmap *old=mem.SelectObject(&bitmapTrans); //向按钮所在位置传输位图 //使用StretcnBlt的目的是为了让位图随按钮的大小而改变
图例可以帮助我们更好的理解图中的信息，在matplotlib中，通过legend函数来添加图例，有以下两种用法 1....在绘制元素时指定label,然后legend自动识别对应的label属性，绘制图例 2....对于图例而言，我们最常修改的属性就是图例的位置了，在matplotlib中，可以通过以下loc参数来调整图例的位置，有两种设置方式，第一种用表示位置的字符串来定义图例位置，纵向的位置用lower,center...legend函数实际上有两种方法，axes,legend和figure.legend, 上面的代码都是调用的axes.legend, 所以实在axes的范围内设置图例，当我们想要实现图例在axes之外时...，用get_frame方法返回图例的边框区域，上述代码的输出结果如下 ?
#include #include "resource.h" #include //定义模板类的头文件 class MyDocument : public...CDocument { public: CArray pArray;//的数据类型,读取保存数据类型的返回值> void AddPoint(CPoint p...，重绘函数 { MyDocument *doc = (MyDocument *)GetDocument();//取得当前Document的指针 int num = doc->GetSize()...,//用于单文档框架之资源标志符 RUNTIME_CLASS(MyDocument),//单文档窗口的Document类 RUNTIME_CLASS(MyFrame),//单文档窗口的窗口框架类...; doc = DocTemplate->CreateNewDocument();//建立一个新的文档 m_pMainWnd = DocTemplate->CreateNewFrame(doc
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
在Avalonia UI框架中，自绘控件允许我们完全掌控控件的渲染逻辑，实现高度自定义的UI元素。本文将深入探讨自绘控件的概念、优势、应用场景，并通过示例代码展示如何创建自绘控件以及自定义事件。...什么是自绘控件？ 自绘控件，顾名思义，是指需要开发者自行绘制和渲染的控件。与传统的由框架负责渲染的控件不同，自绘控件的渲染逻辑完全由开发者掌控。...自绘控件具有诸多优势，使其在很多场景下成为理想的选择： 高度自定义：自绘控件允许开发者根据需求定制控件的外观和行为，打破了框架内置控件的限制。...性能优化：对于需要频繁绘制或更新UI的场景，自绘控件可以通过优化绘制逻辑来提高性能。 跨平台一致性：由于自绘控件的渲染逻辑完全由开发者控制，因此可以确保在不同操作系统和平台上具有一致的外观和行为。...自绘控件的应用场景 自绘控件在多种场景下都能发挥巨大作用： 自定义图表和图形：如绘制特殊的图表、自定义的进度条、温度计等图形界面。
这里谈到的语言特性，都是从 C++的多重继承演变而来的，都没法完整地实现和代替多重继承本身，但是有了改进和变通，大部分功能保留了下来，又避免了多重继承本身的问题。...C++的多重继承 这个问题我觉得需要从老祖宗 C++谈起，我记得刚开始学 C++的时候老师就反复教育我们，多重继承的问题。...但是需要说清楚的是，多重继承确实是有其使用场景的，继承表示的是“is a” 的关系，比如人、马，都是切实存在的实体类，而非某一种抽象，有一种动物叫做人马兽，既为人，也为马，那么不使用多重继承就无法表现这种关系...，在 Java 倡导使用实现多接口来代替多重继承的功能，实际是不合理的，真正的多重继承场景是难以使用实现多接口来代替的。...，根本不是真正的多重继承。
linewidth=2) # 添加标题和标签 plt.title('Complex Line Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 添加图例...alpha=0.7) # 添加标题和标签 plt.title('Complex Scatter Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 添加图例...'black') # 添加标题和标签 plt.title('Complex Histogram') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 添加图例...bplot['boxes'], colors): patch.set_facecolor(color) # 自定义X轴刻度标签 ax.set_xticklabels(labels) # 显示图例...C', 'Category D'] sizes = [15, 30, 45, 10] # 自定义每个类别的大小 explode = (0.1, 0, 0, 0) # 自定义饼图中的分离 # 自定义颜色
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。
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。...2.1 建立画布的时候指定 首先，再来科普一下matplotlib的元素基础知识，figure代表整个图表对象，ax代表坐标轴和画的图，这两个要有区分。...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...和plt设置的不同在于，这个会根据图表省略一些刻度值，已满足图表的美观要求。建议用第一种。...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。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一款R包「gguidance」，其主要可以用来自定义设置图例及刻度条，在实际操作中非常的实用，下面小编来简单介绍几个案例来做展示，希望各位观众老爷能够喜欢，更多详细文档请参考作者官方文档...Engine displacement", y = "Highway miles per gallon") + theme(axis.line = element_line()) 设置图例布局...p + aes(colour = paste(cyl, year)) + guides(colour = "legend_cross") 设置图例颜色 p + aes(colour = class...) + guides(colour = "legend_string") 设置图例两端形状 p + aes(colour = cty) + scale_colour_viridis_c(guide...= "colourbar_cap") 设置图例为小提琴 p + aes(colour = cty) + scale_colour_viridis_c(guide = guide_colour_violin
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。
类的多重继承 什么是多重继承 可以继承多个基(父)类 多重继承的方法 class Child(Parent1, Parent2, Parent3...)...将被继承的类放入子类的参数位中,用逗号隔开 从左向右依次继承 代码 # coding:utf-8 # 1 2个父类 class Tool(object): def work(self):...def work(self): return 'food work' def cake(self): return 'i like cake' # 继承父类的子类...class Person(Food, Tool): # 最左边的类先被继承,如果有多个类,则最开始的那个类发生作用 pass if __name__ == '__main__':
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。
情节发展必须包括一个图例，以帮助观众理解信息。但是，并非所有情况都可以通过 Plotly 的默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。“性别”列用于使用颜色参数对图中的标记进行颜色编码。 ...最后，使用 fig.update_layout（） 方法自定义图的图例。...legend_font_color参数设置为“=red”以更改图例文本的颜色，legend_font_size参数设置为 14 以增加图例文本的字体大小。...这些参数控制图上显示的图例的颜色和字体大小。 最后，使用 Plotly 中的 show（） 函数显示绘图。
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
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
关键 1.输入考虑好物品下标对应，为了后面打表 2.明白 mΣki ->mΣlog(ki) 也就是二进制分解对时间复杂度 的优化 验证 acwing传送门 板子 #include<iostream...weight; v[number]=j*value; number++; k-=j; } //此时的k...很小了，与前面的所有出现过的j求和就是原来的k，并且这个组合 可以表示[0,原来k]数量 这就是二进制分解的妙处，还降低了时间复杂度 if(k) {
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...
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