元素被当成行内元素排版的时候，原来HTML代码中的回车换行被转成一个空白符，在字体不为0的情况下，空白符占据一定宽度，所以inline-block的元素之间就出现了空隙。...这些元素之间的间距会随着字体的大小而变化，当行内元素font-size:16px时，间距为8px。...解决方法一：给父级元素设置font-size： 0；子元素设置相应的font-size 解决方法二：改变书写方式，元素间留白间距出现的原因就是标签段之间的空格，因此，去掉HTML中的空格，自然间距就消失了
mNodelDToInstance 就是一个 key 为 node id» value 为 Nodeinstance 的键/值对列表。...在我们了解到OMXNodelnstance列表管理后，每个OMXNodelnstance中都有Node节 点，若你需要给这些Node节点分配一些Buffer,下面看看对Node节点的操作过程。...中的宏定义间接调用 OMX_Component.h 的 OMX_COMPONENTTYPE 中的相应函数指针来完成的。...中定义的。...我们又知道AwesomePlayer类中 持有OMX客户端，所以这些从OMX组件通知上来的消息就可以到达AwesomePlayer中。这 样就完成了 AwesomePlayer和OMX组件之间的通信。
示例1： 输入：1->2->4, 1->3->4 输出：1->1->2->3->4->4 思路非常简单: 1 定义个伪头结点,然后 定义个cur当前节点等于伪头结点 2 来个循环判断最小值...,然后让cur .next指向他,不断更新 cur 3 然后判断是否一个为空另一个不是空,然后cur.next指向 非空的那个 4 返回伪头结点的 next class Solution
Zachary 在 1970 到 1972 年这三年中研究的一个空手道俱乐部的社交网络。该网络包含了这个空手道俱乐部的 34 个成员，成员对之间的连接表示他们在俱乐部之外也有联系。...图的直径（diameter）是指连接任意两个节点的所有最短路径中最长路径的长度。 举个例子，在这个案例中，我们可以计算出一些连接任意两个节点的最短路径。...image 总结（来自 Neo4J Graph Book） 回到我们的空手道俱乐部图 # .degree() 属性会返回该图的每个节点的度（相邻节点的数量）的列表： n=34 print(G_karate.degree...我们也将搜索算法包含在这一类别中。这可用于确定最快路由或流量路由。 Centrality（中心性）：确定网络中节点的重要性。这可用于识别社交网络中有影响力的人或识别网络中潜在的攻击目标。...我们从每个节点一个聚类开始，然后合并两个「最近」的节点。 但我们如何衡量聚类是否相近呢？我们使用相似度距离。令 d(i,j) 为 i 和 j 之间的最短路径的长度。 ?
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。...直观上讲，随机游走者趋于被困在社区中，因此具有高概率分布的所有节点倾向于与节点B（随机游走者开始的节点）在同一社区内。 请注意，概率β大小的选择很重要。...开始时为每个节点分配一个唯一的标签。 在每一轮中，每个节点检查其所有相邻节点的标签都将其自己的标签设置为其相邻节点中数量最多的标签，当出现两种标签数量相同的情况时，将进行随机选择。...K核心（K-core）的定义更宽松，它要求K核心的节点至少连接了K个其他成员。还有有一些不算特别流行的宽松的限定，K宗派（K-Clan）要求每个节点在K个步骤（路径长度小于K）内连接每个其他成员。...K丛（K-plex）要求节点连接到K丛（K-plex）中N个成员总数中的（N-K）个成员。 该社区被定义为发现的K核心（K-core），或K宗派（K-Clan）或K丛（K-plex）。
研究拓扑结构和连接性 群体检测 识别中心节点 预测缺失的节点 预测缺失的边 … 过几分钟你就能明白所有这些概念。...Zachary 在 1970 到 1972 年这三年中研究的一个空手道俱乐部的社交网络。该网络包含了这个空手道俱乐部的 34 个成员，成员对之间的连接表示他们在俱乐部之外也有联系。...（neighbor） 节点的度（degree）是指相邻节点的数量 ?...图的直径（diameter）是指连接任意两个节点的所有最短路径中最长路径的长度。 举个例子，在这个案例中，我们可以计算出一些连接任意两个节点的最短路径。...总结（来自 Neo4J Graph Book） 我们看看如何用 Python 检索一个图的这些信息： n=34 G_karate.degree() .degree() 属性会返回该图的每个节点的度（相邻节点的数量
本文将帮助计算机视觉爱好者大致了解如何对文档图像中的文本进行识别。 光学字符识别和手写文本识别是人工智能领域里非常经典的问题。...属于像素强度下面的四分之一的像素的百分比 按照上面来看，所有特征都与图像的像素强度有关联。下一个问题是：如何找到像素强度？...这些特征再进一步由 RNN 层处理，但是，某些特征已经表现出了与输入图像的特定高层面性质的高度相关性。 ?...ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz 可以看到，大多数时间里，被预测的字符都刚好出现在它们在图像中的位置处（比如，你可以比较看看图像与图表中...更多有关如何实现这一方法的细节信息，请参看 Herald Scheidl 的文章。 Tesseract（OCR） Tesseract 是目前最好的用于机器打印字符识别的开源 OCR 工具。
2023-03-02：给定一个数组arr，长度为n，任意相邻的两个数里面至少要有一个被选出来，组成子序列，才是合法的！求所有可能的合法子序列中，最大中位数是多少？...{ p2 = arr[i as usize] + next2; } return if p1 > p2 { p1 } else { p2 };}// 启发函数// 如果数组中的值只有...1和-1，// 你可以从左往右选择数字组成子序列，// 但是要求任何两个相邻的数，至少要选1个// 请返回子序列的最大累加和// arr : 数组// i : 当前来到i位置// pre : 前一个数字...= m + 1; } else { r = m - 1; } } return ans;}// 如果中位数定成median，// 如果任意相邻的两数...，至少选一个，来生成序列// 所有这样的序列中，// 到底有没有一个序列，其中>= median的数字，能达到一半以上fn max_sum1( arr: &mut Vec, help
的两个成员Fetcher和Downloader，这里是上篇。...这其实也是p2p网络的一个很重要的特点：一个个体只需要与相邻的一部分同类有通信即可，每个个体可与多少相邻个体、哪些个体有通信，是可以加以设计的， 无结构化的和有结构化的p2p网络 根据p2p网络中节点相互之间如何联系...先来看一下它的主要UML关系： ? ProtocolManager主要成员包括： peertSet{}类型成员用来缓存相邻个体列表，peer{}表示网络中的一个远端个体。...以太坊的p2p网络中，所有进行通信的两个peer都必须率先经过相互的注册(register)，并被添加到各自缓存的peer列表，也就是peerSet{}对象中，这样的两个peers，就可以称为“相邻”。...定时与相邻个体进行区块全链的强制同步。syncer()首先启动fetcher成员，然后进入一个无限循环，每次循环中都会向相邻peer列表中“最优”的那个peer作一次区块全链同步。
2007_《Annotating Structured Data of the Deep Web》 解决如何自动为从 Web 数据库中返回的 SRR 数据记录分配有意义的标签。...，不依赖于用户的任何交互，但是一次至少需要处理两个及以上的页面，因为算法核心是基于基于给定的一组属于同一类的 HTML 示例页面并从中提取数据。...，需要至少两个以上的页面。...LF3 ：相邻的数据记录不重叠，任何两个相邻记录之间的空间相同。 外观特征（AFs）。这些功能捕获数据记录中的可视功能。...） 4.3 基于机器学习进行模式识别 非常依赖特定的模式组合 输入一个需要被识别的模式样本库，比如商品模块，依靠训练让机器记住这种模式 样本库包含两个部分 视觉信息（网页截图） 文本信息（文本编码
存储图的方式有三种：相邻矩阵，邻接表，十字链表 1.2.1 相邻矩阵 有向图的相邻矩阵 图片 无向图的相邻矩阵 图片 使用邻接矩阵，这通常是在内存中加载的方式： 对于图中的每一个可能的配对，如果两个节点有边相连...Dijkstra 的算法首先选择与起点相连的最小权重的节点，也就是 “最临近的” 节点，然后比较 起点到第二临近的节点的权重 与 最临近节点的下一个最临近节点的累计权重和 从而决定下一步该如何行走。...是网络中总的节点数，d(u,v) 代表节点 u 与节点 v 的最短路径距离。...对于一个社群来说，内部节点与内部节点的关系（边）比社群外部节点的关系更多。识别这些社群可以揭示节点的分群，找到孤立的社群，发现整体网络结构关系。...# .degree() 属性会返回该图的每个节点的度（相邻节点的数量）的列表： n=34 print(G_karate.degree()) degree_sequence = list(G_karate.degree
存储图的方式有三种：相邻矩阵，邻接表，十字链表 1.2.1 相邻矩阵 有向图的相邻矩阵 无向图的相邻矩阵 使用邻接矩阵，这通常是在内存中加载的方式： 对于图中的每一个可能的配对，如果两个节点有边相连...Dijkstra 的算法首先选择与起点相连的最小权重的节点，也就是 “最临近的” 节点，然后比较 起点到第二临近的节点的权重 与 最临近节点的下一个最临近节点的累计权重和 从而决定下一步该如何行走。...，n 是网络中总的节点数，d(u,v) 代表节点 u 与节点 v 的最短路径距离。...对于一个社群来说，内部节点与内部节点的关系（边）比社群外部节点的关系更多。识别这些社群可以揭示节点的分群，找到孤立的社群，发现整体网络结构关系。...# .degree() 属性会返回该图的每个节点的度（相邻节点的数量）的列表： n=34 print(G_karate.degree()) degree_sequence = list(G_karate.degree
该filterset功能可用于从随后的分析中消除轨迹上的低表达基因，并且具有两个额外的参数来丢弃基因，所述基因表达量应高于minexpr以及至少在minnumber个细胞中表达。...该函数有两个额外的输入参数来控制SOM节点分组为更大的模块。参数corthr定义了相关阈值。...如果SOM中相邻节点的伪时间表达谱平均归一化的z-score的相关性超过该阈值，则相邻节点的基因被合并到更大的模块中。仅保留至少具有minsom基因的模块。...为了识别在分化的所有阶段参与早期启动和命运决定的基因，提取具有高重要性值的所有基因（参见randomForest包中的randomForest函数的详细信息）以分类到至少在一次随机森林迭代中给定的目标聚类中...它返回含有两个对象的列表，具有所有基因的平均重要性值的一个数据集，这里所述基因至少在迭代中作为行或作为列通过阈值，以及具有重要性值的标准偏差的相应数据集。
在测试步骤中，本文通过GNN模型对待检测图像p和图库图像G提取特征，然后计算待检索特征与图库特征之间的距离，以便根据距离去重识别组ID。 ?...图生成器 我们可以从相邻的组成员那里获得更多有用的信息。在本文的工作中，每个组图像均以图表示，以表征行人的相互和全局关系。...图中的每个节点代表组中的一个人，两个节点之间的边表示两个人之间的亲密关系，这是通过两个人的特征之间的相似度（基于预定义的相似性度量）来衡量的。...然后，针对每一个成员，再随机选择一个与其相关联的节点。第三，不同成员的节点共同构成一个图样本，并且计算两个节点之间的权重作为边。...因此本文计算了两个图样本之间的成员相似度比率，该比率的定义是两个图的节点来自同一个公共组成员的百分比。如果两个组有相似的相似度比率。则可以认为它们共享相同的组ID。 ?
该算法偏爱在文本文档中频繁出现而在其他文档中不常见的术语。 TF-IDF 的优点是速度快，缺点是需要至少几十个文档的语料库。并且 TF-IDF 与语言无关。...4、生成 n-gram 并计算关键字分数——该算法识别所有有效的 n-gram。n-gram 中的单词必须属于同一块，并且不能以停用词开头或结尾。...如果两个顶点出现在文本中的 N 个单词的窗口内，则它们与一条边相连（根据作者的实验，最佳表现 N 为 2）。该图是无向和未加权的。 3、图排序——每个顶点的分数设置为1，在图上运行排序算法。...建议使用词度或度数与频率之比。从这两个角度来看，排名将有利于较短的关键字。 4、候选关键词得分——每个候选关键词的得分为其成员词得分之和。 5、相邻关键词——候选关键词不包括停用词。...由于有时停用词可能是关键字的一部分，因此在此步骤中添加了它们。该算法在文本中找到与停用词连接的关键字对，并将它们添加到现有停用词集中。它们必须在要添加的文本中至少出现两次。
权重：边可以带有权重，表示两个节点之间的距离、成本或其他度量。 路径：节点序列，其中任意两个相邻节点都由边连接。 环：形成一个循环的边的序列，它从一个节点出发，经过一些节点，最终回到出发节点。 2....图的基本概念 在图论中，有一些基本概念值得了解： 有向图和无向图：有向图中的边有方向，从一个节点指向另一个节点。无向图中的边没有方向，可以双向移动。 度：节点的度是与该节点相关联的边的数量。...路径：路径是连接图中节点的边的序列。 连通图和非连通图：如果在图中任意两个节点之间都存在至少一条路径，那么图是连通的。否则，它是非连通的。...邻接表表示 邻接表是一种更节省空间的表示方法，其中每个节点都维护一个与其相邻的节点列表。 邻接表的优点： 适用于稀疏图，因为它不浪费空间来表示不存在的边。 可以轻松表示带有循环的图。...邻接表的缺点： 查找两个节点之间的边可能需要遍历列表，效率较低。 不适用于快速查找整个图的全局性质。 4. 优化的存储方法 在实际应用中，我们经常需要在表示图时进行优化，以便更有效地处理各种操作。
1.1 list 容器的特点 双向链表结构： 每个节点包含一个数据元素以及前后两个指针，分别指向前一个和后一个节点。 节点的非连续存储可以避免频繁的内存移动。...list 常见的其他修改操作(splice 、merge) 在 C++ 中，std::list 提供了两个强大的成员函数 splice 和 merge，专门用于操作链表的内容，特别适合链表的高效数据操作...九. list的排序与去重 在 C++ 中，std::list 提供了排序和去重的成员函数，使得对链表的排序和去重操作变得非常简便。...十. list中的swap与reverse函数 10.1 swap函数 功能 swap 用于交换两个 std::list 对象的内容。...迭代器的使用：熟悉如何遍历和操作列表元素，并理解迭代器失效问题及其规避方法。 插入、删除和修改操作：灵活管理列表中的元素，快速进行动态调整。
如现实生活中的地铁路线中，权重可以描述两个车站之间时间长度、公里数、票价…… 边描述的是顶点之间的关系，权重描述的是连接的差异性。...有向无环图： 没有环的有向图，简称 DAG。 1.2 定义图 根据图的特性，图数据结构中至少要包含两类信息： 所有顶点构成集合信息，这里用 V 表示（如地图程序中，所有城市构在顶点集合）。...所有边构成集合信息，这里用 E 表示（城市与城市之间的关系描述）。 如何描述边？ 边用来表示项点之间的关系。所以一条边可以包括 3 个元数据（起点，终点，权重）。...，需要随时获取与当前节点相邻的节点，find_neighbor() 方法的作用就是用来把当前节点的相邻节点压入队列中。...深度优先搜索算法与广度优先搜索算法不同之处：候选节点是放在栈中的。因栈是先进后出，所以，搜索到的节点顺序不一样。
本文来分析下比特币网络，了解它跟传统中心化网络的区别，以及比特币网络是如何发现相邻节点的。 ## 中心化网络 为了更好的理解P2P网络，我们先来看看传统的中心化模型： ?...，它是如何跟其他的节点建立连接，从而加入到比特币网络呢？...新接入的节点可以向它的相邻节点发送获取地址getaddr消息，要求它们返回其已知对等节点的IP地址列表。节点可以找到需连接到的对等节点。 5....## 节点通信简述 比特币节点通常采用TCP协议、使用8333端口与相邻节点建立连接, 建立连接时也会有认证“握手”的通信过程，用来确定协议版本，软件版本，节点IP，区块高度等。...如果某个节点识别出它接收到的哈希值并不属于顶端区块，而是属于一个非顶端区块的旧区块，就说其自身的本地区块链比其他节点的区块链更长，并告诉其他节点需要补充区块，其他节点发送getdata消息来请求区块，验证后更新到本地区块链中
[ 增加对照品牌筛选 ] 实现 确定使用的基本图表类型及数据格式：使用桑基图，数据格式编码为节点列表和边列表。...思路：在数据处理阶段，将流入、中间、流出的节点和表示边的相应两端节点名称均加以特定标记处理（如针对名称为A的节点，流入、中间、流出分别处理为：A(流入)、A、A(流出)），目的是让ECharts将这些节点都识别为唯一的...然而基于问题1的解决方案，对所有节点加入特定标记处理后，ECharts已将所有节点识别为互不关联的不同节点，因此均会会默认按不同节点来处理。...在二期改造中，中间节点固定为一个时，放大了一个因为数据量级差异过大导致的交互体验问题：其中一边的线条过细且较密，交互区域过小且容易与其他边互相影响，如下图所示。 ?...而ECharts4.x开始支持的focusNodeAdjacency属性只支持批量设定相邻的一侧或所有边、节点的高亮，无法单独指定，如下图所示。 ?
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