如何判断一个图是稀疏的还是稠密的 最近涉及了一些图的算法，发现用途蛮广，比如：物流配送，中文分词，甚至课程排列都可以用图来表示和计算。...无论哪种用途选择一个合适的图数据结构至关重要。 图有两种主要的表示方法：邻接矩阵和邻接表。 决定我们采用邻接矩阵还是采用邻接表来表示图，需要判断一个图是稀疏图还是稠密图。...邻接矩阵和邻接表表示图所需的存贮空间和算法时间度相差非常大，所以判断一个图是稀疏的还是稠密的非常重要。 ...判断标准如下： 假设一个图G=(V,E)有n个节点，图G的每个节点的出度是一个固定的常数：k。由于E=kV=O(V) ，所以我们把符合E=O(V) 条件的图称为稀疏图。 ...比如：一个图节点为16，节点的出度为4，那么f = 0.25。 据说：邻接表是表示图的标准方法，原因是稠密图在实际应用中并不多见。
稠密索引和稀疏索引 基本概念 稠密索引： 在密集索引中，数据库中的每个搜索键值都有一个索引记录。这样可以加快搜索速度，但需要更多空间来存储索引记录本身。...索引记录包含搜索键值和指向磁盘上实际记录的指针。 ? 稀疏索引： 在稀疏索引中，不会为每个搜索关键字创建索引记录。此处的索引记录包含搜索键和指向磁盘上数据的实际指针。...你是否有想过对应的描述的索引值 关系 看完稀疏索引和稠密索引还有聚集索引和非聚集索引的概念，我们是否能看出他们有什么关系。...优势 通过上面的了解，稀疏索引占用空间少，但是在查询的精确率上还是相对于稠密索引还是比较慢的，因为不需要顺序查找，还有回表。...稠密索引那就是相对来说比较快，因为他可以精确定位数据，但是占用的空间比较大。 总结脑图 ? 数据库索引的名称感觉好多呀，各种一个索引类型感觉有好多名称，大概通过脑图描述一下。
1.DFD图 2.N-S图 3.PAD图 4.程序流程图 5.E-R图 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/
摘要 本文提出了一个实时单目跟踪和稠密建图框架， 对于姿态估计，TANDEM基于关键帧的滑动窗口进行BA(bundle adjustment)， 为了增强鲁棒性，提出了一种新的跟踪前端，该前端使用由稠密深度预测增量构建的全局模型渲染的深度图...主要内容 方案主要有三部分组成：单目视觉里程计、CVA MVSNet稠密深度估计和体积建图。...TANDEM能够从单目相机实现实时跟踪和高质量稠密贴图。...图2：（a）使用视觉里程计优化的稀疏点和3D模型渲染的稠密深度图跟踪每帧，关键帧的姿态通过滑动窗口光度束调整进行估计，并输入CVA MVSNet进行稠密的深度预测，深度贴图融合为全局一致的TSDF体积，...，TANDEM产生更精细的比例细节，例如第二排的设备或第三排的梯子，对于EuRoC，只有稀疏的地面真实深度可用。
问题描述 给定一个无向图graph，当这个图为二分图时返回true。...如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合，一个来自B集合，我们就将这个图称为二分图。...给定一个无向图graph，当这个图为二分图时返回true。...如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合，一个来自B集合，我们就将这个图称为二分图。...{0, 2} 和 {1, 3}。
序言 为什么突然需要判断Gravatar的头像是否为默认图呢？...国内服务是G了，它的全称叫做“Globally Recognized Avatar”，翻译过来叫做全球通用头像 说实话，真的不太美观，下面放出网上的方法以及我自己的方法 贴代码 网上大部分文章都啥通过判断...我之前呢看过一篇文章，也是用md5方式判断是否为gr的默认图，但是好久了，原文找不到了，上次逛使用MD5验证文件完整性提高数据安全 - 倾丞の小窝 的时候看到的这篇文章，反正curl都要走一次文件流，干嘛不直接走一遍镜像站判断是否为默认图呢...证书检查 $default = ['9de8c28c6028de09355431e6435015a5','0ed67da44dcb41eef12e1f1acde56f6c']; //经测试，可能是旧的默认图，...$hash)->response); return in_array($md5_hash, $default); //默认图md5值是否存在，是默认图则返回true 不是默认图则返回false } 版权属于
QQ图 分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。...图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分布（x坐标）的相同分位数。因此，这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线。如果两个分布相似，则该Q-Q图趋近于落在y=x线上。...PP图 P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图，用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。...由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值....用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息. scipy 画Q-Q图 例子：#qq图 fig = plt.figure() res = stats.probplot(train['SalePrice']
多组维度不一样长的箱体图的画法 clear;clc; load('speed_1_1.mat') load('speed_1_2.mat') load('speed_2_1.mat') load('speed
Q-Q图和P-P图原理 对于一组数据是否符合某个分布，有很多种统计检验的方法，比如K-S检验，卡方检验，从图形上我们可以用Q-Q图和P-P图来检查数据是否服从某种分布。...他们可以检验的分布图包括：β分布，t分布、卡方分布、伽马分布、正态分布、均匀分布等等。 Q-Q图：一种通过画出分位数来比较两个概率分布的图形方法。...图中的点（x,y)对应的是第一个分布的分位数和第二个分布相同的分位数。...P-P图：是根据变量的累积比例与指定分布的累计比例之间的关系绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布，当符合是，图中各点近似的呈现一条直线。...P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验的方法存在差异。
题目描述： 给定一张包含N个点、M条边的无向图，每条边连接两个不同的点，且任意两点间最多只有一条边。...对于这样的简单无向图，如果能将所有点划分成若干个集合，使得任意两个同一集合内的点之间没有边相连，任意两个不同集合内的点之间有边相连，则称该图为完全多部图。现在你需要判断给定的图是否为完全多部图。...输出： 每组输出占一行，如果给定的图为完全多部图，那么输出Yes，否则输出No。...样例输入： 2 5 7 1 3 1 5 2 3 2 5 3 4 4 5 3 5 4 3 1 2 2 3 3 4 样例输出： Yes No 说明： 这道题首先输入一个T，表示有多少组需要判断的数据。...先来看一下样例中的反例，1-2，2-3，3-4 如果按照题目中的准则去判断，1跟2之间有边连接，那么1跟2就不能在同一个集合中，而是要分开，构成[[1],[2]]两个集合。
虽然有圈图没有拓扑序列，但是我们可以利用拓扑排序的算法来判断一个有向图是否有圈。 算法描述如下： 1. 将所有入度为0的顶点放入队列； 2....DFS 关于DFS的介绍请戳我，通过稍微修改DFS，利用递归的特点，也可以判断有向图是否有圈。...相信通过上面两幅图应该可以大致理解了，现在上代码。...std; const int MAX_N = 110; vector graph[MAX_N]; int vis[MAX_N], n, m; //n, m分别是顶点数和边数...\n"); } return 0; } 上述利用DFS判断有向图是否有圈实际上是利用了深度优先生成树的性质：有向图无圈当且仅当其深度优先生成树没有回退边， 而上述算法中的vis[graph
1、 什么是因果图及判定表法？ 因果图是用图解的方法表示输入的各种组合关系，依据因果图写出判定表，从而设计相应的测试用例。 它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。...或c2或c3是1，则e1为1；否则e1为0 与： 若c1和c2都是1，则e1为1；否则e1为0 3、 因果图之5种约束关系 E约束（异）：a和b中至多有一个可能为1，即a和b不能同时为...4、 因果图法/判定表法的基本步骤 1）分析软件规格说明书中哪些是原因，哪些是结果。原因是输入或输入条件的等价类，结果是输出条件。给每个原因和结果并赋予一个标识符。 2）画出因果图。...2）画出因果图： 3）判定表法：因果图方法最终生成的就是判定表。一般可以根据因果图画出判定表，判定表里只有0,1两个数字。若输入条件有n个，则用例考虑的情况有2n种。...判断表如下： 表中8种情况的左面两列情况中，原因①和原因②同时为1，这是不可能出现的，故应排除这两种情况。
1.4 图系统的三大类功能 目前图技术的应用主要通过三个技术点的支撑来实现，分别是图查询、图计算和图表示学习。...图计算和图学习在学术界也是较为不同的学者群体在各自研究。后文将以笔者在业务实践中，对图的三大类技术点的应用思考展开讨论。...（以上数据经验之谈，仅供参考） 2.3 子图查询 子图的概念是相对一个更大的图来定义的。如果一个图的点集和边集都是另一个图的子集，则该图为另外一个图的子图。...如何判断关联对问题具有指向性？如果可以提前判断关联与问题缺乏指向性，则可以避免代价高昂的图表示学习的计算，节约开发者时间。这里介绍两种方法。...图表示学习的计算代价高昂，经过详细评估之后判断图表示学习在该场景中难以发挥作用，核心的障碍在于无法构图。
图丨pexels 这里不会将UML的各种元素都提到，我只想讲讲类图中各个类之间的关系；能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对日常的工作和交流；同时，我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来...1.车的类图结构为，表示车是一个抽象类； 2.它有两个继承类：小汽车和自行车；它们之间的关系为实现关系，使用带空心箭头的虚线表示； 3.小汽车为与SUV之间也是继承关系，它们之间的关系为泛化关系，使用带空心箭头的实线表示...聚合关系用于表示实体对象之间的关系，表示整体由部分构成的语义；例如一个部门由多个员工组成； 与组合关系不同的是，整体和部分不是强依赖的，即使整体不存在了，部分仍然存在；例如， 部门撤销了，人员不会消失，...双向依赖是一种非常糟糕的结构，我们总是应该保持单向依赖，杜绝双向依赖的产生； 注：在最终代码中，依赖关系体现为类构造方法及类方法的传入参数，箭头的指向为调用关系；依赖关系除了临时知道对方外，还是“使用”对方的方法和属性...； 时序图 为了展示对象之间的交互细节，后续对设计模式解析的章节，都会用到时序图； 时序图（Sequence Diagram）是显示对象之间交互的图，这些对象是按时间顺序排列的。
前面在 所有的肿瘤都有恶性增殖的特性吗，我们发现了绝大部分癌症都有MKI67和TOP2A这样的细胞增殖通路相关基因的高表达，最后的gsea分析结果里面展示的通路包括： 2.4 Replication and...对初学者来说， 跳过了大量细节，所以跟这个教程会比较吃力，有粉丝就提问了希望可以对这些通路在在具体的癌症里面细化展示，比如绘制gsea图，热图和火山图。...enrichmentScore > 0.5,];up_kegg$group=1 save(up_kegg,kk,file = 'up_kegg.by.gsea.Rdata') 首先批量针对每个通路绘制gsea图：..., gsub('/','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后 批量针对每个通路绘制热图，...','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后 批量针对每个通路绘制火山图，
本篇文章聊聊，如何快速上手 Stable Diffusion XL Turbo 模型的文生图和图生图实战。...“文生图”战场上，自去年下半年开始，“Stable Diffusion 模型” 开始狂飙，不断产生效率的质变：生成图片的等待时间变的越来越少，生成图片的尺寸和质量越来越好，并且开始往移动端设备上扩展。...然后，我们在浏览器访问容器运行主机的 IP:7860 就可以开始体验和验证 SD XL Turbo 啦。...并且和 strength 息息相关，如果我们将 strength 设置为 0.6（和原图 60% 相似），并设置 step 为 2 ，那么模型将对原始图片进行两次添加 0.6 步的噪声，然后再进行两次去噪...有机会的时候，我们聊聊如何使用 SDXL Turbo 实现 Midjourney 的“混图”（图生图生图），以及如何控制图片尽量趋近于我们想要的结果，还有性能优化。
导读 本文是针对图神经网络在推荐系统中的应用提出的相关方法LGCF，对于用户-商品交互数据稀疏的情况下，无法得到较好的embedding来计算偏好。...LGCF不需要为每个用户和商品学习embedding，旨在将有用的 CF 信息编码到局部图中，并基于该图进行推荐。 2....方法 LGCF主要包含两个方面：局部结构的提取来构造局部图；从局部图中捕获相关的模式。如图所示为整体框架图。 首先LGCF构建以目标用户和目标商品为中心的局部化图。...如图所示为局部图提取的框架图，分为以下步骤： 随机游走：采用具有重启的随机游走RWR采样用户和商品节点的邻居节点。对于(u, i)在图G上分别从u节点和i节点开始，使用RWR采样。...实验结果 在稀疏数据上的实验结果。 常规场景下的实验结果 5.
能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对 日常的工作和交流； 同一时候，我们应该能将类图所表达的含义和终于的代码相应起来； 有了这些知识，看后面章节的设计模式结构图就没有什么问题了...： 车的类图结构为>，表示车是一个抽象类； 它有两个继承类：小汽车和自行车；它们之间的关系为实现关系，使用带空心箭头的虚线表示； 小汽车为与SUV之间也是继承关系。...总体和部分不是强依赖的，即使总体不存在了。部分仍然存在；比如。 部门撤销了，人员不会消失，他们依旧存在。...学生和学校就是一种关联关系； 关联关系默认不强调方向，表示对象间相互知道。假设特别强调方向，例如以下图。...箭头的指向为调用关系；依赖关系处理暂时知道对方外，还是“使用”对方的方法和属性。
networkx之图遍历和图绘制 文章目录 networkx之图遍历和图绘制 图数据读取后默认标签（labels）为索引，如何使用编号id？ 图数据读取后，如何得到节点集和边集？...如何绘制多样的图？ 图数据读取后默认标签（labels）为索引，如何使用编号id？...例如在读取football数据时，其labels都是节点的英文名称，这样在处理图数据时不是很方便，往往报错，我们通常习惯处理节点的编号从1开始，可以建立label-id的反向索引，如果处理图数据时只需要编号...，如何得到节点集和边集？...在图数据读取后，我们在算法中处理数据时往往会对图的节点集和边集进行处理，下面提供几种遍历方式: ---- 如何绘制多样的图？
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