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如何判断一个稀疏的还是稠密

如何判断一个稀疏的还是稠密的     最近涉及了一些的算法,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来表示计算。...无论哪种用途选择一个合适的数据结构至关重要。     有两种主要的表示方法:邻接矩阵邻接表。     决定我们采用邻接矩阵还是采用邻接表来表示,需要判断一个稀疏还是稠密。...邻接矩阵邻接表表示所需的存贮空间算法时间度相差非常大,所以判断一个稀疏的还是稠密的非常重要。    ...判断标准如下:     假设一个G=(V,E)有n个节点,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) 条件的称为稀疏。    ...比如:一个节点为16,节点的出度为4,那么f = 0.25。     据说:邻接表是表示的标准方法,原因是稠密在实际应用中并不多见。

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稀疏索引稠密索引你了解吗?

稠密索引稀疏索引 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 看完稀疏索引稠密索引还有聚集索引非聚集索引的概念,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 ? 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,大概通过脑描述一下。

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    TANDEM 基于深度多视图立体视觉的实时跟踪稠密

    摘要 本文提出了一个实时单目跟踪稠密建图框架, 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...主要内容 方案主要有三部分组成:单目视觉里程计、CVA MVSNet稠密深度估计体积建。...TANDEM能够从单目相机实现实时跟踪高质量稠密贴图。...2:(a)使用视觉里程计优化的稀疏3D模型渲染的稠密深度跟踪每帧,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。

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    PPQQ

    QQ 分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q ) 统计学里Q-Q(Q代表分位数)是一个概率,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趋近于落在y=x线上。...PP P-P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-PQ-Q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还可获得样本偏度峰度的粗略信息. scipy 画Q-Q 例子:#qq fig = plt.figure() res = stats.probplot(train['SalePrice']

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    QQPP

    Q-QP-P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-QP-P来检查数据是否服从某种分布。...他们可以检验的分布包括: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: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第二个分布相同的分位数。...P-P: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-PQ-Q的用途完全相同,只是检验的方法存在差异。

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    判断是否为Gravatar默认

    序言 为什么突然需要判断Gravatar的头像是否为默认呢?...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,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呢...证书检查 $default = ['9de8c28c6028de09355431e6435015a5','0ed67da44dcb41eef12e1f1acde56f6c']; //经测试,可能是旧的默认,...$hash)->response); return in_array($md5_hash, $default); //默认md5值是否存在,是默认则返回true 不是默认则返回false } 版权属于

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    完全多部判断(个人思考)

    题目描述: 给定一张包含N个点、M条边的无向,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,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。现在你需要判断给定的是否为完全多部。...输出: 每组输出占一行,如果给定的图为完全多部,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。

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    娓娓道来模型、查询、计算学习知识

    1.4 系统的三大类功能 目前技术的应用主要通过三个技术点的支撑来实现,分别是查询、计算图表示学习。...计算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 子查询 子的概念是相对一个更大的来定义的。如果一个的点集边集都是另一个的子集,则该图为另外一个的子。...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。

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    指定通路绘制gsea火山

    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MKI67TOP2A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,热火山。...enrichmentScore > 0.5,];up_kegg$group=1 save(up_kegg,kk,file = 'up_kegg.by.gsea.Rdata') 首先批量针对每个通路绘制gsea:..., gsub('/','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后 批量针对每个通路绘制热,...','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后 批量针对每个通路绘制火山

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    因果与判定表法_因果如何转换为判断

    1、 什么是因果及判定表法? 因果是用图解的方法表示输入的各种组合关系,依据因果写出判定表,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c1c2都是1,则e1为1;否则e1为0 3、 因果之5种约束关系 E约束(异):ab中至多有一个可能为1,即ab不能同时为...4、 因果法/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。给每个原因结果并赋予一个标识符。 2)画出因果。...2)画出因果: 3)判定表法:因果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原因②同时为1,这是不可能出现的,故应排除这两种情况。

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    阅读UML类时序

    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,我们应该能将类所表达的含义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...: 车的类结构为>,表示车是一个抽象类; 它有两个继承类:小汽车自行车;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”对方的方法属性。

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    networkx之遍历绘制

    networkx之遍历绘制 文章目录 networkx之遍历绘制 数据读取后默认标签(labels)为索引,如何使用编号id? 数据读取后,如何得到节点集边集?...如何绘制多样的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,如果处理数据时只需要编号...,如何得到节点集边集?...在数据读取后,我们在算法中处理数据时往往会对的节点集边集进行处理,下面提供几种遍历方式: ---- 如何绘制多样的

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    Stable Diffusion XL Turbo 文生实践

    本篇文章聊聊,如何快速上手 Stable Diffusion XL Turbo 模型的文生实战。...“文生”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 就可以开始体验验证 SD XL Turbo 啦。...并且 strength 息息相关,如果我们将 strength 设置为 0.6(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”(),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。

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    看懂UML类时序

    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,我们应该能将类所表达的含义最终的代码对应起来...1.车的类结构为,表示车是一个抽象类; 2.它有两个继承类:小汽车自行车;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”对方的方法属性...; 时序 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; 时序(Sequence Diagram)是显示对象之间交互的,这些对象是按时间顺序排列的。

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    DreamSparse: 利用扩散模型的稀疏的新视角合成

    具体而言,DreamSparse包含了一个几何模块,旨在从稀疏视图中捕获3D特征作为3D先验。随后,引入空间引导模型来将这些3D特征转换为用于生成过程的空间信息。...实验结果表明,其框架可以有效地从稀疏视图中合成新的视图图像,并且在训练开集类别图像中都优于baseline。...介绍 最近的工作开始探索稀疏视图新视图合成,特别是专注于从有限数量的具有已知相机姿势的输入图像(通常为2-3)生成新视图。...为了将 3D 信息注入预先训练的扩散模型中,并使其能够合成具有一致几何形状纹理的图像,本文最初采用几何模块作为 3D 几何先验,其灵感来自先前基于几何的工作,其能够聚集多视图上下文图像上的特征并且学习推断用于新视图图像合成的...3 baseline的可视化比较 4 新视角合成(物体级别场景级别) 5 结合文本引导 总结 本文的gemometry感知引导的方法值得学习,但其仍具有一定程度的限制:3D几何模块难以生成复杂的场景

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    「微软」局部协同过滤缓解数据稀疏问题

    导读 本文是针对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;从局部图中捕获相关的模式。如图所示为整体框架。 首先LGCF构建以目标用户目标商品为中心的局部化。...如图所示为局部提取的框架,分为以下步骤: 随机游走:采用具有重启的随机游走RWR采样用户商品节点的邻居节点。对于(u, i)在G上分别从u节点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.

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