有时人们会先设计低层次的类， 然后才会开发高层次的类。当你在新系统上开发原型产品时， 这种情况很常见。由于低 层次的东西还没有实现或不确定， 你甚至无法确定高层次类 能实现哪些功能。如果采用这种方式， 业务逻辑类可能会更 依赖于低层原语类。
Bridge的意思是桥梁，作用就是将两边连接起来。桥接模式的作用也是如此，桥接模式分别类的功能层次和类的实现层次连接起来。
在过去的几篇关于轮廓线的文章中，我们已经使用了OpenCV提供的几个与轮廓线有关的函数。但是当我们使用cv.findContours()函数在图像中找到轮廓时，我们传递了一个参数，即轮廓检索模式。我们通常传递cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE，而且效果不错。但它实际上是什么意思？
前言：MATLAB是数学建模比赛中较受欢迎的一种编程语言，为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴的需求，我们创建了这个专题，并会在接下来的一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。
在层次模型中，每个结点表示一个记录类型，每个记录类型可包含若干个字段，记录类型描述的是实体，字段描述的是实体的属性。
层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。当要预估的时间序列之间存在层次关系，不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时，就需要利用层次时间序列预测方法解决。设想这样一种场景，我们作为政府负责旅游业的部门，需要预测出澳大利亚每个月的旅游人数，同时还需要预测澳大利亚每个州的旅游人数，以及每个州中每个区的旅游人数。如果澳大利亚包括10个州，每个州包括5个地区，那么总共需要预测1+10+50个时间序列。而这50个时间序列是存在关系的，即澳大利亚总旅游人数=10个州旅游总人数，同时每个州旅游总人数=这个州下5个地区旅游总人数。这就形成了一个类似于下面这样的层次结构：
3.2.2.3 多层预算结构的维护 1)FMHIE_HIEID- 编辑层次结构标识 功能为多层预算结构备用树定义一相标识ID，并定义相关属性，为之后生成备用树做准备。操作如下 ① 在第一次进入
在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
一个好的可视化工具一定要有层次管理和交互设定的功能，让我们能够从不同的角度对数据进行切换分析，PowerBI很好的实现了这两项。
二叉树的遍历一般有先序遍历、中序遍历和后序遍历，这三种遍历比较简单。今天我们讲二叉树的另一种遍历方式，层次遍历。即按照层次进行遍历。如图1所示：
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
贯通业务模型、系统模型和软件模型是一项复杂但关键的任务。通过明确的目标、协同的工作流程、适当的工具和技术、以及持续的监控和评估，我们可以成功地连接这三个层次。
3.1.2 基金中心 是基金预算管理的最小责任单元，并可归属指定的公司代码，同时可指定责任人员。它可带层次结构，并不是只有最末级才能有预算和预算消耗。在账户分配要素当中，基金中心和承诺项目为必用要素，
1 . 基于层次的聚类方法 : 将 数据集样本对象 排列成 聚类树 , 在 指定 的层次 ( 切割点 ) 进行切割 , 切割点 时刻 的聚类分组 , 就是 最终需要的聚类分组 ; 也就是这个切割点的切割的时刻 , 互相关联的样本 , 划分到一个聚类分组中 ;
本质上所有软件系统就是一组策略语句的集合。每一段代码都是策略。软件架构设计的重点工作之一就是，将这些策略彼此分离，然后按照变更要求进行分组。其中变更原因，频率层次相同的策略应该被分到一个组件中。反之，就不该放到一个组件中。
在数据结构优化管理的研究中，传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时，会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题，通过层次数据特征分析，提出了一种面向层次数据的力导向布局算法，将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度，以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题，然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术，通过与气泡图的协同，清晰展示层次数据的内容信息，从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明，能够有效提高层次结构数据的展示能力，最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察，取得良好效果。
在数据挖掘过程中，由于数据存在分散性和偶然性，因而在底层的数据关联上很难准确挖掘出强关联规则，进而也很难为我们决策提供参考。通常的解决的方案通常是引入概念层次，在较高的层次上，我们就可以通过“支持度和
3.1.1.2 承诺项目主数据维护 1）FMCIA - 单个处理 维护单个的承诺项目。 ① image.png ② 直接可记账的：该承诺项目可以在预算生成和预算耗用中直接记账使用。 ③ 不能直接可记
用途：承诺项目将影响流动性的预算交易和商业交易分类为收入，支出和现金余额项目。 您可以将特定责任区域（资金中心）的预算分配给承诺项目。 预算被用做过帐承诺项目和具有承诺和实际值的资金中心。 在支票机系统中输入的资金预留和业务交易也会影响预算。
Hierarchical network structure as the source of hierarchical dynamics (power-law frequency spectra) in living and non-living systems: How state-trait continua (body plans, personalities) emerge from first principles in biophysics
【新智元导读】最新研究发现，包括人脑在内的生物网络结构之所以会具有层次，是为了减少网络连接点，从而提高网络连接效率。该研究不仅揭开了生物网络拥有层次的原因，还有助于促进未来人工智能和机器人领域研究如何演化出更复杂、智能的计算大脑。 很多生物网络都具有层次，比如基因、蛋白质、神经元和代谢系统。人脑也有不同的区域负责运动控制和和触觉感知，而负责运动控制和触觉质感的脑区又各自含有不同的子区域掌控不同的身体部位。 但为什么如此多的生物网络都演化出层次？ 美国怀俄明大学和法国 INRIA 研究团队 Henok S.
jQuery是一种流行的JavaScript库，用于简化HTML文档的操作和动态交互。在jQuery中，层次选择器是一种非常有用的选择器，可以根据元素之间的层次关系选择特定的元素。
本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。
哈喽大家好~今天萧蕊冰分享的是有关UI设计层次的内容，主要是偏向于视觉层次的介绍。为了清晰的向用户展现UI中的内容，我们就用了一个方法来展现，这就是UI设计层次，你的设计有层次，才能让用户清晰你的界面内容，提高用户体验感。要想了解更多接着往下看吧。
计算机视觉是人工智能的“眼睛”，是感知客观世界的核心技术。进入21世纪以来，计算机视觉领域蓬勃发展，各种理论与方法大量涌现，并在多个核心问题上取得了令人瞩目的成果。为了进一步推动计算机视觉领域的发展，CCF-CV组织了RACV2019，邀请多位计算机视觉领域资深专家对“视觉的层次化处理过时了吗？”进行研讨。我们将研讨内容按专题实录整理，尽最大可能以原汁原味的形式还原观点争鸣现场，希望有助于激发头脑风暴，产生一系列启发性的观点和思想，推动计算机视觉领域持续发展。
1、ValueError: attempted relative import beyond top-level package 2、ModuleNotFoundError: No module named 'testpkg'
RCU 机制 中 , 会 根据 CPU 数量 , 按照 " 树形结构 “ 组成 RCU 层次架构 , 称为 ” RCU Hierarchy " ;
Android 是 Google 开发的基于 Linux 平台的、开源的、智能手机操作系统。Android 包括操作系统、中间件和应用程序，由于源代码开放，Android 可以被移植到不同的硬件平台上。OHA（Open Handset Alliance，开放手机联盟)，为 Google 与 33 家公司联手为 Android 移动平台系统的发展而组建的一个组织。
CIKM 是中国计算机学会（CCF）推荐的数据库/数据挖掘/内容检索领域的 B 类会议。CIKM AnalytiCup 挑战赛是会议同期举行的国际数据挖掘比赛，今年由 CIKM、阿里妈妈、阿里巴巴算法大学、阿里云天池共同承办，挑战赛分为两个赛道，用户兴趣高效检索（Efficient User Interests Retrieval）和用户行为多样性预测（Predicting User Behavior Diversities in A Dynamic Interactive Environment）。
C4模型（C4 Model）是一种用于描述软件系统架构的轻量级模型，其目标是通过简化、清晰和易于理解的方式来表达系统的不同层次的架构信息。C4代表了“上下文”（Context）、“容器”（Container）、“组件”（Component）和“代码”（Code）这四个层次。C4模型的作者是Simon Brown，他在其著作《Software Architecture for Developers》中首次提出了这一模型。
层次分析法（AHP）是美国运筹学家萨蒂于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。
层次聚类（Hierarchical Clustering）算法是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
近日，在中国北京举办 CIKM 2019 AnalytiCup 中，由来自浙江大学、中央财经大学、阿里巴巴等机构组成的团队 WWG 摘得「用户行为预测」赛道的桂冠。
三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据。和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体-背景解耦。除此之外，对于视觉测量来说，物体的二维信息往往随射影方式而变化，但其三维特征对不同测量方式具有更好的统一性。与相片不同，三维图像时对一类信息的统称，信息还需要有具体的表现形式。其表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型（由CAD软件建立），点云模型（所有逆向工程设备都将物体采样成点云）。可见，点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到，每个点对应一个测量点，未经过其他处理手段，故包含了最大的信息量。然而，这些信息隐藏在点云中需要以其他提取手段将其萃取出来，提取点云中信息的过程则为三维图像处理。
假设有这样的组织层次，“某某局”，“某某局>某某部”，“某某局>某某部>某某下属组织”， “某某局”是一级组织所以他的组织层次就是他自己的组织名字，而类似“某某部”这样的二级组织，他们的组织层次就是“某某局>某某部”，中间用“>”(大于号)分隔，从一级组织一直到他自己的组织名字连接起来。
众所周知，SAP系统里物料主数据里有一个叫做产品层次（Product Hierarchy）的字段，它可以用于对物料做分类。
笔者所在的D项目里，因业务需要启用Product Hierarchy, 业务提交了其设计的ProductHierarchy结构图给我，
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。
本文介绍了层次聚类算法。首先抛出了聚类理论中两个关键问题：何为类，何为相似，同时介绍了聚类中常用两种评价指标：内部指标和外部指标。然后介绍了层次聚类算法：凝聚层次聚类和分裂层次聚类算法，两者皆以样本集作为类表示，常用欧式距离作为相似性度量，分层次聚类。最后介绍了层次聚类算法的特点，可视化，复杂度。
变化的影响主要体现在变化的传递性，即一个事物的变化会传递到另一个事物引起它的变化，但这个变化影响并不包含彼此正交的点。例如，限界上下文之间存在调用关系，当被调用的限界上下文公开的接口发生变化，自然会影响调用方。这一影响是合理的，也是软件设计很难避免的依赖。
③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ) ;
AI科技评论按：强化学习是学到一个策略解决智能体与环境间互动问题的重要学习范式。不过以往的强化学习过程都常常很低效，在复杂环境中往往难以收敛。这一方面由于简单的策略难以完善、细致地描述各种不同环境状态下的不同行为，另一方面也有由于可能的行为的组合太多所以要探索的空间太大了。 OpenAI的研究人员们这次就开发了一个层次化的强化学习算法，它可以学习到高阶的行动，用来解决一系列不同的任务，同时也可以快速学会解决总共需要上千个步骤的任务。当这个算法用来解决导航问题时，它能够为不同方向的走或者爬行学到一系列高级别的
强化学习是学到一个策略解决智能体与环境间互动问题的重要学习范式。不过以往的强化学习过程都常常很低效，在复杂环境中往往难以收敛。这一方面由于简单的策略难以完善、细致地描述各种不同环境状态下的不同行为，另一方面也有由于可能的行为的组合太多所以要探索的空间太大了。 OpenAI 的研究人员们这次就开发了一个层次化的强化学习算法，它可以学习到高阶的行动，用来解决一系列不同的任务，同时也可以快速学会解决总共需要上千个步骤的任务。当这个算法用来解决导航问题时，它能够为不同方向的走或者爬行学到一系列高级别的动作，这也让智
2017年，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（Capsule Networks）」。
所谓类的功能层次结构就是对类进行继承后进行的功能扩展，例如Car(车类)，所有车都有启动和停止方法以及转弯等方法。但是现在我有一个特殊的车需要在Car车类的基础上加一个倒车影像功能，此时只需要继承Car类再自己的类中加一个倒车影像即可，此时就是类的功能层次结构。
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述称为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
对“NCI60”（癌细胞系微阵列）数据（查看文末了解数据获取方式）使用聚类方法，目的是找出观察结果是否聚类为不同类型的癌症。K_means 和层次聚类的比较。
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