旭日图（sunbrust diagram），通常也被称为多层饼图（multi-level pie chart）或径向树图，通常会用来展示层级占比关系，通过一系列的圆环展示层次结构。冰柱图（icicle diagram）也叫分区层图（partition layer chart），也就是直角坐标系下的旭日图，他们都是展示层级占比关系的王者。
在声音样本数目比较多的情况下，直接进行成对比较法，工作量非常大，且评价者容易疲劳，在很大程度上影响评价结果的一致性和准确性。对于这种情况，采用聚类分析，从 30 个声音样本中选择有代表性的样本进行主观评价试验，大大降低了主观评价试验的工作量1。
案例数据源： 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。数据源下载地址http://ishare.iask.sina.com.cn/f/13773532.html 【一】问题一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类” 1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都
题目链接：https://www.patest.cn/contests/gplt/L2-004
http://hi.baidu.com/datasoldier/item/37abae32474bf7f1a884289f 在百度新版空间升级过程中，该篇文章丢失，今天，重新更新并发布，作为 SPSS案例分析系列的第17篇文章。同时希望百度新版空间能不断完善，在升级过程中尽量避免出现文章丢失的现象。
摘要: 案例数据源： 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》
最近在排查一个server的性能问题时，用到了golang的火焰图，总结一下步骤；
给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层次遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。
在前端工程师的日常工作中，使用 CSS 元素选择器是稀松平常的事；无论你是编写一般的 CSS 还是需要经过编译的 SASS，SCSS，LESS等，最终都被编译成一行一行的 CSS 样式属性，最终交给浏览器解析并套用。但是你想过没有这是如何实现的呢？
【分析】【分类】【k-均值聚类】，将变量移至变量框中，员工id 移至【个案标注依据】框中
第二步，将两个最小概率组成一组，划成2 个分支域，并标以0 和1；再把2 个分支域合并成1个支域，标以两个概率之和；
场景：现在有一个错词库，维护的是错词和正确词对应关系。比如：错词“我门”对应的正确词“我们”。然后在用户输入的文字进行错词校验，需要判断输入的文字是否有错词，并找出错词以便提醒用户，并且可以显示出正确词以便用户确认，如果是错词就进行替换。
这次把关系图、弦图、树图、矩形树图、旭日图在线生成工具一把子更新了，操作流程和桑基图一致。
偶然的机会，在bilibli上看到了郝斌老师教的《数据结构入门》，课程录制时间是2009年，也就是10年前。虽然如此久远，但是我从听第一节课开始就深深被郝斌老师所折服，从未见过谁可以将这门枯燥的课教授地如此生动有趣（想当年我的数据结构只考了61分......）。于是花了几个星期的晚上，把这门课给听完了，相关的代码也跟着老师敲了一遍，笔记也整理了一下，并自己绘制了一些精美的示意图来辅助理解。代码部分不完全跟老师课堂上一致，但思路基本一致。这里分享给大家。
又称系统聚类分析，先将每一个样本看作一类，然后逐渐合并，直至合并为一类的一种合并法，层次聚类分析的优点很明显，他可对样本进行聚类，样本可以为连续或是分类变量，还可以提供多种距离测量方法和结果表示的方法。
本次的系列博文主要是针对 腾讯课堂七天前端求职提升营 课程中，所推送的面试题目及编程练习的一次汇总，期间还包括三次直播课的分享，均由腾讯导师给大家讲解，该系列博文的发布已得到 IMWeb 前端学院助教的许可
得到因子得分并不是最终的结果，降维是为了使我们的思路更加集中，但降维结束后得到的却未必是我们所期望的。为了更好的加以分析，我们可以在降维因子分析的基础上对得到的潜在因子进行聚类或者计算出综合因子得分进
这也是笔者年前面试今日头条时的一道比较基础的二叉树面试题，之前并没有做过，事后发现是 LeetCode 的原题。
在一棵无限的二叉树上，每个节点都有两个子节点，树中的节点 逐行 依次按 “之” 字形进行标记。
HTML默认是流式布局，css与js会打破这种布局，改变DOM的几何属性与外观属性。在绘制时根据渲染树布局，再根据布局绘制，这就是回流重绘。
只要你能把两种语言都学到熟练，那切换起来太过自然、简单，甚至切换的时候都意识不到。
鸡尾酒排序其实就是冒泡排序的变形，它的时间复杂度和冒泡排序一样，都是O(n^2)，比快速排序要慢不少。
动态规划。令 dp[n][6*n]，其中 dp[i][j] 表示前 i 个骰子产生点数 j 的次数。则 dp[-1][1...6*n] 就是每一种点数的次数。点数的总次数为 6^n，然后再求概率即可。状态转移方程很好找：dp[i][j] += dp[i-1][j-k]，其中 k 为点数 1~6。时间复杂度为 O(n*(6*n)*6)，空间复杂度为 O(n*(6*n))。
1）从无序序列所确定的完全二叉树的第一个非叶子结点开始，从右到左，从下到上，对每个结点进行调整，最终将得到一个大顶堆。
编代码时候经常会涉及复杂运算，运算符的优先级一定要记清楚，很多并不是我们认为的那样，例如：最常用的
（VRPinea2月24日讯）全球变暖、冰川融化、澳大利亚山火、阿富汗洪灾……越来越多的自然灾害在非自然地发生。甚至在上周，一场暴风雪席卷了美国德州的大部分地区，气温骤降至零度以下，超过4000万人无电取暖。这些都在警示着人们，环境的骤变越来越频繁。
前面的文章，我们回顾了很多操作符，比如用来运算的乘性操作符操作符、加性操作符，用来比较的关系操作符、相等操作符等，相信很多同学都无数次的在学习和工作中用到他们，但是大家有没有好好的想过他们的优先级？是不是仔细一想不知道？工作用用到了再说？不确定优先级，全屏直觉来？有心总结一下，但总是没时间？那不妨来看一下我对操作符优先级的总结。
webpack提倡一切皆模块，所有类型的文件都可以经过文件加载器处理变成我们可加载的模块，那么这个文件加载器便是loader。
逛github的时候偶然看到了这个开源项目，十分的良心，于是决定记录这篇文章，技术没有边界，开源是一种精神，向大神致敬
性能测试中，稳定性测试是必不可少的，最主要目的是为了发现程序崩溃问题，关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数，构造各种异常case；例：
最近对一个golang的server项目做了性能测试，针对发现的问题做了简单的总结，供大家参考
DOMTree：未经渲染的HTML节点树，如图（a）所示。 VBT(Visual Block Tree)：网页的可视块树模型，如图（b）所示。
1.何为域名 人和人要互相识别和记忆，需要名字作为辅助，而对于网络世界，在因特网内也需要一种命名系统来做类似的事情，该系统使用了域来划分，任何一个网络里的主机（或者路由器）都有独一无二的域名（类似国家代码），域又能继续划分为子域（类似每个国家有不同的省份代码），子域还能继续划分（每个省都有自己的各个城市的代码）……在因特网内对应的就是顶级域名（com，net，cn，org等），二级域名……注意这仅仅是一种逻辑的划分。而这些域名系统在形式上组成了一种树结构。如下图
leetcode 每日一题：103.二叉树的锯齿形层序遍历：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-zigzag-level-order-traversal/
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/float
leetcode-cn.com/problems/er-cha-sh... 请完成一个函数，输入一个二叉树，该函数输出它的镜像。 显然，优先使用前序遍历，首先要学会前序遍历一棵树
大概看一下代码，是有一个Parent的父组件，蓝底白字。还有一个Child的子组件，红底黑字。 那么实际渲染出的样式是什么样子的呢。如下图:
文章目录 一、 消除量词 等值式 二、 量词否定 等值式 三、 量词辖域收缩扩张 等值式 四、 量词分配 等值式 一、 消除量词 等值式 ---- 消除量词等值式 : 有限个体域 D = \{a_1 , a_2 , \cdots , a_n\} , 消除量词 的 等值式 : 有限个体域 消除 全称量词 : \forall x A(x) \Leftrightarrow A(a_1) \land A(a_2) \land \cdots \land A(a_n) 有限个体域 消除 存在量词 : \exist
关于字典树的详解：https://blog.csdn.net/weixin_39778570/article/details/81990417
前段时间已经把创建型和结构型模式都撸了一遍，从今天开始，我们进入行为型模式的篇幅。今天分享是：迭代器模式。
按照日常习惯来看，C语言的函数参数压栈顺序是从左到右吧？但是事实却是相反的，C语言函数参数压栈顺序是从右到左的。下面看一个程序：
在dictionary.com 中 composition 的定义为：将部分或者元素组合成一个整体的行为。简单说，组合就像堆乐高积木，我们可以将积木组合成一个结构。
最近，我们在 Github 的 Code Review 中看到 Github 开始出现下面这个 Warning 信息—— “This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below.”也就是说我们的代码中有一些 bidirectional unicode 的文本，中文直译作 “双向文本”，意思是一些语言是从左到右的，而另一些则是是从右到左的（如：阿拉伯语），如果同一个文件里，即有从左向右的文本也有从右向左文本两种的混搭，那么，就叫bi-direction。术语通常缩写为“ BiDi ”或“ bidi ”。使用双向文本对于中国人来说并不陌生，因为中文又可以从左到右，也可以从右到左，还可以从上到下。
近期在学习C语言，遇运算符优先级，遂记录之。 ps.学长说这是期末考点，记它干啥？愣着啊！
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器（弱分类器一般选用单层决策树）进行合理的结合，使其成为一个强分类器。
After Effects 2022是一款mac图形视频处理，最新版AE 2022新功能包括多帧渲染、推测预览和合成分析器，将增进创造力。
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