数据的准备： 1、首先，整理一份原始数据，文件名是app_sub.txt，数据格式如下： 编号，应用名称 11111,滴滴打车 99999,美图秀秀 99999,微信 99999,优酷 22222,淘宝...上面的社交网络图中大部分顶点重叠在一起，根本不能看出社交网络中顶点之间的连接关系。下面需要对顶点和边的格式做调整。...上图中顶点明显归属于某个或某几个社区。但所有的点都是同一个颜色，不能直观呈现出社区的概念。...划分网络图中的社区： 1．利用igraph自带的社区发现函数实现社区划分Igraph包中社区分类函数有以下几种： ? 不同的分类算法，速度和适用社区网络大小都有所侧重。...利用R语言的igraph作社群挖掘的图 ?
从经常听到的数据科学家的三种基本能力即分析能力、专业能力、IT能力外延到了人文、艺术，呵呵，大家顿时产生了一种高尚大的自豪感。...二、数据的准备： 1、首先，编造一份原始数据，文件名是app_sub.txt，数据格式如下： 编号，应用名称 11111,滴滴打车 99999,美图秀秀 99999,微信...图二 初步的网络图 上面的社交网络图中大部分顶点重叠在一起，根本不能看出社交网络中顶点之间的连接关系。下面需要对顶点和边的格式做调整。...图二 改进后的网络图 上图中顶点明显归属于某个或某几个社区。但所有的点都是同一个颜色，不能直观呈现出社区的概念。...四、划分网络图中的社区： 1．利用igraph自带的社区发现函数实现社区划分Igraph包中社区分类函数有以下几种： fastgreedy.community spinglass.community edge.betweenness.community
igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...为要处理的图，为igraph 格式，其创立方式非常简单，参见帮助文档。...(默认) 来计算最短路程；当其为"out" 时，考虑各个边的方向；当其为"in" 时，考虑各个边的方向，但此时将各边的方向倒置。...例 图3 是个有向图10，方向如图中箭头所示，边上的数字为其权重，试求下列问题： 1. 从顶点0 到顶点7 的最大流量(此时图中各条边上的数字代表容量限制)； 2. 该连通图的最小生成树； 3....该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。
（或弧）附带有一些数据信息，这些数据信息称为边（或弧）的权（Weight）。...的信息，这是邻接矩阵名称的由来。...图的遍历是指从图中的某个顶点出发，按照某种顺序访问图中的每个顶点，使每个顶点被访问一次且仅一次。...该网从顶点 A 到顶点 D 有 4 条路径，分别是：路径（A,D），其带权路径长度为 30；路径（A,C,F,D），其带权路径长度为 22；路径（A,C,B,E,D），其带权路径长度为 32；路径（A,...下面是拓扑排序算法的描述： （1）在有向图中选择一个入度为 0 的顶点（即没有前驱的顶点），由于该顶点没有任何先决条件，输出该顶点； （2）从图中删除所有以它为尾的弧； （3）重复执行（1）
，码其码！...比如写了一个bug，报了个错，有些API中会把这些作为警告表示出来，你看到了，也就学会了，在出现这些问题的时候，直接查问题即可，而不是盲目的不知所措，虽然说搜索很重要，但比搜索更重要的是你的思路，也就是先导...API分类明确，详细阐述的，可读！ 3.社交网络实战 导包 from igraph import * 版本 igraph....summary(g) 输出： IGRAPH U--- 6 6 -- 树生成边与顶点 # 生成127个顶点，126条边，2代表每个顶点两个孩子 g2=Graph.Tree(127,2) print...g.vs[3]["foo"]="bar" g.vs["foo"] 输出： [None, None, None, 'bar', None, None, None] 删除顶点属性 del g.vs["
第三种为边列表（edgelist）,共两列数据，分别代表网络内的节点名称，每一行代表这两个节点间存在着联系。 ? 3）计算网络的各种参数，用以推断网络的性质。...常用网络参数有： 平均路径长度(Average path length)：网络中任意两个节点之间的距离的平均值。其反映网络中各个节点间的分离程度。...= E(igraph)$weight # 做图前去掉igraph的weight权重，因为做图时某些layout会受到其影响 E(igraph)$weight = NA # 简单出图 # 设定随机种子数...)$name,] # 筛选对应OTU属性 igraph.size1 = log((igraph.size$abundance)*100) # 原始数据是什么，为什么*100再取e对数 V(igraph)...按划分的模块着色，结果中也很常用 7.显示标签和点轮廓 # 最后添加删除color和label项可显示标签和点颜色边框 plot(igraph,main="Co-occurrence network",
以最简单的无权无向图为例，邻接矩阵中第 行第 列的元素 如果等于 1，则表示顶点 和顶点 之间有边，即邻接矩阵将所有节点之间的关系都表示出来。...邻接表则是对顶点 建立一个单链表，这个单链表由顶点 的所有邻居节点构成，即邻接表只是把存在关系的节点表示出来。 网络上许多公开的数据集更常使用三元组去表示一个图。...下面是一个三元组的示例，以第一行的三元组 (1, 2, 1) 为例，它表示有一条从顶点 1 指向顶点 2 的边，并且该边的权重为 1。对于无权图而言，通常会省略三元组中的第三个元素。...在读取文件之前还需要对其进行一下修改，可以看到该文件的第一行“% sym unweighted”是由空格分隔的三个元素，R 语言还没有太过智能，在读取到第二行时会因为只有两个元素而报错，因此需要将第一行删除...上文从导入外部网络和生成人工网络两个角度获得了 igraph 图对象，下面将使用 igraph 包中的函数对 Dolphins 网络进行简单的分析。
数据清洗 需要从原始数据中清除这些： 以%开头的注释行 不明用途的第三字段 数据缺失的第四字段 # 利用linux命令sed，awk完成数据清洗 cat facebook-wosn-links.txt...，数据间相互影响，为了使结果更清晰，我们选定某一用户，分析其好友的分布特点 library(igraph) # 将所有用户按照好友数量倒序排序 sort(table(c(friends.whole$from...，其实本例中并不存在孤立点，但作为标准化操作保留 dg <- degree(friends.graph) friends.graph <- induced.subgraph(friends.graph,...在图中，有些用户是中间人的角色，连接了两个聚集，我们可以利用igraph包提供的betweenness函数找出他们 V(friends.graph)$btn = betweenness(friends.graph...，但只要网络本身包含较多的真实线下好友关系，推荐的结果还是非常有价值的。
首先，我决定只保留具有显着相关性（20％+相关性）的关系（边缘）。我使用20％，因为它对于100个观察维基百科的样本具有0.05的统计显着性水平。...cor_threshold <- .2 接下来，我们使用相关矩阵来创建igraph数据结构，删除所有具有小于20％最小阈值相关性的边。...library(igraph) 让我们绘制一个简单的igraph网络。...与我最初的观察结果类似，该算法找到了我们在第一个图中识别的三个主要聚类，但也添加了其他较小的聚类，这些聚类似乎不适合三个主要聚类中的任何一个。...第一个下拉列表允许您按名称查找任何主题（按单词概率排名前五个单词）。 第二个下拉列表突出显示了我们算法中检测到的社区。
数据清洗 需要从原始数据中清除这些： 以%开头的注释行 不明用途的第三字段 数据缺失的第四字段 # 利用linux命令sed，awk完成数据清洗cat facebook-wosn-links.txt...，数据间相互影响，为了使结果更清晰，我们选定某一用户，分析其好友的分布特点 library(igraph)# 将所有用户按照好友数量倒序排序sort(table(c(friends.whole$from...，其实本例中并不存在孤立点，但作为标准化操作保留dg <- degree(friends.graph) friends.graph <- induced.subgraph(friends.graph,...在图中，有些用户是中间人的角色，连接了两个聚集，我们可以利用igraph包提供的betweenness函数找出他们 V(friends.graph)$btn = betweenness(friends.graph...，但只要网络本身包含较多的真实线下好友关系，推荐的结果还是非常有价值的。
同样，如果我们可以使用具有任何网格的平面着色材质，并覆盖其原始法线（如果有），那将是更好的。 除了平面着色，显示网格的线框也可能有用或看起来时尚。这使得网格的拓扑更加明显。...所以， 在本教程的截图中，会使用标准的胶囊网格，材质为灰色。 ? ? （光滑和平坦着色） 从远处看，它看起来像是由四边形制成的胶囊，但这些四边形分别由两个三角形组成。 ?...如果仅需要平面着色，则屏幕空间派生工具是实现该效果的最便宜的方法。然后，你还可以从网格数据中删除法线（Unity可以自动执行此操作），并且还可以删除法线插值器数据。...给文件自己的包含保护定义，MY_LIGHTING_INPUT_INCLUDED。 ? 从“My Lighting”中删除相同的代码。...从0到10的范围应该足够，默认值为1，代表宽度测量的倍数。第三是线框厚度，其设置与平滑相同。 ?
让我们简单地创建两个具有适当名称的空void方法。 ? 此时，着色器将正常编译，但球体将消失。如果没消失，说明你的编译仍然有错。这取决于你的编辑器使用哪个渲染平台。...（原始顶点位置） 黑色球体将变为可见，但会变形。这是因为我们将对象空间位置当作显示位置使用。因此，在视觉上移动球体不会产生任何影响。 我们必须将原始顶点位置与模型-视图-投影（MVP）矩阵相乘。...（绿色的球） 3.3 从顶点到片元 到目前为止，我们已经为所有像素提供了相同的颜色，但这是非常有限的。通常，顶点数据起着重要作用。例如，我们可以将位置解释为颜色。但是，转换后的位置不是很有用。...因此，让我们改为使用网格中的局部位置作为颜色。但如何将多余的数据从顶点程序传递到片段程序呢？ GPU通过栅格化三角形来创建图像。它需要三个已处理的顶点并在它们之间进行插值。...你将看到已编译的顶点程序现在将UV坐标从顶点数据复制到插值器输出。 ? ? Unity将UV坐标围绕其球体包裹，使图像的顶部和底部在极点处折叠。你会看到一个从北到南极的接缝，图像的左右两侧相连。
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。...（有向无环图中的传递闭包是唯一的且是原始有向图的子图。） 奇长度路径。...对于每个作业，从其起始顶点到其结束顶点添加一条权重等于其持续时间的边。对于每个前置约束 v->w，从对应于 v 的结束顶点到对应于 w 的开始顶点添加一条零权重边。...DijkstraSP.java 中实现的版本（允许一个顶点多次入队）在存在负边权（但没有负环）时是正确的，但其最坏情况下的运行时间是指数级的。...**编写一个程序 Squeeze.java，该程序接受一个字符串作为输入，并删除相邻的空格，最多保留一个空格。 **删除重复项。**给定一个字符串，创建一个新字符串，其中删除所有连续的重复项。
（不需要顶点UV坐标或切向量） 1 没有UV坐标的纹理 执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时，没有可用的UV坐标。例如，当使用任意形状的过程几何时。...我们将当前方法保留为默认方法，但是在定义NO_DEFAULT_UV时将切换为不使用UV的方法。 1.1 不使用默认UV 当网格数据不包含UV时，则没有任何UV从顶点传递到片段程序。...但是，这等效于从一开始就不对采样的Z组件进行求反，因此我们只需删除该代码即可。 ? ? （正确的法线融合） 现在，所得的法向矢量偏向原始表面法线。尽管这并不完美，但通常就足够了。...你可以更进一步，仅使用原始Z分量就可以完全删除采样的Z分量。这称为UDN混合，使用DXT5nm压缩时更便宜，因为不需要重建Z分量，但是会降低未对齐表面的法线强度。...然后从中删除所有已属于其基类的代码。与其在OnGUI中自行设置变量，不如通过调用base.OnGUI将其委托给其基类的OnGUI方法。 ?
面数据通常以离散点串形式存储，因此渲染时最关注的是如何将其展现为闭合的图形。 体可以理解为带有高度的面，在地图中代表各种建筑，通常是由其顶部面数据和高度数据处理得到。...为了减少数据量，通常的存储方式是顶面点串和其对应的拔起高度，在渲染时增加顶点构成闭合体。...而体元素的立面拔起是按照原始数据在每一组相邻顶点间绘制矩形，因此会产生问题。...2、根据多边形计算外接矩形，减少细节 3、根据三角剖分结果剔除多余顶点，重新生成简单多边形 以上三个方案对于多边形的细节保留由少到多，但并不是完全还原真实数据。...对于一个非简单多边形，在分解为多个简单多边形后，绘制所有面积不为0的图形就可以了。这种方案可以最大限度还原原始数据，并且规避闪烁问题。
你可以通过将照明窗口从“Scene”切换为“Global Maps”模式来查看它们。使用默认设置，我的测试场景可以轻松放入单个1024×1024的贴图中。 ?...你的资产名称将显示在“Lightmap Parameters”的下拉列表中。 ? ? （对透明四边形使用自定义参数） 将对象标记为透明还可以更改其对间接照明的作用。...因为它们与顶点灯互斥，所以两者都可以使用TEXCOORD6。 ? 顶点数据中的坐标定义了用于光照贴图的网格的纹理展开。但这并没有告诉我们该展开的位置在光照图中的位置，也没有告诉我们其大小。...为了对其进行采样，我们将使用UNITY_SAMPLE_TEX2D宏而不是tex2D。我们稍后将说明原因。 ? ? （使用光照贴图的原始数据） 现在我们得到了间接照明，但看起来不对。...因此，将所需的变量和函数从“My Lighting”复制到“My Lightmapping”。为此，我们仅需要顶点位置和uv坐标。不使用法线和切线，但是需要顶点着色器中的光照贴图坐标。 ?
给它一个公共的Render方法，并带有一个CommandBuffer参数，它可以用来执行其工作。这个想法是堆栈将用命令填充缓冲区，但是执行和清除缓冲区是管道的责任。最初，只需记录调用堆栈的方法即可。...现在还可以使用深度纹理作为blit的来源，它将显示原始深度信息而不是颜色。其结果取决于图形API。 ? （原始深度） 3 全屏三角形 Blit纹理基本上与渲染常规几何体相同。...我们可以通过进一步增加滤镜区域来增强效果，但这也会使通过变得更加复杂。另一种方法是保留我们拥有的过滤器，但会不止一次应用它。例如，执行第二次模糊通过会将滤镜大小增加到5×5。来做吧。...循环可以从任何强度开始做，在循环中执行两次模糊，直到最多保留两个通道。在该循环内，可以在使用临时纹理和原始颜色纹理作为渲染目标之间进行切换。 ? 在仅模糊一次的特殊情况下，我们可以避免获得临时纹理。...（带有堆栈的额外相机组件） 为了使这项工作有效，MyPipeline.Render现在必须从用于渲染的摄像机中获取MyPipelineCamera组件。
带有名称字符串的PropertyToID。这些标识符是按需声明的，并且在应用程序或编辑器运行时保持相同，因此我们可以直接将这些标识符存储在静态字段中。从position属性开始。 ?...现在，我们可以通过#include“ PointGPU.hlsl”指令将此文件包含在Point Surface GPU着色器中，然后可以从其中删除原始代码。 ?...参数名称按约定大写，因为它们将与着色器视图中使用的输入和输出标签相对应。 ? 假设Out参数是一个输出参数，我们需要在其前面写出来来声明它。...（通过文件分配 自定义函数） 为了将我们的代码集成到视图中，我们需要将节点链接到它。根据顶点阶段的需要，将其输出连接到主节点的“Vertex Position 。...函数计数转换为属性是不错的选择。要自己创建一个，请从GetFunctionCount中删除Get前缀，并删除其空参数列表。然后将return语句包装在嵌套的get代码块中。 ?
要删除的节点 4 有两个子节点，其左子树最小的节点为 2，其右子树最小的节点为 5，因此有两种结果。 ? 5.3.查找 接近二分查找法。...7.4.图的遍历 图的遍历指从图中某一顶点出发访遍图中的每个顶点，且使每一个顶点仅被访问一次。图的遍历分为广度优先遍历和深度优先遍历 1....广度优先遍历 假设从图中某个顶点 V 出发，在访问了 V 之后依次访问 V 的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问...，直到图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选图中未曾被访问的一个顶点作为起始点重复上述过程，直至图中所有顶点均被访问。...深度优先遍历 假设从图中的某个顶点 V 出发，在访问 V 节点后依次从 V 未被访问的邻接点出发以深度优先的原则遍历图，直到图中所有和 V 节点路径连通的顶点都被访问；若此时图中尚有顶点未被访问，则另选一个未曾访问的顶点作为起始点重复上述过程
然后通过将每个 n-gram 的成员分数相乘并对其进行归一化，以减少 n-gram 长度的影响。停用词的处理方式有所不同，以尽量减少其影响。 5、重复数据删除和排名——在最后一步算法删除相似的关键字。...该方法通过以下步骤提取关键字： 1、带有词性 (PoS) 标签的文本标记化和注释 2、词共现图构建——图中的顶点是带有选定 PoS 标签的词（作者仅选择名词和形容词即可获得最佳结果）。...作者使用 Google 的 PageRank 算法，该算法主要用于对网站图表进行排名。该算法使用上图中的公式。顶点 Vi 的权重 S(Vi) 是通过考虑连接到节点 Vi 的顶点的权重来计算的。...4、得分最高的单词选择——单词（顶点）从得分最高的单词到最低得分的单词排序。最后，算法选择单词的前 1/3。...候选关键字是位于两个停用词或短语定界符之间的短语。例如，短语分隔符是标点符号。 2、关键词共现图构建——图中的顶点是单词。如果它们一起出现在候选关键字中，则它们是连接的。
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