在逻辑代数中，卡诺图（Karnaugh map）是真值表的变形，它可以将有n个变量的逻辑函数的2^n个最小项组织在给定的长方形表格中，同时为相邻最小项（相邻与项）运用邻接律化简提供了直观的图形工具。但是，如果需要处理的逻辑函数的自变量较多（有五个或更多的时候，此时有些项就很难圈了），那么卡诺图的行列数将迅速增加，使图形更加复杂。
i变量为ars数组的下标 初始值为0 是ars数组的第一个元素 j变量为result数组的下标 初始值result数组长度为4 是result数组的最后一个元素 i变量的更新方式是自增 j变量的更新方式是自减
图是一个非线性数据结构，本文将讲解图的基本运用，将图巧妙运用，并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
目录 公式化简法 指定器件的逻辑函数化简 最小项 定义 性质 编辑 最大项 定义 性质 两者之间的关系 “最小项之和”形式 “最大项之积”形式 卡诺图 定义 实例 编辑特点 逻辑函数的卡诺图表示 基本性质 并2消1 并4消2 并8消3 推论 化简的基本步骤 总规则 示例 约束项 定义 任意项 定义 无关项 定义 应用 Q——M法 ---- 公式化简法 我们来介绍一下公式化简法，主要包含5种方法，接下来我们来一一介绍！ 📷 📷 接下来我们来总结一下这五种方法！
| 导语 Max-Sum算法在解决多智能体系统相关的分布式约束优化问题中已经成为一个比较成熟的方案，在很多场景比如智能电网的能源优化，突发灾难AI无人机协同搜救，智能交通系统控制等都得到了实际应用。所以这里以它为主线，写了一篇小短文，也算为推广多智能体系统这个学科领域做点微不足道的贡献。 1852年，南非有位数学家叫法兰西斯·古德里(Francis Guthrie)，他提出了一个问题“能否只用四种颜色就可以给所有的地图染色？”这个如今广为人知的问题，却在当时持续困扰了数学家们120多年，直到1976年，才
之前写过一篇 Redis 数据类型的底层数据结构的实现：为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 40 张图
Dijkstra’s algorithm（迪杰斯特拉算法）是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。Dijkstra’s algorithm适用于没有负权边的有向或无向带权图。
本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个图像处理库，并且编写算法来划分图像的皮肤区域
本研究通过便携式脑电图（EEG）同时记录了12名高中学生在常规课堂活动中的大脑活动，并通过一种新颖分析技术--完全相互依赖（total interdependence ，TI）--来评估群体神经一致性，结果表明学生大脑活动同步程度可以预测学生课堂参与度和社会动态，脑同步可能是由共同注意驱动的动态社交互动神经标记。同时这项研究验证了在自然环境中研究群体互动神经机制的一种有效方法。文章发表在Current Biology杂志。
图Graph是由顶点（图中的节点被称为图的顶点）的非空有限集合V与边的集合E（顶点之间的关系）构成的。 若图G中的每一条边都没有方向，则称G为无向图。 若图G中的每一条边都有方向，则称G为有向图。
在很多App的首页顶端都会有一个广告轮询视图（大多数App都在这个位置），轮询广告至少是3页。通常轮询广告下方中心的位置是若干个小点（有的可能是其他效果，如横杠），小点数目和广告页面数目相同，当显示某个广告页面时，表示该广告页面的小点就会处于选中状态（一般是变颜色）。通过点击小点，可以切换到指定的广告页面，也可以通过手指左右滑动来切换相邻的广告页面。效果如图1所示。
本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究，通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据，探讨了控制图在质量管理中的应用。同时，还对包含订单和故障数据的文件进行了分析，展示了控制图在不同数据集上的应用，并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。通过本研究，我们希望能够深入了解控制图的作用，为提高生产效率和质量管理水平提供有效的数据分析方法和决策支持。
的最小项是 n 个因子的乘积，每个变量 都以它的原变量或非变量的形式在乘积项中出现，且仅出 现一次。一般 n 个变量的最小项应有
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。
我们在使用Python完成日常任务时，经常会遇到一些很小的辅助性的需求，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。
主存(RAM) 是一件非常重要的资源，必须要小心对待内存。虽然目前大多数内存的增长速度要比 IBM 7094 要快的多，但是，程序大小的增长要比内存的增长还快很多。正如帕金森定律说的那样：不管存储器有多大，但是程序大小的增长速度比内存容量的增长速度要快的多。下面我们就来探讨一下操作系统是如何创建内存并管理他们的。
今天将分享Unet的改进模型SAU-Net，改进模型来自2020年的论文《SAU-Net Effient 3D Spine MRI Segmentation Using Inter-Slice Attention》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html# networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。 对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。边和顶点都可以有自定义的属性，属性称作边和顶点的数据，每一个属性都是一个Key:Value对。
当我们学习数据结构的时候，总是觉得很枯燥，而当我们解决实际问题的时候，又往往因为对数据结构了解的匮乏而束手无策。从问题中来，到问题中去，在某一点上的深入思考并且不断的实践积累，或许是个笨办法，但笨办法总是比没办法好一些。本文是老码农对DAG的随手笔记，积累成文。
广义的软件测试定义：人工或自动地运行或测定某系统的过程，目的在于检验它是否满足规定的需求或弄清预期结果和实际结果间的差别
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖。本系列将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
上一节我们讲了GLR广义线性回归，它是一种全局模型，可以构造出最佳描述研究区域中整体数据关系的方程。如果这些关系在研究区域中是一致的，则 GLR 回归方程可以对这些关系进行很好的建模。不过，当这些关系在研究区域的不同位置具有不同的表现形式时，回归方程在很大程度上为现有关系混合的平均值；如果这些关系表示两个极值，那么全局平均值将不能为任何一个极值构建出很好的模型。当解释变量表现出不稳定的关系（例如人口变量可能是研究中某些地区911呼叫量的重要影响因子，但在其他地区可能是较弱的影响因子，这就是不平稳的表现）时，全局模型通常会失效。
在计算机程序设计中，图也是一种非常常见的数据结构，图论其实是一个非常大的话题，在数学上起源于哥尼斯堡七桥问题。
今天给大家介绍的是北京大学来鲁华课题组在arXiv上挂出的预印论文《Learning to design drug-like molecules in three-dimensional space using deep generative models》。近年来，分子图的深度生成模型在药物设计领域受到了越来越多的关注。目前已经开发了多种模型来生成拓扑结构，但在产生三维结构方面的探索仍然有限。现有的方法要么关注于低分子量化合物而不考虑药物相似性，要么利用原子密度图来间接生成三维结构。在这项工作中，作者介绍了配体神经网络(L-Net)，一种新的图生成模型，用于设计具有高质量三维结构的类药分子。L-Net直接输出分子（包括氢原子）的拓扑和三维结构，而不需要额外的原子放置或键序推理算法。实验结果表明，L-Net能够产生化学正确、构象有效的类药分子。最后，为了证明其在基于结构的分子设计中的潜力，作者将L-Net与MCTS结合，并测试其产生靶向ABL1激酶的潜在抑制剂的能力。
在Python中，任何“东西”都是一个对象。当我们赋值整数给变量时，例如x = 1，我们告诉Python在引用x时，意味着Python指向整数类型对象1，以便对数值计算或其他方法使用值1。
看了下面所有的回答，要么是没有回答到点上，要么是回答不够深入，所以，借助本文，深入讲解C/C++内存管理。
西门子的BPCMs-Siemens Best Practice Control Modules，是西门子根据多年行业积累构建的可靠、经验证的控制模块类型工具箱，是在整个PCS7项目中开发一致代码的关键工具。可有效提高代码的可重用性，对于节省开发时间以及减少调试和启动时的麻烦至关重要。
两个排列 A1 和 A2 被认为是不同的，如果存在至少一个索引 i，满足 A1[i] != A2[i]。
今天给大家介绍迪肯大学Thin Nguyen教授等人发表在Bioinformatics上的一篇文章 “GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks” 。药物再利用可以避免昂贵和漫长的药物开发过程，估计新药物-靶标对相互作用强度的计算模型可加快药物的再利用，然而，以往的模型均是将药物表示为字符串，但这不是分子表示的合理方式，所以作者提出了一种新的GraphDTA模型，将药物表示为图，并使用图神经网络预测药物与靶点的亲和力。结果表明，图神经网络不仅比非深度学习模型更能预测药物靶点的亲和性，而且比其他深度学习方法更有效。
Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
有的工程师会问这个问题：图深度学习听起来不错，但是有没有商业上的成功案例？它是否已经在实际应用中使用过了？
来源：人工智能大讲堂本文约2600字，建议阅读9分钟本文带你了解了缺失值、缺失值的原因、模式以及如何使用 KNNImputer 来估算缺失值。 KNN和随机森林一样，给人的第一印象就是用于分类和回归，既然大家已经看到随机森林能够进行数据降维，那么也就没必要惊讶于今天的话题：knn缺失值填补。 概述 学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值； 了解缺失值及其类型。 介绍 scikit-learn 的 KNNImputer 是一种广泛使用的估算缺失值的方法。它被广泛视为传统插补技术的替代品。 在当今
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
在一个组合电路当中，当某一个变量经过两条以上的路径到达输出端的时候，由于每条路径上的延迟时间的不同，到达终点的时间就会有先有后，这一现象称作竞争。
其实在上一篇介绍树结构的时候，已经有了一些算法的相关内容介入。而在图这种数据结构下，会有更多有关图的算法，比如广度优先搜索，深度优先搜索最短路径算法等等。这是我们要介绍的最后一个数据结构。同时也是本系列最为复杂的一个。那么我们先来简单介绍一下，什么是图？ 一、图的概念 简单说，图就是网络结构的抽象模型，图是一组由边连接的节点（或顶点）。任何二元关系都可以用图来表示。比如我们的地图，地铁线路图等。都是图的实际应用。 接着我们看看图的一些相关概念和术语。 一个图G = (V,E)由以下元素组成：
术语表： 多重图：将含有平行边的图称为多重图。 简单图：将没有平行边和自环的图称为简单图。 相邻：当两个顶点通过一条边相连时，称这两个顶点相邻，并称这条边依附于这两个顶点。 度数：一个顶点的度数即依附于它的边的总数。 简单路径：是一条没有重复顶点的路径。 简单环：是一条（除了起点和终点必须相同外）没有相同顶点的环。 路径或环的长度：其中所包含的边数。（有权无向图则为边的权重和） 连通图：从任一顶点能够达到另一个任意顶点。 无向图的API： public class Graph Graph(int V)
前言 这个问题的抛出，是几个星期之前的算法课程。老师分析了半天，最后的结论是：其实就是图的遍历。那时候挺懵逼的，不管是对于图，还是遍历，或者是数据结构，心里面都没有一个十足的概念，所以搁置了这么久的问题，现在就来好好研究清楚。 问题描述： 一个农夫在河边要过河，但是他带着一匹狼、一只羊和一颗白菜。他需要用船将这三样东西运至对岸，然而，这艘船的空间有限，只容得下他自己和另一样东西（或狼或羊或白菜）。若他不在场看管的话，狼就会吃羊，羊就会去吃白菜。此人如何才能过河。 问题分析： 抛开算法，把这个题当成是一
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_mir_transform/src/simplify.rs文件是Rust编译器中一系列进行MIR（中间表示）简化的转换的实现。MIR是Rust编译器中用于进行优化和代码生成的中间表示。
由于增强现实/虚拟现实的发展及其在计算机视觉、自动驾驶和机器人领域的广泛应用，点云学习最近备受关注。深度学习已成功地用于解决二维视觉问题，然而在点云上使用深度学习技术还处于起步阶段。语义分割的目标是将给定的点云根据点的语义含义分成几个子集。本文重点研究基于点的方法这一技术路线中最先进的语义分割技术。
2022年5月30日，以色列特拉维夫大学Blavatnik计算机科学学院的Haim J. Wolfson等人在Nat Methods杂志发表文章，提出了一种可解释的深度学习模型，该模型直接从原始数据中学习具有功能的结构基序 (motifs)，从而可以将蛋白质结合位点和抗体表位准确地映射到蛋白质结构上。
当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
VBA提供了一些出色的工具来帮助你查找和修复程序bugs。本课程将讲解什么是bugs、如何处理它们，并介绍一些与发布应用程序有关的因素。
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