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案例|产品介绍(喜力啤酒价格构成

今天要介绍的是在网上找到的一个喜力啤酒的价格构成: 原图如下: ? 像这种类型风格的产品价格介绍,我们通常会选择在ppt里面做,毕竟ppt是专业的演示设计软件。 关于如何使用ppt裁、抠、去背景,本公众号很早以前就已经推送过相关内容。 裁、抠、换背景,PPT也可以(http://dwz.cn/7KSBdG) 2、规划单元格区域 结合你要制作的产品介绍,合理规划单元格区域,以及行列宽度。 ? 6、图片导出 通过excel的内置照相机功能导出产品介绍。 图表搬家 最终的完成效果对比: (原图与模仿效果) ? 素材没有找到与原图一模一样的图片,价格百分比的字体有差异,右侧的价格说明排版上略有不同,除此之外,基本上保留了原图的主要信息!

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】Dijkstra算法

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    超火动态价格面积:手把手教你!

    具体来说,这种可以叫:Bar Chart Race,有什么国家GDP的、某某沉浮史等等。 今天EasyCharts博主张杰为我们带来了关于动态价格变化面积的NB操作。下面就让我们赶紧看看吧! 正文 我们使用2013年-2019年比特币的价格数据绘制面积动画,其HTML交互效果页面如下图所示,包括2013年04月28日起每天的开盘、最高、最低和收盘的价格。 我们选择一天的最高和最低价的均值作为这一天比特币的价格Price。 我们设置图表每次展示Span_Date=180天的比特币价格数据,所以得到180天的数据集df_temp后,如果使用plt.fill_between()函数可以实现红色填充的面积,如下图所示;如果使用 b 我们将上面的静态面积代码整合成函数。当开始的日期天数据绘制面积;当开始的日期≥时,就选择截止到当前日期的天数据绘制面积。使用函数绘制的不同日期的面积如图所示。 ?

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    算法(各种排序算法,有!)

    用 Objective-C 实现几种基本的排序算法,并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。 因我们不讨论三向切分的快排优化算法,所以这里答案是:不理它。 随着一趟一趟的排序,它们会慢慢被更小的元素往后挤,被更大的元素往前挤,最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。 结果很明显,当某个算法所需要进行的比较操作越少时,它排序就会越快(根据上面四张的比较,毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢?

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    算法|Dijkstra算法python实现

    01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分,请参考之前的推送: 算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下: 1. 此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法,它能计算从源点到图中任何一点的最短路径,假定起始点为A 2.

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    gcRMA算法-聚类分析PCA

    ) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据 通过采用两个主成分构建分类,可以看出稳定组(矩形)和恶化组(菱形)根本不能很好分开,在主成分分析时,考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率,若低于60%,需要采用多维尺度分析

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    图论与学习(二):算法

    本文是其中第二篇,介绍了算法。 前一篇文章介绍了的主要种类以及描述一个的基本特性。现在我们更加详细地介绍分析/算法以及分析的不同方式。 一 寻路和搜索算法 寻路算法是通过最小化跳(hop)的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径,而是根据的相邻情况或深度来探索。这可用于信息检索。 1. 和 SCC 一样,并查集通常用在分析的早期阶段,以理解的结构。 并查集是一个预处理步骤,为了理解的结构,在任何算法之前都是必需的。 四 总结 现在我们已经介绍了的基础知识、的主要类型、不同的算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。

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    的常见算法

    的表示方式  是由一系列点和边的集合构成的,一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式,c/c++可以看我的这篇文章:搜索(1)  这篇文章主要讲java语言中的相关算法。  的拓扑排序以下图来举例,假设你要学课程A,但是课程A有先导课,必须上完先导课才能上A,因此你必须先上BCD,但是由于BD也有先导课K,所以必须先上K。  的最小生成树算法用于无向,只选择图中的某些边,达到整体边的权重加起来是最小的,并且各个点之间是连通的,连通的意思是假设[1,2]之间有条边,[2,3]之间有条边,那么[1,3]之间就是连通的,的最小生成树算法有两个 ,分别是K算法和P算法,他俩产生的结果都是一样的,只不过决策的过程不一样。 K算法 ?  以上面的图为例,K算法的思想是以边进行考虑,优先选择小权重的边。

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    的遍历算法

    前言:学习的遍历算法之前,需要先了解一下的存储方式(这里只以无向作为讨论了)。 (1)邻接矩阵 ? (2)邻接表 ?

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    算法|Dijkstra最短路径算法

    比如,从A到D的最短路径,通过肉眼观察可以得出为如下,A->C->D,距离等于3+3=6,其中A->C边上的数值3称为权重,又知这是无向,从C到A的权重也为3。 ? 02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ? 设置一个从A到各顶点的缓存字典,作为算法的输出,初始时,统一设置为 -1, ? 选取最小距离,即B进入S集合,并且,Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较, 如果dist(A->B)! 以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。

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    推荐算法——基于的推荐算法PersonalRank算法

    推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于的推荐算法中,将上述的关系表示成二部的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,

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    Online Stock Span 库存价格持续时间计算 #算法#

    中文解释:要计算某天的价格的span,就是从当天开始往回算,连续几天的价格小于等于当天的价格,当天的span就是几。 else break; } spans.push_back(n); return n.span; } private: // 定义一个表示一天价格项的结构体

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    推荐算法——基于的推荐算法PersonalRank算法

    推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于的推荐算法中,将上述的关系表示成二部的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C, PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说): 初始化: PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \

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    :Python实现dHash算法

    向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程   公众号:datayx 期研究了一下以这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的,为了和pHash区分。 大致算法就是这样,汉明距离的代码我没给出,这个比较简单。一般都是在数据库里面进行计算,得到比较小的那些图片感知哈希值。 当然,实际应用中很少用这种算法,因为这种算法比较敏感。 在dHash算法中,它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。若要处理一定程度的变形,得要调整一下这个算法。 pHash算法就是基于dHash算法调整而来的,用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。

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    数据可视化-Matplotlib生成比特币价格走势

    例如绘制在过去几周内比特币价格走势。我们将学习如何以不同方式格式化日期,以便它们更好地与我们的图形一起使用。让我们开始吧... ? 入门实例 首先来看一个基本的时间序列,以及格式化x轴的日期显示方式: from datetime import datetime,timedelta from matplotlib import pyplot 综合实例 我们从一个数据文件中data.csv读取过去一段时间关于比特币的价格收盘价的数据走势,内容大致如下: ? .\ FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf') plt.title('比特币价格',fontproperties=zh_font) plt.xlabel

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    算法:树和-实战

    思路:回到二叉搜索树,当前节点大于左子树,小于右子树。假如此树是二叉搜索树,那么应该满足这种有序的状态。

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    算法:树和-理论

    关于Map数据类型可以访问,算法:列表List、映射Map、集合Set-理论 public class TreeMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements 这个算法直接看容易懵,需要按图服用。下面给出每种情况调用的图例。 情况1,父亲节点在祖父节点左边,且叔叔节点为红色。 ? fixAfterInsertion方法逻辑顺序 ? 引入 在树的基础上,我们知道当前节点中有多个指向下一节点的引用,假如还存在零个及以上指向上一节点(或者根节点)的引用,我们称之为(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个,V是G中顶点的集合,E是G中边的集合。 ? JDK源码中好像并没有这种数据结构。 下面给出几个Java实现的博文。 Java数据结构和算法- 数据结构(Java随笔)—

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    算法和流程

    大家好,今天不写代码,改为教大家画画,不过不是教素描或者油画之类的,而是画流程。 在画流程之前,先简单介绍下算法的概念,理解即可。然后通过画流程来复习下前面学过的几种程序控制结构。 根据这些方法和步骤来编写计算机程序代码,这些具体的步骤和方法就是解决问题的算法。 根据算法,选择一种编程语言来编写可以完成任务的代码,就是编制程序。 对于复杂的应用程序,我们在开始编写代码之前,都应先设计起算法。 二、流 程 流程就是一种描述算法的方式,相比于纯文字的描述,可以把解决问题的思路以更清晰、直观的方式展现出来,有助于更好的设计程序过程。 那么首先来看一下常用的流程图符号(在excel中“插入”选项卡,插入“形状”,流程部分都有下列常用的符号。) ? 下面就通过流程来复习下学习过的控制程序结构。

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