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如何在onCreate中获取View的高度和宽度

如何在onCreate中获取View的高度和宽度 在开发过程中经常需要获取到View的宽和高，可以通过View.getWidth()和View.getHeight()来得到宽高。...然而新手们经常在onCreate方法中直接调用上面两个方法得到的值是0！ 这是为什么呢？ 因为View绘制是通过两个遍历来完成的，一个measure过程，一个layout过程。...而这一切是发生在onCreate方法之后的。所以在onCreate中直接使用View.getWidth()和View.getHeight()是无法得到正确的值的。...那应该怎么onCreate中获取View的宽高呢?...开发者可以通过View.post()方法来获取到View的宽高，该方法传递一个Runnable参数，然后将其添加到消息队列中，最后在UI线程中执行。

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比较聚类：我该划分多少个聚类簇？

比较聚类 在上期文章层次聚类与聚类树中，不同对象之间的关系可以通过聚类树展现出来，通过聚类树我们可以观察哪些对象比较相似，哪些对象距离较远，从而对所有对象的关系有一个整体的把握。...然而，这时候我们并没有获得一个明显的聚类簇划分，也即不知道对象可以划分为几类、谁和谁归为一类，以及这个聚类结果是不是合理，这可以通过比较聚类来实现。...聚类树的融合水平值（fusion level value）是聚类树中两个分支融合处相异性的数值（该节点高度聚类簇的数目），可以绘制融合水平值变化图来确定聚类树的修剪水平，方法如下所示： #总结聚类结果，...，在聚类树中节点数等于样品数减一，hclust$height里面即为节点对应的高度值（即距离）如下所示为19个节点对应的高度： 高度最大时第一个节点聚类簇数目为2，之后每增加一个节点聚类簇数目加一，高度最小...因此上图就展示了不同高度水平下聚类簇数目的变化。从右往左看，随着高度的降低，聚类簇数目增加，图像呈现阶梯状。一般来说曲线越缓，“台阶”越宽，也即增加一个聚类簇间隔的距离大，其聚类约有意义。

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R语言数据分析与挖掘(第九章):聚类分析(2)——层次聚类

聚合层次聚类算法假设每个样本点都是单独的簇类，然后在算法运行的每一次迭代中找出相似度较高的簇类进行合并，该过程不断重复，直到达到预设的簇类个数K或只有一个簇类。...第六步：最后合并簇类A和BCDEF为一个簇类，层次聚类算法结束。 ? 树状图是类似树（tree-like）的图表，记录了簇类聚合和拆分的顺序。...也可用下面的图记录簇类聚合和拆分的顺序： ? 拆分层次聚类算法假设所有数据集归为一类，然后在算法运行的每一次迭代中拆分相似度最低的样本，该过程不断重复，最终每个样本对应一个簇类。...:指定函数hcluster()的聚类结果； k：一个整数或向量，用于指定聚类的数目； h：数字标量或向量，用于指定需要剪枝的树的高度。...此外，还可以利用包RcolorBrewer中的函数heatmap函数直观地观察样本与变量的聚类情况。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （267）-- 算法导论20.2 2题

至于您询问的最坏情况运行时间，这取决于多个因素，包括 vEB 的大小、簇的数量、每个簇中的位数以及哈希函数的性能。...k 表示当前节点在数组 T 中的索引。x 是要删除的元素。 伪代码的运行时间取决于树的高度。...在 PROTO-vEB 树中，树的高度与元素数量 n 的对数有关，即 log(n)。因此，最坏情况下的运行时间为 O(log(n))。...如果需要，更新下一级的 summary 位。 最坏情况下的运行时间取决于树的高度和簇的大小。在最坏情况下，我们可能需要检查树的每一层，以及处理每个簇内的元素。...在实际应用中，vEB 树的实现会更加复杂，并且需要考虑更多的细节，如树的构建、更新和维护操作。

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「Workshop」第十期：聚类

，我们每次选簇的平均值作为新的中心，迭代直到簇中对象分布不再变化。...image-20200722083259840 凝聚聚类 准备数据，计算距离矩阵 使用连接函数(linkage function)基于距离信息将对象连接成层次聚类树 决定如何切割聚类树 连接函数获取由函数...dist()返回的距离信息,并根据对象的相似性将对象对分组;重复此过程,直到原始数据集中的所有对象在层次树中链接在一起为止 res_hc <- stats::hclust(d = dist.eucl,...image-20200722133701585 连接两个对象的竖线的高度衡量了这两个对象的距离,越长距离越大,这个高度也叫这两个对象的共同距离cophenetic distance 两个点的共同距离是这两个点第一次被聚在一起时的节点的高度...函数来分割树进行聚类结果的展示： cluster <- cutree(res_hc, k = 4) table(cluster) # cluster # 1 2 3 4 # 7 12 19 12

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BIRCH算法全解析：从原理到实战

CF树的构建 节点和叶节点 CF树由多个节点组成，其中最底层的节点被称为叶节点。每一个节点都包含一定数量的簇特征（CF向量）。 示例： 考虑一个包含三个簇的简单数据集。...示例： 假设有一个新的数据点(x)，它与CF树中的簇(C1)、(C2)和(C3)的距离分别为2、8和15。因此，(x)将被插入到(C1)这个簇中。...获取结果：使用labels_属性获取每个数据点的簇标签。 示例： 在我们的示例中，假设用户1、2和3被分配到不同的簇中，他们的标签分别是0、1和2。...n_clusters参数 虽然BIRCH算法可以自动决定簇的数量，但在某些应用中，预先设定簇的数量（n_clusters 参数）可能会有助于得到更好的结果。...数据预处理的重要性：BIRCH算法虽然适用于大规模数据，但如果数据没有经过适当的预处理，算法的性能和准确性可能会受到影响。 参数敏感性：BIRCH算法的表现高度依赖于其参数（如分支因子、阈值等）。

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MySQL的查询需要遍历几次B+树，理论上需要几次磁盘IO？

非聚簇（集）索引在innodb引擎中，又叫做二级索引，辅助索引等。 2、分别遍历了几次B+树 主键索引从上至下遍历一次B+树，直到找到具体的主键，拿到叶子结点存储的数据。...)消耗是远远低于磁盘io的,所以可以忽略不计 （2） 数据量大的话，采用索引结构，我们这部分先从二叉树说起，对于普通二叉树，第一个步骤是二分，每次判断都是一次半数的数量级检索。...（3） 但是对于数据库来说，存储场景会更加复杂，二叉树的性能虽然好，但我们还是想要树的高度更低一些，存储的数据更多一些。因此mysql引入了B+树的概念。...，当然，它的效率还不够高，但是比遍历所有数据要快多了 根据以上的解释，我们可以知道聚集索引的磁盘IO次数大概是1-3次，这一切都是因为高效的B+树。...（3） 所以说，放到内存中的索引大小，和这些配置息息相关，当索引在内存中的时候，自然是用不到磁盘io的 具体参考： 如何在MySQL中分配innodb_buffer_pool_size 2、mysql一次普通查询经过的步骤

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聚类树的合并展示

聚类树是层次聚类最常用的可视化方法，我们可通过比较聚类来确定最佳分类，详见往期文章层次聚类与聚类树和比较聚类。...群落结构 通过层次聚类我们可以对微生物群落进行聚类并以聚类树的形式进行展示，但是要分析其生态学意义，我们需要结合更多的数据来对聚类簇进行解读。...首先我们可以比较不同聚类簇中样品的群落结构的差异，分析不同微生物类群的变化规律，方法如下所示： #读取物种和群落信息 data=read.table(file="otu_table.txt", header...(dendextend) library(RColorBrewer) tree=as.dendrogram(orhclust) %>% set("labels_cex", 2) clusMember=cutree...(dendextend) library(RColorBrewer) tree=as.dendrogram(orhclust) %>% set("labels_cex", 2) clusMember=cutree

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MySQL的查询需要遍历几次B+树，理论上需要几次磁盘IO？「建议收藏」

非聚簇（集）索引在innodb引擎中，又叫做二级索引，辅助索引等。 2、分别遍历了几次B+树 主键索引从上至下遍历一次B+树，直到找到具体的主键，拿到叶子结点存储的数据。...(logn)消耗是远远低于磁盘io的,所以可以忽略不计 （2） 数据量大的话，采用索引结构，我们这部分先从二叉树说起，对于普通二叉树，第一个步骤是二分，每次判断都是一次半数的数量级检索。...（3） 但是对于数据库来说，存储场景会更加复杂，二叉树的性能虽然好，但我们还是想要树的高度更低一些，存储的数据更多一些。因此mysql引入了B+树的概念。...，当然，它的效率还不够高，但是比遍历所有数据要快多了 根据以上的解释，我们可以知道聚集索引的磁盘IO次数大概是1-3次，这一切都是因为高效的B+树。...（3） 所以说，放到内存中的索引大小，和这些配置息息相关，当索引在内存中的时候，自然是用不到磁盘io的 具体参考： 如何在MySQL中分配innodb_buffer_pool_size 2、mysql一次普通查询经过的步骤

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5年Java开发经验，面试挂在MySQL InnoDB上！大厂究竟多看重MySQL？

B+树获取对应的数据行，这也叫回表查询），在叶子节点存放数据记录（此时为主键索引或者说是聚簇索引，即数据行和索引存放在一起的索引）或者主键索引中的主键值（此时为非聚簇索引），所有的数据记录都在同一层，叶子节点...，从而获取到对应的数据记录，所以整个过程涉及到先在辅助索引中查找，再在聚簇索引（即主键索引）中查找（回表查询）两个过程。...举个例子： 辅助索引对应的B+树的高度为3，则需要3次磁盘IO来定位到叶子节点，其中叶子节点包含对应聚簇索引的某个主键值； 然后通过叶子节点的对应聚簇索引的主键值，在聚簇索引中找到对应的数据记录，即如果聚簇索引对应的...B+树高度也是3，则也需要3次磁盘IO来定位到聚簇索引的叶子页，从而在该叶子页中获取实际的数据记录。...覆盖索引 由于回表查询开销较大，故为了减少回表查询的次数，可以在辅助索引中增加查询所需要的所有列，如使用联合索引，这样可以从辅助索引中获取查询所需的所有数据（由于辅助索引的叶子页包含主键值，即使索引没有该主键值

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详述 MySQL 中 InnoDB 的索引结构以及使用 B+ 树实现索引的原因

但是对于数据在磁盘等辅助存储设备中的情况（如 MySQL 等数据库），红黑树并不擅长，因为红黑树长得还是太高了。...因此，当总节点数量相同时，B 树的高度远远小于 AVL 树和红黑树（B 树是一颗“矮胖子”），磁盘 IO 次数大大减少。...拥有 k 个子节点的非叶节点将包含 k - 1 条记录。 所有叶节点都在同一层中。 可以看出，B 树的定义，主要是对非叶结点的子节点数量和记录数量的限制。...B 树在数据库中有一些应用，如 MongoDB 的索引使用了 B 树结构。但是在很多数据库应用中，使用了是 B 树的变种 B+ 树。...在 MySQL 中，这里所说的真实数据，可能是行的全部数据（如 InnoDB 的聚簇索引），也可能只是行的主键（如 InnoDB 的辅助索引），或者是行所在的地址（如 MyIsam 的非聚簇索引）。

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非层次聚类：k-means

非层次聚类 往期文章层次聚类与聚类树、比较聚类与聚类簇划分介绍了层次聚类的使用，今天为大家介绍非层次聚类的使用。...k-均值划分 k-均值（k-means）算法是一种迭代求解的线性聚类算法，它需要给定起始的聚类簇数目，根据给定的聚类簇数目随机选取相同数目的对象作为初始聚类中心，根据所有对象与聚类中心的距离来划分聚类簇...otu, method="euclidean", diag=TRUE, upper=TRUE, p=2) hcl=hclust(otu_dist, method="ward.D") cluster1=cutree...kmeans函数一次只能返回一个预设组数的聚类结果，但一般情况下我们并不知道多少组数聚类结果更好。...=100, criterion="ssi") plot(multikms, sortg=TRUE) 上例中聚类簇数目从2到22，sortg=TRUE表示根据聚类结果重排样品的顺序。"

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热图pheatmap()函数

0.01的基因中前40个在癌症相对于正常样本中显著差异表达的基因进行热图绘制。...cluster_rows 表示行是否聚类，值可以是FALSE或TRUE clustering_distance_rows 行距离度量的方法，如欧氏距离 cutree_rows 行聚类数 treeheight_row...行聚类树的高度，默认为50 gaps_row 对行进行分割，就不应对相应的行进行聚类 cluster_cols 表示列是否聚类，值可以是FALSE或TRUE clustering_distance_cols...列距离度量的方法 cutree_cols 列聚类数 treeheight_col 列聚类树的高度，默认为50 gaps_col 对列进行分割，就不应对相应的列进行聚类 #色度条参数 就是热图右上角那个小小的长方条...输出图画的文件名 width 输出图画的宽度 height 输出图画的高度 我们下期绘图再见~

3.3K30

重现5.6分文章的免疫分型图

show_rownames = F, show_colnames = F,scale = 'row', color =ph.color ) # 按聚类情况进行样品分成3个组 col_tree_cut <- cutree...pheatmap说明文档 参数 详细说明 mat 绘图用的数值矩阵 color 颜色向量 kmeans_k kmeans聚类的数目，用于合并行为不同cluster breaks 用于将矩阵中的数值映射为颜色...，可定义显色范围 border_color 方格边框颜色，NA为没有边框 cellwidth 方格宽度，NA为自适应画图大小 cellheight 方格高度，NA为自适应画图大小 scale 行或列进行中心化和标准化...cutree_rows 行层次聚类的数目 cutree_cols 列层次聚类的数目 treeheight_row 行聚类树的高度，默认 50 treeheight_col 列聚类树的高度，默认 50...width 图片宽度 height 图片高度 silent 不绘图 na_col NA在热图上显示的颜色 测试数据 如果有免疫浸润方面的分析需求。

92941

MySQL索引18连问，谁能顶住

外键引用： 主键可以被其他表作为外键，从而建立表之间的关系。而唯一索引则不能被其他表用作外键。 4. 什么是聚簇索引和非聚簇索引？它们在InnoDB存储引擎中是如何工作的？...磁盘I/O优化： 数据库操作经常涉及磁盘I/O，B+树的设计更适合减少磁盘访问次数。由于B+树的非叶子节点不存储实际数据，可以使得每个节点包含更多的键值，从而降低树的高度。...B+树通过减少节点分裂和合并的次数，降低了维护开销。 非叶子节点的简洁性： B+树的非叶子节点仅用于索引，不存储实际数据，这样可以使得每个节点包含更多的键值对，进一步降低树的高度。...更新操作的效率： 由于B+树的高度通常较低，更新操作（插入、删除）时需要遍历的节点数量较少，从而提高了更新操作的效率。...如何在MySQL中创建全文索引，并说明全文索引的使用场景？

10600

【V课堂】R语言十八讲(十三)—聚类模型

它的思路是以随机选取的k(认为设定)个样本作为起始中心点，将其余样本归入相似度最高中心点所在的簇(cluster)，再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点，依次循环迭代下去，直至所有样本所属类别不再变动...既然算法都用到了距离这个概念,我们有必要知道数学中距离的计算方法。 距离:距离有很多种,对于连续型变量来说距离的表示方法有如下种类: ?...而cutree()函数则可以对hclust()函数的聚类结果进行剪枝，即选择输出指定类别数的系谱聚类结果。...其格式为： cutree(tree,k=NULL,h=NULL)函数rect.hclust()可以在plot()形成的系谱图中将指定类别中的样本分支用方框表示出来，十分有助于直观分析聚类结果。...3 总结 聚类模型通常是探索性的分析,对于数据没有标签时,我们需要了解数据的能够分为几类,分别是怎么样的,而K-MEANS算法需要我们指定类别数,在实际生活中,我们往往不知道类别数是多少,这时我们可以先用系谱聚类也就是层次聚类求出聚类数

1.1K70

MySQL进阶 1：存储引擎、索引

所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。...特点如下5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据B+Tree 相对于B-Tree区别：...由于B+树的非叶子节点不存储实际数据，可以使得每个节点包含更多的键值，从而降低树的高度。这样，在一次磁盘I/O操作中可以读取更多的索引信息，减少了I/O次数。...非叶子节点的简洁性： B+树的非叶子节点仅用于索引，不存储实际数据，这样可以使得每个节点包含更多的键值对，进一步降低树的高度。...更新操作的效率： 由于B+树的高度通常较低，更新操作（插入、删除）时需要遍历的节点数量较少，从而提高了更新操作的效率。

6000

245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

热图在生物学领域应用广泛，尤其在高通量测序的结果展示中很流行，如样品-基因表达，样品-OTU相对丰度矩阵，都适合采用热图呈现。...pheatmap查看，常用的有： mat：用于可视化的数据矩阵 color: 配色要求 cellwidth/cellheight: 矩形色块的宽/高 treeheight_row/col：行/列聚类树的高度...可以依据聚类簇将热图分为多个板块，这样我们就可以在热图主体中直接获得不同聚类簇的信息，而不会分心去查看聚类情况，在大量数据聚集在一起的时候，非常好用。这个技巧在实战中分组规律明显时也常用。...KO与WT组中差异ASV热图。 行分为两个簇，分别为KO组中显著富集或消减的ASV。列分为两个簇，正好与样本分组对应，表示样本可以非常好的聚类，组间差异明显。...样本聚类并添加分组颜色，方便筛选异常样本，如KO组中的KO2与其他5个样本没有聚类在一起，就需要注释KO2样本的实验和分析步骤是否存在异常。

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