在本系列的前文 1,2中，我们介绍了如何使用 Python 语言图分析库 NetworkX 3 + Nebula Graph 4 来进行的游戏>中人物关系图谱分析。...在本文中我们将介绍如何使用 Java 语言的图分析库 JGraphT 5 并借助绘图库 mxgraph 6 ，可视化探索 A 股的行业个股的相关性随时间的变化情况。...导出的 GraphViz 可被导入可视化工具 Gephi10 进行分析与展示； 可以方便地使用其他绘图组件，如：JGraphX，mxGraph，Guava Graphs Generators 等工具绘制出图网络...Nebula Graph 的 Java 客户端 Nebula-Java 11 提供了两种访问 Nebula Graph 方式：一种是通过图查询语言 nGQL 12 与查询引擎层 13 交互，这通常适用于有复杂语义的子图访问类型...即，由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点，且其所有边的权值之和亦为最小。
在每一步中，选择当前权重最小的边，若该边的两个顶点尚未连接，则将其添加到最小生成树的边集合中，并将这两个顶点归为同一个连通分量。通过不断地选择权重最小的边，保证了最小生成树的边权重之和最小。...若该边的两个顶点尚未在最小生成树的边集合中相连(即添加该边不会形成环)，则将该边添加到最小生成树的边集合中，并将这两个顶点归为同一个连通分量。...以下是一些常见的应用场景： 网络布线：在进行网络设计时，需要确定最优的布线方案，以便使得网络的总长度最小。克鲁斯卡尔算法可以帮助我们选择连接各节点的最短路径，从而实现网络的最优布线。...图像分割：在图像处理中，图像分割是一项重要任务，其目的是将图像划分为不同的区域，以便进行后续的处理。克鲁斯卡尔算法可以帮助我们选择图像中各个区域的最短边界，从而实现图像的有效分割。...需要注意的是，克鲁斯卡尔算法通常适用于稀疏图，即边的数量相对于顶点数量较少的情况。在密集图中，即边的数量接近顶点数量的平方时，使用其他算法(如普里姆算法)可能更有效率。
为了改进 Prim 算法的懒惰实现，我们可以尝试从优先队列中删除不合格的边，以便优先队列只包含跨越边。但我们可以消除更多的边。关键在于注意到我们唯一感兴趣的是从每个非树顶点到树顶点的最小边。...给定边权图 G 的最小生成树，假设删除一个不会使 G 断开的边。描述如何在与 E 成正比的时间内找到新图的最小生成树。 解决方案. 如果边不在最小生成树中，则旧的最小生成树是更新后图的最小生成树。...否则，从最小生成树中删除边会留下两个连通分量。添加一个顶点在每个连通分量中的最小权重边。 给定边权图 G 的最小生成树和一个新边 e，描述如何在与 V 成正比的时间内找到新图的最小生成树。...我们考虑并行的有前置约束的作业调度问题：给定一组指定持续时间的作业，其中有前置约束规定某些作业必须在某些其他作业开始之前完成，我们如何在相同数量的处理器上安排这些作业，以便它们在最短的时间内完成，同时仍然遵守约束条件...5.4 正则表达式 介绍了一种称为 grep 的基本搜索工具，我们用它来搜索不完全指定的子字符串。 5.5 数据压缩 介绍了数据压缩，我们试图将字符串的大小减少到最小。
，贪心算法只适用于单一场景，一元线性规划求解，后续在动态规划中将贪心算法与动态规划的对比以及系统论做一个整理和阐述： 个人建议在做读书笔记的时候，和动态规划一起通读，然后对比着学，食用效果更佳。...Dijkstra 算法原始版本仅适用于找到两个顶点之间的最短路径，后来更常见的变体固定了一个顶点作为源结点然后找到该顶点到图中所有其它结点的最短路径，产生一个最短路径树。...对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。...虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。 所以你应该输出1。...提示： 「贪心算法」的直觉 1： 如果最小的饼干都不能满足胃口最小的小朋友，那么这块最小的饼干一定也不能满足比他（她）还贪心的小朋友。此时我们舍弃这块饼干。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 给定图中的图形和源顶点，找到给定图形中从源到所有顶点的最短路径。 Dijkstra的算法与最小生成树的Prim算法非常相似。...在算法的每个步骤中，我们找到一个顶点，该顶点位于另一个集合中（尚未包括的集合）并且与源具有最小距离。 下面是Dijkstra算法中用于查找给定图形中从单个源顶点到所有其他顶点的最短路径的详细步骤。...将源顶点的距离值指定为0，以便首先拾取它。 3）虽然sptSet不包括所有顶点 … .a）选择sptSet中不存在的顶点u并且具有最小距离值。 … .b）将你包括在sptSet中。...现在选择具有最小距离值的顶点。 拾取顶点0，将其包含在sptSet中。 因此sptSet变为{0}。 将0包括到sptSet后，更新其相邻顶点的距离值。...请参阅 Dijkstra的邻接列表表示算法更多细节。 5）Dijkstra的算法不适用于具有负权重边的图。
对此，你需要： 找到最短或花费最少的路径，它开始于当前的城市，访问每一个预期的城市，然后返回原来的城市。 你如何解决此问题？...(比如说开封、安阳、许昌、驻马店、濮阳、焦作) 最小生成树:普里姆算法 取图中任意一个顶点 v 作为生成树的根，之后往生成树上添加新的顶点 w。...在添加的顶点 w 和已经在生成树上的顶点v 之间必定存在一条边，并且该边的权值在所有连通顶点 v 和 w 之间的边中取值最小。之后继续往生成树上添加顶点，直至生成树上含有 n-1 个顶点为止。...Dijkstra算法的步骤如下： 1. 选择顶点v，对应与DISTANCE数组中记录的最小距离，以便v不是已经在FINAL中。 2. 添加v到FINAL。 3....设置 DISTANCE[w]=DISTANCE[v] +边(v,w)的权重。 4. 如果FINAL没有包含任何顶点，跳转到步骤1。
但是在 H5 中引入 3D 模型往往存在资源太大、性能损耗严重、还原不真实的问题，这也让许多 3D 创意止步于开发阶段。 如何更好地在 H5 中还原模型呢？...，最小化 3D 文件资源； - 优化了应用程序读取效率和和减少渲染模型的运行时间； - 支持 3D 模型几何体、材质、动画及场景、摄影机等信息。...但在 gltf-pipeline 或其他压缩工具中，压缩程度可通过设置参数进行调整，如下所示： ?...此时则需要将模型和贴图分开进行处理（建模时分开输出一个打好 UVtag 纹理坐标的“白模”和需要用到的纹理贴图）。下面介绍如何优化用于应用程序渲染的贴图文件。 1....贴图加载过程分析 以一个基于物理引擎渲染的电视机 Demo 模型为例，一般会输出几种尺寸较大的贴图文件：颜色贴图，法线贴图，金属粗糙贴图，如下图例子所示： ?
在每两个城市之间都可以设置一条线路，相应地都要付出一定的经济代价。n个城市之间，最多可能设置n(n-1)/2条线路，那么，如何在这些可能的线路中选择n-1条，以使总的耗费最少呢?...设置两个新的集合U 和T，其中 集合U（顶点集） 用于存放G 的最小生成树中的顶点， 集合T （边集合）存放G 的最小生成树中的边。...按照Prim 方法，从顶点1 出发，该网的最小生成树的产生过程如图： 为实现Prim 算法，需设置两个辅助closedge，用来保存U到集合V－U 的各个顶点中具有最小权值的边的权值。...由此，普里姆算法的时间复杂度为O(n2)，与网中的边数无关，因此适用于求边稠密的网的最小生成树。 2.克鲁斯卡尔（Kruskal） :由点到线，适合边稀疏的网。...，以便争取提高关键活动的工作效率，缩短整个工程的工期。
用 KL 散度代替d(·,·)并省略一些常数，我们得到： (3) 请注意，一阶邻近度仅适用于无向图，而不适用于有向图。 通过找到最小化公式（3）中的目标的{u[i]}, i = 1 .....第一项用于模拟观察到的边，第二项用于模拟从噪声分布中提取的负边，K 是负边的数量。 我们设置 [13] 中提出的P[n](v) ∝ d[v]^3/4，其中d[v]是顶点v的出度。...问题归结为如何根据权重对边采样。 4.3 讨论 我们讨论了 LINE 模型的几个实际问题。 低度顶点：一个实际问题是如何精确地嵌入低度顶点。...新顶点：另一个实际问题是如何找到新到达顶点的表示。 对于新的顶点i，如果已知其与现有顶点的连接，我们可以在现有顶点上获得经验分布^p[1](·, v[i])和^p[2](·|v[i])。...根据目标函数公式（3）和（6），为了获得新顶点的嵌入，一种直接的方法是最小化以下任一目标函数。 (10) 通过更新新顶点的嵌入并保持现有顶点的嵌入。
如果还有顶点未被访问到，则随机选择一个作为起始点，重复上述过程，直到图中所有顶点都被访问到。 提示：为了按照优先访问顶点的次序，访问其邻接点，所以需要建立一个优先队列（先进先出）。 ?...Dijkstra算法的雏形： 找到所有已知顶点(起始是只有源点S) 将所有已知顶点指向的所有未知顶点罗列出来 计算源点S到这些未知顶点的distance，找到新distance最小的顶点X 只修改X的...算法步骤： 图的所有顶点集合为V；初始令集合u={s},v=V−u; 在两个集合u,v能够组成的边中，选择一条代价最小的边(u0,v0)，加入到最小生成树中，并把v0并入到集合u中; 重复上述步骤，直到最小生成树有...图中的每个节点都包含它的值 val（Int） 和其邻居neighbors的列表（list[Node]）。 提示：必须将给定节点的拷贝作为对克隆图的引用返回。...node2) if root1 == root2: return False else: # 尺寸小的树向尺寸大的树合并
图6-5显示了应用程序如何配置OpenGL ES图形管道来实现粒子系统动画。 由于OpenGL ES将每个粒子及其状态表示为顶点，因此GPU的顶点着色器阶段可以同时运行多个粒子的模拟。...OpenGL ES实现可自由将数据转换为最适合图形硬件的格式。这可以显着提高性能，特别是对于频繁更改的数据。您的应用程序还可以向OpenGL ES提供关于打算如何使用这些数据的提示。...开关状态很昂贵，所以最好设计你的应用程序以最小化状态开关。 不要设置已经设置的状态。一旦功能启用后，不需要再次启用。...请参阅使用顶点数组对象合并顶点数组状态更改。 组织绘图调用以最小化状态更改 更改OpenGL ES状态不会立即生效。相反，当您发出绘图命令时，OpenGL ES会执行必要的工作以绘制一组状态值。...您可以通过最小化状态更改来减少重新配置图形管道所花费的CPU时间。例如，在您的应用中保留一个状态向量，并且只有当您的状态在绘制调用之间改变时才设置相应的OpenGL ES状态。
Dijkstra）在1956年提出的，是一种用于解决图中的最短路径问题的算法。这种算法适用于带权重的图，其中每条边有一个非负的权重值。...问题2：寻找给定两点P和Q间总长度最小的路径 基本思路：利用若R是P到Q的最小路径上的节点，则知道P到Q的最小路径也就知道P到R的最小路径这一事实。...FORD的方法相比，无论边的数量如何，该方法无需同时存储所有边的数据，只需存储集合I和II中的边，且这个数量总是小于n，同时所需的工作量也明显更少。...，其中dist[]存储从源点到各个点的距离，prev[]用来存储最短路径树，以便最后能回溯出最短路径。...适用于稠密图：对于边的数量接近于顶点数量平方的稠密图，Dijkstra算法表现良好。 简单性：算法的逻辑相对简单，容易理解和实现。
同样，无论着色器是否渲染其他东西，场景视图都仅显示原始网格的线框。因此，它不适用于细分的顶点位移。 1.1 导数指令 由于三角形是平坦的，所以其表面法线在其表面上的每个点都相同。...这可以通过三角形顶点的位置来确定。假设三角形不退化，则其法线向量等于三角形两个边缘的归一化叉积。如果它是退化的，则无论如何都不会渲染。...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。...但是，这将需要具有以此方式分配的顶点颜色的网格，并且无法共享顶点。我们想要一种适用于任何网格的解决方案。幸运的是，我们可以使用我们的几何程序添加所需的坐标。...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。 ?
二分匹配是对两个集合中的顶点进行配对的过程，以便每个顶点与另一集合中的至多一个顶点配对，并且配对顶点的总数最大化。 将其视为寻找匹配两个类别中的项目的最佳方式，例如将工人与工作或学生与项目联系起来。...目标的最优二分匹配 在我们讨论如何将上述二分匹配的概念应用于GT和预测目标之前，让我们首先熟悉一下术语和命名法。...为了找到两个集合之间的最佳二分匹配，我们搜索预测的特定排列（顺序)，该排列与GT匹配时损失最小。...σ，在选择了损失最小的排列之后，我们最终得到了GT和预测目标之间的最优二分匹配。...这使得类别预测项可与大小相当，我们观察到这样具有更好的经验性能。 L1损失常用于物体检测中，用来衡量预测框坐标与真实框坐标之间的差异。然而，在处理不同尺寸的框时，这种损失可能会导致问题。
但是，在这里，作者将我们需要赋值的文本框内点的区域缩小了（将文本框4个顶点向内部移动一定距离，得到一个比文本框面积小的区域），这么做的原因可能是因为这个map的尺寸是比输入图像小的，如果和原文本框区域一致...get_score_geo(iv) 下一部分，会对以上谈到的那个“艺术”部分进行解读，看具体是如何将文本框顶点进行内缩的。...shrink_poly(ii) 注意，以上move_points 代表移动一条边，即2个顶点，返回的是移动后顶点的坐标（包括未移动的），接下来看看具体是如何移动顶点的。...06 find_min_rect_angle： 寻找文本框的最小外接矩形，获得对应的旋转角度 我们知道，场景文字的方向并不都是水平的，因此文本框与水平轴是有一定角度的，那么如何知道这个角度是多少呢？...上图代码应该交代的很明白了，拟合误差实质就是文本框与外接矩形4个顶点之间对应距离之和。 08 rotate_all_pixels：旋转图像中的所有点 最后来看看图像中的点是如何旋转的。
原创/朱季谦 按照官网的介绍，NebulaGraph Algorithm是一款基于GraphX 的 Spark 应用程序，通过提交 Spark 任务的形式，使用完整的算法工具对 NebulaGraph...在现实生活里，这两个子图就相当某个社区里的关系网，在Spark Graphx里，经常需要处理这类关系网的操作，那么，在一个图里如何得到各个子图的数据呢？...—— (2,1) (5,1) (8,8) (7,5) (1,1) (9,6) (6,6) (3,2) 你会发现，各个顶点的连通组件即关联所在子图的最小顶点，大多都变了，这是因为设置参数为1 后，各个顶点沿着边去迭代寻找连通组件时...在实际业务当中，可以通过设置参数来避免在过大规模的子图里做耗时过长的迭代操作 接下来，就可以通过连通组件做分组，将具有共同连通组件的顶点分组到一块，这样就知道哪些顶点属于同一子图了。...，说明已经在同一个子网里，不需要处理 Iterator.empty } } //step3 设置一个初始最大值，用于在初始化阶段，比较每个顶点的属性，这样顶点属性值在最初阶段就相当是最小顶点
显然，如果两个顶点以较大权重紧密相连，则它们共同出现的概率较高。 现在我们考虑如何估计嵌入空间中两个顶点之间的局部邻近度。...利用顶点间共现概率的经验分布和重建分布，我们可以通过最小化它们的差异来学习嵌入向量。...与 DeepWalk 和其他在随机游走上应用固定长度的工作 [14] 相比，我们允许生成的顶点序列具有可变长度，以便模仿自然语言中的可变长度句子。...语义是中心顶点与其上下文顶点之间的邻近度应该最大化，而中心顶点和负样本之间的邻近度应该最小化。...在某种程度上，通过设置适当的bs，可以在每次迭代中训练中心顶点的所有上下文顶点，因为在遍历所有边时将多次访问中心顶点。
01.基本概念 运用图形理论领域的理论和方法将图像映射到加权无定向图形中，将像素视为节点，将图像分割问题视为图形的顶点分割问题，利用最小的切割标准获得图像的最佳分割。 ?...使用简单的相似性度量计算节点间权重 ? Blake 等人演示了如何σ图像样本的局部对比度来估计参数。 我们以两类除法为例，将G = （V，E） 分成两个子集 A、B 。...换句话说，我们正在寻找 R 中一组弧的函数 f，以便： 对于任何弧 a，0≤f （a） ≤ c （a），其中 c （a） 是弧的容量。...最小切割 最大流量的值等于最小切入的值。 ? 此外，如果 （A， B） 是最小切口，并且 a 是弧线，其起点为 A，结束为 B，则由任何最大流量饱和。...03.结论 本课介绍图像处理的基本低级操作和工具，这些操作和工具是理解大多数常用的计算机视觉方法和工具所必需的。 04，参考文献 1. Yuri Y.
给定一个带权的无向连通图,如何选取一棵生成树,使树上所有边上权的总和为最小,这叫最小生成树 N个顶点，一定有N-1条边,包含全部顶点 N-1条边都在图中 ?...D中，标记visited[vj]=1 重复步骤②，直到U与V相等，即所有顶点都被标记为访问过，此时D中有n-1条边 提示: 单独看步骤很难理解，我们通过代码来讲解，比较好理解....问题二的处理方式是：记录顶点在"最小生成树"中的终点，顶点的终点是"在最小生成树中与它连通的最大顶点"。...迪杰斯特拉(Dijkstra)算法过程 设置出发顶点为v，顶点集合V{v1,v2,vi…}，v到V中各顶点的距离构成距离集合Dis，Dis{d1,d2,di…}，Dis集合记录着v到图中各顶点的距离(...弗洛伊德(Floyd)算法分析 设置顶点vi到顶点vk的最短路径已知为Lik，顶点vk到vj的最短路径已知为Lkj，顶点vi到vj的路径为Lij，则vi到vj的最短路径为：min((Lik+Lkj
更改MyTessellationVertexProgram，以便将顶点数据放入控制点结构中并返回该结构。 ?...当前，我们将它们全部设置为1，不会产生视觉变化。Hull，细分和域着色器阶段正在运行，但是它们正在传递原始顶点数据，并且不会产生新的东西。要更改此设置，请将所有因子设置为2。 ? ?...例如，将边缘系数设置为7，而将内部系数保持为1。 ? ? （内部为1 但是外围为7） 在这种情况下，内部因子将被强制为2，因为否则将不会生成新的三角形。 如何为每个边使用不同的因子？...（相同的世界尺寸，不同的屏幕尺寸） 现在，基于渲染的三角形边将其细分。相对于相机，位置，旋转和缩放比例都会影响此效果。结果就是，当物体运动时，细分的数量会发生变化。...当你更改摄像机的视场时，这是非常明显的，它完全不影响细分。因此，这种简单的方法不适用于使用可变视场（例如放大和缩小）的游戏。 ? ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
