图8-133中，“植物”和“根”、“茎”、“叶”存在组合（聚合）关联，说明可能会存在“植物”对象，它的组成部件是“根”、“茎”、“叶”对象。...……根是AGGREGATE的成员中唯一允许外部对象持有引用的，…… 以图8-133为例，按照这个说法，我们可以说： （“植物”+“根”+“茎”+“叶”）等一簇相关联的对象形成了一个Aggregate，其中...首先，“植物”已经包括“根”、“茎”、“叶”等部件在内，不能也不需要再和这些部件并列。...图8-135 对象不需要也不能和其部件并列 在类级别，说“植物和根、茎、叶是整体-部分关联”，可以。 在对象级别，说“某个植物对象由若干根、茎、叶对象组成”，可以。...但是，说“某个植物对象和它的根、茎、叶一起组成***”，不可以。
在《DDD兴起的原因以及与微服务的关系》中曾举了一个研究桃树的例子，如果要研究桃树，将桃树根据器官分成根、茎、叶、花、果实、种子，这每一种器官都可以认为是一个研究领域,而领域又有更加具体的细分,分成子域...、核心域、通用域、支撑域等，下面回顾桃树这个例子 看上面这张图 ，如果研究桃树是我们的业务，那么如何更加快速有效的研究桃树呢？...第二步: 根据研究对象的某些维度，对其进行进一步的拆分，例如拆分成器官，而器官又可以分成营养器官，生殖器官，其中营养器官包括根、茎、叶,生殖器官包括花、果实、种子,那么这些就是我们要研究的子域。...子域：相对的一个概念， 我们可以将领域进行进一步的划分 ， 这时候就是子域， 甚至可以对子域继续划分形成 子子域(依旧叫子域)，就好比当我们研究植物时，如果研究的对象是桃树，那么果实根茎叶是领域，可是如果不仅仅要研究果实...先想一个问题,对于桃树而言，根、茎、叶、花、果实、种子六个领域哪一个是核心域？ 是不是有不同的理解？有人说是种子，有人说是根，有人说是叶子，也有人说是茎等等，为什么会有这种情况呢？
- 前言 - 在《DDD兴起的原因以及与微服务的关系》中曾举了一个研究桃树的例子，如果要研究桃树，将桃树根据器官分成根、茎、叶、花、果实、种子，这每一种器官都可以认为是一个研究领域,...看上面这张图 ，如果研究桃树是我们的业务，那么如何更加快速有效的研究桃树呢？根据回忆，初中课本是这样研究的： 第一步：确定研究的对象，即研究领域 ，这里是一棵桃树。...第二步： 根据研究对象的某些维度，对其进行进一步的拆分，例如拆分成器官，而器官又可以分成营养器官，生殖器官，其中营养器官包括根、茎、叶,生殖器官包括花、果实、种子,那么这些就是我们要研究的子域。...子域：相对的一个概念， 我们可以将领域进行进一步的划分 ， 这时候就是子域， 甚至可以对子域继续划分形成 子子域(依旧叫子域)，就好比当我们研究植物时，如果研究的对象是桃树，那么果实根茎叶是领域，可是如果不仅仅要研究果实...先想一个问题,对于桃树而言，根、茎、叶、花、果实、种子六个领域哪一个是核心域？ 是不是有不同的理解？有人说是种子，有人说是根，有人说是叶子，也有人说是茎等等，为什么会有这种情况呢？
今天我由简单到复杂分别和小伙伴们分享如何用R语言画出各位想要的图形。...首先罗列下所有可选图形： １、直方图(hist())；２、散点图(plot())；３、柱状图(barplot());４、饼图(pie());５、箱线图(boxplot());６、星相图(stars())...;７、脸谱图(faces());８、茎叶图(stem());９、QQ图(qqnorm())；１０、 地图包maps、mapdata、geosphere 为了方便地进行图形展示，我们创建一个数据场景...stars(X) install.packages("TeachingDemos") library("TeachingDemos") faces2(X) 在形象化展示数据方面，R还提供了茎叶图控我们观看数据分布情况...mapdata) map("china",col="red4",ylim=c(18,54),panel.first=grid()) 最后以一个航空公司航线分布案例，结束今天的R语言绘图介绍，首先我先导入外部数据
高度差异/宽度差异： 柱状图、条形图。 面积差异： 面积图、气泡图。 字号差异： 单词云图。 形状差异： 星状图。...2.条形图 条形图，可以视为是柱状图的一种变体，在大部分情况下，是可以互换的。那么在哪些情况下，条形图能比柱状图更好的展示数据呢？...2.茎叶图 茎叶图一般适合数据为整数的数据的可视化，就目前而言，我工作中用得比较少，简单讲下用法。 茎叶图的原理是，将一组数据按照数据位数进行比较，将数据中的高位数作为树茎，低位数作为树叶。...假设有如下一组数据： 3，7，9，14，15，16，25，26，29，36，41，43，45，46，49 数据范围 频数 0-9 3 10-19 3 20-29 3 30-39 1 40-49 5 对应的树茎和树叶可以表示为...： 树茎 树叶 0 379 1 456 2 569 3 6 4 13569 图形化表示为： ?
主要内容 主要内容包括：箱线图、折线图、散点图、柱状图、火山图、热图、曼哈顿图、维恩图和网络图等。...我还将分享扩增子分析、统计和绘图的各步骤的分析实例和源代码，希望大家多多鼓励和支持。 声明：文章的解读仅代表个人理解和观点，有不足处，请读者积极留言批评指正，互相学习，共同进步。...我最喜欢用Observed OTU结果为整数，但只有物种种类信息，没有丰度信息，数值范围一般为几百至几千不等，范围很大，与研究对象有关；大家最常用的Shannon index 数值为1-10左右的小数，...四个箱体分别代表根际土(Rhizosphere soil)、根内生菌(Root endosphere)、茎内生菌(Stem endosphere)、叶内生菌(Leaf endosphere)。...，茎浅绿和叶深绿)； 图片解读：根际土中细菌近千种；根中内生只有2-3百种(也有可能根没洗干净，技术上不容易区分根表还是根内)；茎和叶百种左右(其中部分也可能只是来自于表面或污染)；此外结果的排列给人传达了由外到内
今天是什么日子啊一大早就看到大家都在群里交换咒语打听过才知道↓↓刚刚，腾讯混元开放文生图功能！输入几个关键词，就能直接生成图片都是文生图，腾讯混元有什么不同？...以“文”生图核心在对“文”的理解画功之外，精准Get提示词至关重要作为一个「中文原生模型」混元对中文的语义理解能力，自然更强比如，你能读懂的诗词，它也能读懂帮我生成一张图片：墙角数枝梅，凌寒独自开，水墨风格请帮我生成一张图片...生成一幅照片：桂林漓江的山水，江上有一艘小船怎样才能更像“拍的”，而不是“画的”？...，空气中弥漫硝烟生成3D Q版动物，小企鹅，呆萌可爱，生活在南极边缘虽然，已经有不少同事在用我生成的图片做头像、封面、壁纸、屏保...但可爱不是长久之计我还有更多用处现在，鹅厂内部已经有180多个业务接入腾讯混元基于文生图能力...，我可以在——● 广告场景，素材创作、商品合成● 游戏场景，生成游戏元素和游戏角色● 内容场景，生成小说配图和插图通过云，将这些能力对外开放，我还会帮到更多朋友。
| 图虫创意 程序员想都没想：“八成是被判成垃圾邮件放进垃圾箱了吧！邮件长什么样？” 设计师只好羞涩地打开其中一封： (*^▽^*)， 我以后就叫你(*^▽^*)，怎么样？...垃圾邮件的定义怎么写，计算机才能读懂并执行？| 图虫创意 我们可以设置一个算法式的明确简单的规则：包含“中奖”，“恭喜”，“服务”中任何一个词的邮件就是垃圾邮件。...这种先验+后验的判定方法，就是大名鼎鼎的贝叶斯（Bayesian）公式了。 ?...而更多可能是这样的：算个啥贝叶斯，直接用眼睛扫过，发现一些特征字眼，再合成高维抽象的特征，进而快速判断。...，茎活不活，声音清脆否无所谓，结果买了一个烂瓜回家。
NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞...从这个柱状图很难想到背后的数据分布会如子图a中所示，差别那么大。 柱状图只用两个统计量展示数据信息，会掩饰数据分布的差异。...这张图的绘制方式可以这么理解一下：假如测序了10万条reads，将所有reads从5'-3'每个位置的碱基垂直排列一起，第1位有10万个碱基，对应10万个质量值，用图中左侧第一个箱线图展示10万个质量值的分布...这个图很具有代表性，首先是配色，土壤、根、茎、叶依次为白色、棕色、浅绿和深绿，尤其是后3个样品，与器官实际颜色相对应，表意特别明确，让人过目不忘；其次因为土壤中微生物多样性远高于植物不同器官内生菌的多样性...关于Alpha多样性更多的解释，刘永鑫老师的文章-扩增子图表解读1箱线图：Alpha多样性，老板再也不操心的我文献阅读了一文内容详实，推荐阅读。 水平箱线图 ?
作为一枚CVer，怎样才能出成绩？毫无疑问，前期当然是啃Paper、复现Paper呀！ 尤其是个各大顶会论文，作为Al发展的风向标。...学术论文都有自己的一套规范，没有经过一定的训练，很可能在琢磨怎么读懂一篇论文上就要浪费很多时间，更别谈复现一篇论文了。...毕竟论文作者们通常都默认读者都会，读懂没有问题，他们并没有注意到，事实完全不是这样。 顶会论文怎么才能轻轻松松啃下来？论文怎么复现？你需要一节【大神带你啃paper】直播课程！...（别卷了，我这就来卷你们） 直播课亮点 01 亮点一：领读人和论文精挑细选 由在CV领域耕耘多年的科研大神带你精读最新AAAI2022顶会论文，大神有丰富的顶会论文发表经历，可充分把握计算机视觉发展的风向标...03 你将收获 了解语义分割的发展和应用领域 了解人像抠图作为语义分割的子任务之一，两者之间的区别与联系 掌握人像抠图算法的方案pipeline 掌握论文算法，如何平衡计算复杂度和分割抠图效果 了解优秀的学术论文写作方法与技巧
**分组情况：**首先是28个样本，茎(萌发和三叶期)、花(花芽、未开放的花、花期和开花后5d)、叶芽(萌发、三叶期和分化期)、叶片(三叶期、花芽分化期和衰老叶片)、荚果(3、4和5周)、种子(3、5、...6、8和10周)、种子和荚果(2、3和4周)、茎分生组织(花芽分化期)。...（图c） ? 4.近五分之一的lincRNA转录本与转座元件序列相似 发现lincRNAs含有比DNA转座子更多的逆转录转座子(上图A)。...8.LincRNA-蛋白质编码基因共表达网络及lincRNAs的功能注释 共表达网络的构建及模块检测的方法，我在生信技能树有多个教程分享WGCNA的实战细节，见： 一文学会WGCNA分析 一文看懂WGCNA...A.对于每个假定的与性状相关的lincRNA，该图显示了在与性状相关的SNP附近发现的11个基因(1个假定的性状相关lincRNA+5个下游蛋白编码基因+5个上游蛋白编码基因)。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 如何检验数据是否服从正态分布？ 一、图示法 （1）P-P图。...（2）Q-Q图。以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。 （3）直方图。...判断是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线 （4）箱式图。观测离群值和中位数 （5）茎叶图。类似于直方图，但实质不同。
大家好，我是辰哥~ 可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。...两种较常用的面积图是分组式面积图和堆叠式面积图。分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...茎叶图 茎叶图 (Stem & Leaf Plots) 又称为「枝叶图」，是一种按位数 (place value)组织数据的方法，可用来显示数据分布。...不变的位数由小至大、由上至下显示在中间的「茎」（通常是以十为单位），每个位数之内的数据则会成为「叶」并横向延伸。 除了向读者快速提供数据分布信息之外，茎叶图也可用于突出异常值和查找模式。...如果您有两个数据集，则可使用背对背或双重茎叶图来比较两者。 推荐的制作工具有：CalculatorSoup、Easycalculation.com、Protovis。
大家好，我是云朵君！ 今天给大家带来一篇比较有意思的可视化图——棒棒糖图详细绘图教程。对比Excel与Pyhton，手把手教你绘制高大上的棒棒糖图。...---- Excel绘制棒棒糖图 首先是数据准备，首先将原始数据复制一列，得到两列一样的数据。 选择数据，插入组合图，分别设置柱状图和散点图的组合图表，确认后既可以得到初步的棒棒糖图。...设置x坐标轴标签在图的底部。 结果得到如下样式。 当然，可以设置条形和散点的样式，如颜色形状等。也可以单独选中某条柱状图和散点标志的样式，以突出某个或某些值。...Python绘制棒棒糖图 Bar+Scatter组合法 第一种方法，和Excel思路一样，运用条形图（plt.bar）和散点图（plt.scatter）组合绘制。...茎叶图）。
我们今天就讨论一下设计师如何运用左文右图和左图右文两种布局，怎样才能将自己的设计有理有据的讲给产品和开发听呢？...我觉得可以从一下三点入手： 1、用户的浏览习惯 2、列表展示的内容和目的 3、确定标题和配图的主次关系 无论是网页、书籍还是APP，人的浏览习惯是从左到右，从上往下；我之前看过一篇关于网页设计布局的文章...（图片来自网络） 从这张图中，我们可以看到用户在浏览页面时，视觉重心在左边，而且越往下深入浏览，重心越往左；所以我们应该把重要的，最想让用户看的展示在左边。...下面是我截得ZAKER的一张图，把图片去掉后，也能看，就像当年读报纸似的，但是总感觉页面太单薄，不够生动，不符合现在的富媒体时代； ?...下面这张图是原始的ZAKER页面，采用左文右图的布局；大家明显可以看出单单一张图片，没有标题的话，根本看不懂内文究竟要讲的是什么；根据用户的从左到右的浏览习惯，他把标题放在左边，突出内容，在阅读信息的时候
我就借此话题写一下。 kuka公司其实不生产马达，这一点大家应该都知道吧，机器人上使用的是西门子的伺服马达，quntect-2采用了伦茨（Lenze）不过不管什么牌子，他的接线方式其实都是一样。...这张图上可以看到机器人的6个马达是如何分布的 电源线控制柜的接口X20-->X30-->XM1/XM2/XM3/XM4/XM5/XM6 编码器线控制柜接口X21-->X31-->XP1/XP2/...XP3/XP4/XP5/XP6 这张图就是马达电源线XM2(2轴马达)的针脚定义 这张图就是马达编码器线XP2(2轴马达)的针脚定义 ---- 机器人本体上有6个马达（码垛5个或4个）这6个马达都是统一的接线方式...这根线连接到X31盒子里面的电路板RDC，并且由RDC分配给6个马达 RDC到马达（6个轴都一样，所以在此就不重复了） ---- 这就是这一期的内容了，虽然都是些晦涩难懂的线路图，只要仔细点还是可以读懂的...好啦，如果觉得我写的这些对你有帮助请转发给你的朋友吧，把知识分享给更多的人。
小提琴图（Violin Plot）是一种常用于数据可视化的图表类型，它结合了箱形图和核密度估计图的特点，能够展示数据分布的形状、集中趋势和离散程度。...下面我将详细介绍小提琴图的基本概念、可视化原理、应用场景以及其优缺点。...基本概念：小提琴图通常用于展示数值型数据的分布情况，它由两部分组成：中间的厚实区域表示数据的主体部分，类似于核密度图；两侧延伸出来的细长线条则代表数据的范围和密度，类似于箱形图的茎叶图。...美学效果：小提琴图外形独特美观，在报告和论文中具有较高的表现力。 缺点： 信息密度相对较低：相比于箱形图，小提琴图在同样大小空间内能表示的信息相对较少。...在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。 因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。
测试1 第一张图片是简单的笔记，上面有英文、表情、还有一个倒着写的错误公式：5+7=14，如下： 图片来源：Andrew Best 我们进行提问： 我有一个朋友是盲人，他需要你的帮助，请告诉他这张图片里有什么内容...Claude Sonnet 3.5 回复： 我非常愿意帮助你这位朋友。 这张图像显示的是一张纸质便条，它似乎被放在木质的桌面上。...第四行字是一个问题：你能读懂这个吗？ 文字的下方是三幅简单的图画，一张笑脸（包括一个圆脸、眼睛是两个点、微笑是一条曲线）、一张皱着眉头的脸（与第一张脸相似，但是嘴巴向下垂），还有一副图是简单的心形。...一幅简单的松树图，由三角形的树叶和垂直的树干组成。 还有一个方程：“h1 = L + G” — 这是用蓝色墨水书写的，方程式所在的位置略低于文本和绘图。...测试2 依然提问： 我有一个朋友是盲人，他需要你的帮助，请告诉他这张图片里有什么内容，描述出所有的内容，请给出尽可能准确、完整的答案。
你好，我是悟空。 我之前写过四篇关于 Elasticsearch 搜索引擎的硬核文章。这里先给大家汇总下： 搜索是软件工程师的一项必备技能。...为什么我的集群脑裂了？数据损坏后，怎样才能恢复？ 其实，想要用对、用好 Elasticsearch，不仅要理解其分布式架构的原理，还要掌握一些信息检索领域的知识。...这张图出自阮一鸣，他是 eBay Pronto 平台技术负责人，管理了 eBay 内部上百个 Elasticsearch 集群，数据规模超过 4000 节点，支撑了订单搜索，商品推荐，日志管理，风险控制...后来得知他出了个 Elasticsearch 视频课，我第一时间就订阅了，确实收获很大，帮我解决了工作中的不少问题，上面那张图就是我从课程里搬运过来的。...而这个课程中的测试用例，就是非常好的练习素材，说实话，每个 case 的代码我都敲过 3 遍以上。
因为代码是很着急写出来的，请不要过于苛责我。事实上，你可以随意批判，这就是我们学习的方式。 辛普森悖论 这张gif阐述的是辛普森悖论：我们看到X变量和Y变量有很强的负相关关系。...这张动图仅用三张图片组成。我用RStudio的Export功能将它们把存下来，然后用Animated GIF maker（https://ezgif.com/maker）来制作gif。...该图很好地展现出数据可视化在消除误解方面的作用，Hans Rosling通过这张动图展示了如今并不如40年前一样能够简单将世界划分成两半。...这张gif只由三张图构成。我用RStudio的Export功能保存图片，然后用Animated GIF maker（https://ezgif.com/maker）来制作gif。...这里的代码有些复杂，原因是我不得不对Gapminder数据进行预处理。 ? ? ? 贝叶斯定律 这个简单的动图展示的是将一种非常准确的诊断方法应用于一个发病率很低的群体的诊断结果。
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