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图中关系

图中关系 关联关系 关联(Association)关系是类与类之间最常用一种关系,它是一种结构化关系,用于表示一类对象与另一类对象之间有联系,如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等等。...在UML类图中,用实线连接有关联关系对象所对应类,在使用Java、C#和C++等编程语言实现关联关系时,通常将一个类对象作为另一个类成员变量。...组合关系 组合也是关联关系一种特例,他体现是一种contains-a关系,这种关系比聚合更强,也称为强聚合;他同样体现整体与部分间关系,但此时整体与部分是不可分,整体生命周期结束也就意味着部分生命周期结束...在UML中,泛化关系用带空心三角形直线来表示。在代码实现时,我们使用面向对象继承机制来实现泛化关系,如在Java语言中使用extends关键、在C++/C#中使用冒号“:”来实现。...关联和依赖 (1)关联关系中,体现是两个类、或者类与接口之间语义级别的一种强依赖关系,比如我和我朋友;这种关系比依赖更强、不存在依赖关系偶然性、关系也不是临时性,一般是长期性,而且双方关系一般是平等

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matplotlib画图中各种设置

然后将整理好数据按照要求放进去就可以了,真正比较复杂是对图表各种设置,使图表明确、美观。...2.1 建立画布时候指定 首先,再来科普一下matplotlib元素基础知识,figure代表整个图表对象,ax代表坐标轴和画图,这两个要有区分。...二者有的时候有一点语法区别,一般plt是直接跟要设置对象,比如设置x轴标题名,你可以用plt.xlabel(),ax一般是加个set之后再跟要设置对象,同样问题,可以用ax.set_xlabel...和plt设置不同在于,这个会根据图表省略一些刻度值,已满足图表美观要求。建议用第一种。...3.7 设置网格线 网格线就是图中线,可以认为设置有无,线形,颜色等,基本用法是plt.grid。

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说说地图中聚类

概述 虽然Openlayers4会有自带聚类效果,但是有些时候是不能满足我们业务场景,本文结合一些业务场景,讲讲地图中聚类展示。...需求 在级别比较小时候聚类展示数据,当级别大于一定级别的时候讲地图可视域内所有点不做聚类全部展示出来。 效果 ? ? ?...实现 在实现时候,自己写了一个很简单扩展myclusterlayer,代码如下: var myClusterLayer = function (options) { var self = this...对象; clusterField: 如果是基于属性做聚类的话可设置此参数; zooms: 只用到了最后一个级别,当地图大于最大最后一个值时候,全部展示; distance:屏幕上聚类距离...; data:聚类数据; style:样式(组)或者样式函数 2、核心方法 _clusterTest:判断是否满足聚类条件,满足则执行_add2CluserData,不满足则执行

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社交图中社区检测

在进行社交网络分析时,一个常见问题是如何检测社区,如相互了解或者经常互动一群人。社区其实就是连通性非常密集子图。 在这篇文章中,我将列举一些寻找社区常用算法。...层次聚类 这是社区检测中一种非常普遍方法。首先定义每对节点之间距离(或相似度)度量方式,并进行相应计算。然后可以使用经典层次聚类技术。...应该选择能使得同一社区成员之间距离较小,而不同社区成员之间距离较大距离度量方式。 随机游走 随机游走可以用来计算每对节点之间距离、以及节点B(node-B)和节点C(node-C)。...直到标签分配没有更多变化 模块度优化 在一个社区内,2个节点有链接概率应该比链接刚好在整个图中随机形成概率要高。...p1 (1).png p2 (1).png p3.png K团(K-Clique)渗透法是识别可能相互重叠社区流行方式。

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图中鼠标移动响应

概述: 假设如下场景:首先地图加载一个WMS或者切片,wms为POI或者切片上有POI,我们知道WMS或者切片是无法做到像Marker或者矢量事件相应,但是我们又需要对这些POI点进行响应,...基于此想法,本文讲述此想法实现思路以及OL2和Arcgis中实现方式。 思路: 实现关键是注册两个map事件:1、四至发生变化时候;2、鼠标移动时候。...1、四至发生变化 当地图四至发生变化时,我们需要将变化后四至内POI点数据返回到前台进行下一步处理,返回逻辑可以采用一次性全部返回或者分区域返回,分区域返回优势是减少数据传输量,但是分区域返回时需要结合鼠标移动同时响应...2、鼠标移动时候 当获取到了当前区域POI数据,当鼠标移动时,以鼠标点为中心,当前地图分辨率*图标大小为长宽,创建一个正方形,去循环判断POI点是否落在该正方形内,是,响应;否,返回。

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10.威胁情报实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF实体识别详解

[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习恶意代码检测技术详解 [当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法主机恶意代码识别研究 [当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习入侵检测和攻击识别——以KDD...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF实体识别详解 作者github资源: https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper...APT组织攻击技战术数据,开展威胁情报实体识别实验。...当我们拥有更准确标注,将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前,我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。...六.基于BiLSTM-CRF实体识别 人生路是一个个十路口,一次次博弈,一次次纠结和得失组成。

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树与图中dfs和bfs—— AcWing 846. 树重心 AcWing 847. 图中层次

重心 1.1题目 1.2思路分析 题意:什么是树重心?...树重心是指,删除某个结点后剩下最大连通子树结点数目最小,如下图是根据样列生成树,若删除结点1,则剩下三个子树最大是中间那颗结点有4个,即剩下最大连通子树结点数目为4;若删除结点2,则剩下两个数目为...1子树和一个数目为6子树,即剩下最大连通子树结点数目为6;若删除结点3,剩下一个数目为1子树,和一个数目为7子树,即剩下最大连通子树结点数目为7……枚举可得剩下最小最大连通子树结点数目为...另外注意题目要求答案是输出剩下最小最大连通子树结点数目。...图中层次 2.1题目 2.2思路分析 用 d数组保存1号节点到各个节点距离。 用 st 数组标记各个节点有没有走到过。

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11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF中文实体识别详解

一.ATT&CK数据采集 了解威胁情报同学,应该都熟悉MitreATT&CK网站,本文将采集该网站APT组织攻击技战术数据,开展威胁情报实体识别实验。...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF实体识别详解 常见数据标注工具: 图像标注:labelme,LabelImg,Labelbox,RectLabel,CVAT...二.数据预处理 假设存在已经采集和标注好中文数据集,通常采用按(Char)分隔,如下图所示,古籍为数据集,当然中文威胁情报也类似。 数据集划分为训练集和测试集。...三.基于BiLSTM-CRF实体识别 1.安装keras-contrib CRF模型作者安装是 keras-contrib。...一.ATT&CK数据采集 二.数据预处理 三.基于BiLSTM-CRF实体识别 1.安装keras-contrib 2.安装Keras 3.中文实体识别 四.基于BiGRU-CRF实体识别 五.总结

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iOS从背景图中取色代码

void *bitmapData; //内存空间指针,该内存空间大小等于图像使用RGB通道所占用字节数。...,每个像素点ARGB四个通道各占8个bit(0-255)空间 bitmapByteCount = (bitmapBytesPerRow * pixelsHigh); //计算整张图占用字节数...= malloc( bitmapByteCount ); //创建CoreGraphic图形上下文,该上下文描述了bitmaData指向内存空间需要绘制图像一些绘制参数 context...CFRelease()函数释放 CGColorSpaceRelease( colorSpace ); return context; } // 返回一个指针,该指针指向一个数组,数组中每四个元素都是图像上一个像素点...RGBA数值(0-255),用无符号char是因为它正好取值范围就是0-255 static unsigned char *RequestImagePixelData(UIImage *inImage

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形状地图中异常值处理方法

在工作中,经常会碰到数据值差异非常大情况,对于异常值希望能够在形状地图中进行突出显示,在剩余数据中也希望能够有所辨别。 ? ? ? 1....这种设置对于左上角地区可以看到颜色非常深,很容易就区分出数量值很大,其他区域就没有这么明显,如果同时想要突出显示中间数值区域和小数值区域,此种方式就会显得不适合。...既然单纯颜色深浅很难达到一目了然目的,那就设置一个中间色来进行,通过中间色至少我们可以把数据分为3个档次。 同时,对于散射最小值,最大值以及居中值可以自行设定。...使用标准差来判断异常值 首先得定义什么样值是异常值,根据标准差经验法来看,95%值一般在标准差2倍内,所以我们把差异值统一调整成大值以便突出显示。...这里使用是标准差+平均值来突出异常值。

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UML类图中常见几种关系

本文为joshua317原创文章,转载请注明:转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/266 在UML类图中常见几种关系: 泛化(继承)(Generalization...聚合(Aggregation):表示是关联关系一种特例,是强关联关系,表示是整体与部分之间关系,部分不能离开整体单独存在。...聚合表示一种弱"拥有"关系,体现是A对象可以包含B对象,但B对象不是A对象一部分; 组合(Composition):表示是聚合一种特殊形式,表示是类之间更强组合关系。...组合是一种强"拥有"关系,体现了严格部分和整体关系,部分和整体生命周期一样;比如:A对象可以包含B对象,B对象是A对象属性; 依赖(Dependency):表示是类之间调用关系,通常是一个类里面的方法参数类型是另一个类...UML类图中关系符号表示: 关系 符号表示 继承关系 空心三角形+实线 实现关系 空心三角形+虚线 关联关系 实线箭头 聚合关系 空心菱形+实线箭头 组合关系 实心菱形+实线箭头 依赖关系 虚线箭头

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关于图中节点间概率求解问题

(本文年代久远,请谨慎阅读)前提:节点是含有若干特征(小节点)大节点,大节点间连接实际为特征间连接 在一个网络图中,若干节点之间概率问题有以下几种: 设现有A,B,C等若干大节点,其内特征为ai,...bj,ck; P(A); //数出A节点发散所有边数量除以图中出现总边数 P(AB); //即P(A)*P(B),原理同上 P(A,B); //此为联合概率,如果AB之间不相联系,则直接为零...求两个节点间概率 此问题前提是,节点为大节点,内有若干特征,节点间连接(或称为连线)实际为特征之间连线。且两节点不是孤立,而是在一个网络(或称一个图)中。...方法 利用已知特征之间边,来分别计算边条数,直接用条数来计算概率。...但是,现有一公式如图, 并不是用节点间数边数方法,而是进而细化到节点内特征之间,最底层是数特征边数,求得是P(ai|bj)概率,概率最后加和,看似很完美。

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