为解决此问题，作者在文章中提出了一种新型的文本卷积网络来获取蛋白质序列的全局特征，并将用滑动窗口方法获取的局部特征信息与之结合，来共同预测蛋白质相互作用位点且取得了不错的效果。...随后作者又通过对比实验继续研究了全局序列特征的有效性与最佳占比情况。 ? 一、研究背景 蛋白质在许多生命活动中发挥着重要作用，由于它们受到各种管控因此很少单独行使功能。...目前现有的计算方法中普遍都仅仅使用序列局部上下文特征来预测作用位点，而不包括全局序列信息，因此可能会对实验性能有所影响。...作者在文中提出了一种通过文本卷积来提取全局特征的方法，并将全局特征与局部特征进行了整合放入网络中进行预测，取得了不错的效果。...通过对比实验，作者进一步证明了全局特征对于位点预测的重要作用。在文中作者也提到了该模型的缺点：速度较慢，不能很好的预测较长的蛋白序列，这对以后的改进与优化提供了方向。
摘要： 在本文中，我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势，去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能：Nebula Graph 图探索的删除节点和缩放功能。...找寻、显示同它存在某种关系的点，例如上图点 100 和 点 200 存在单向 follow 关系。...然而 D3.js 在获取数据长度变化之后，以 exit() 为例，对单个数据的处理方法是根据长度的减量 N 截取数据数组位置中最后 N 位到最后一位区间的所有元素，enter() 则相反，会在数组位置中最后一个元素后面增加...所以，如果选中删除的是之前拓展探索出来的节点（它不是当前数据数组位置的最后一个元素），进行删除操作时，虽然从我们的 nodes 数据里面删除了这个数据，但是在已经存在的视图中，d3.select(this.nodeRef...通过查看 d3.zoom() 代码，我们发现 D3.js 本质是获取事件中 d3.event 的缩放值再针对整个画布修改 transform 属性值，但这样处理 svg 中的节点和边元素 x、y 坐标不发生变化
D3 中是通过以下两个函数来绑定数据的： datum()：绑定一个数据到选择集上 data()：绑定一个数组到选择集上，数组的各项值分别与选择集的各元素绑定 相对而言，data() 比较常用。...i 代表索引，代表数据的索引号，从 0 开始。 例如，上述例子中：第 0 个元素 apple 绑定的数据是 China。...关于 select 和 selectAll 的参数，其实是符合 CSS 选择器的条件的，即用“井号（#）”表示 id，用“点（.）”表示 class。...我们已经知道参数 i 是代表索引号的，于是便可以用条件判定语句来指定执行的元素。...删除一个元素时，对于选择的元素，使用 remove 即可，例如： d3.select('body').select(".myid").remove() 删除指定 class 的段落元素。
hashmap在接近临界点时，若此时两个或者多个线程进行put操作，都会进行resize（扩容）和ReHash（为key重新计算所在位置），而ReHash在并发的情况下可能会形成链表环。...如何理解并行插入：当cmap需要put元素的时候，并不是对整个map进行加锁，而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段（Segment对象）中，然后对这个分段进行加锁，所以当多线程put的时候...（mysql索引有B+树索引）什么是B树？什么是二叉查找树？）数据结构方面的知识点会更新在【数据结构专题】，这里不展开。...这里只简单的介绍一下红黑树： 红黑树是一种自平衡二叉树，拥有优秀的查询和插入/删除性能，广泛应用于关联数组。...），以此来减少插入/删除时的平衡调整耗时，从而获取更好的性能，而这虽然会导致红黑树的查询会比AVL稍慢，但相比插入/删除时获取的时间，这个付出在大多数情况下显然是值得的。
D3.js 的主要特点是使用数据驱动的文档，这意味着您可以使用任何格式的数据来创建可视化效果，包括 CSV、JSON、XML 等，你可以通过自定义 HTML、CSS 和 JavaScript 来实现复杂的图形和交互效果...如果需要更多的定制性和灵活性，可以选择 D3.js；如果需要快速实现美观、交互式的图表，可以选择 ECharts# 二：安装 D3.js要在项目中安装 D3.js，可以使用 npm 或直接从官网下载``...D3.js 提供了一系列方法来创建和更新 DOM，例如 enter()、update() 和 exit()。5.添加交互：D3.js 还允许你添加各种交互效果，如鼠标悬停、点击等。...你可以使用事件处理程序来实现这些交互。6.更新数据：当数据改变时，你需要重新绑定数据并更新 DOM。...D3.js 的数据驱动文档模型使得这个过程变得相对简单，你只需要重新绑定数据并调用相应的更新函数就可以了。# 四：完整示例```javascript<!
UnSafe 来获取数组元素的，因此这里比 JDK1.6 多了些计算数组元素偏移量的代码，这些代码我们暂时不关注，现在我们只需知道下面这两点： 通过哈希码计算分段锁在数组中的下标：(h >>> segmentShift...同样，算得每个分段锁内的 HashEntry 数组的长度为 8，所以 tab.length-1=7。根据这些值，我们通过下图来解释如何根据同一个哈希码来定位分段锁和元素。 ?...定位分段锁和元素 可以看到分段锁和元素的定位都是通过元素的哈希码来决定的。定位分段锁是取哈希码的高位值 (从 32 位处取起)，定位元素是取的哈希码的低位值。...在 JDK1.6 中是通过第二次加锁读取来保证安全的，而 JDK1.7 中通过 UnSafe 的 getObjectVolatile 方法来读取同样也是为了保证这一点。...使用 getObjectVolatile 方法读取数组元素需要先获得元素在数组中的偏移量，在这里根据哈希码计算得到分段锁在数组中的偏移量为 u，然后通过偏移量 u 来尝试读取分段锁。
现在我们看到核心构造器的代码，首先是通过传入的concurrencyLevel来计算出ssize，ssize是Segment数组的长度，它必须保证是2的幂，这样就可以通过hash&ssize-1来计算分段锁在数组中的下标...UnSafe来获取数组元素的，因此这里比JDK1.6多了些计算数组元素偏移量的代码，这些代码我们暂时不关注，现在我们只需知道下面这两点： 通过哈希码计算分段锁在数组中的下标：(h >>> segmentShift...同样，算得每个分段锁内的HashEntry数组的长度为8，所以tab.length-1=7。根据这些值，我们通过下图来解释如何根据同一个哈希码来定位分段锁和元素。 ?...Java 并发编程之 ConcurrentHashMap 源码分析（小长文） 可以看到分段锁和元素的定位都是通过元素的哈希码来决定的。...在JDK1.6中是通过第二次加锁读取来保证安全的，而JDK1.7中通过UnSafe的getObjectVolatile方法来读取同样也是为了保证这一点。
修改现有文档需要自动添加更多段并将这些文档的先前版本标记为已删除。段内的每个文档都由文档 ID 标识，文档 ID 是该文档在段内的索引，类似于数组的索引。...同样，对于删除，如果文档被标记为已删除，那么包括向量存储在内的所有数据结构都将忽略它，或者如果它们对删除之前创建的时间点视图进行操作，则它们将看到它。...增量快照向量是段的一部分，这一事实有助于快照通过利用两个后续快照通常共享其大部分段（尤其是较大的段）这一事实来保持增量。使用就地突变的单个 HNSW 图不可能实现增量快照。...查询或重新排名器）展望未来：索引和搜索分离正如另一篇博客中所讨论的，Elasticsearch 的未来版本将在不同的实例上运行索引和搜索工作负载。...使用单个共享 HNSW 图而不是多个段来实现索引和搜索的这种分离是不可能的，除非每次需要在新搜索中反映更改时通过网络发送完整的 HNSW 图。
- 牛衣古柳 - 2021.07.30」、「手把手带你上手D3.js数据可视化系列（二） - 牛衣古柳 - 2021.08.10」主要为了带大家熟悉 D3.js 绘制 SVG 元素等操作，所以其他地方怎么简单怎么来...，比如数据拿直接生成的自然数数组已经够用，就避免引入更多概念，不在新手教程里一次性灌输太多内容，而是尽量拆分知识点。...up主数据，copy 过来即可，并且统一以数组格式保存，方便统一用索引取排第一的分区。...，如果是固定值直接写上即可；如果和数据有关，则通过回调函数指定，其中函数参数 (d, i) 分别是数组里每项元素和元素索引即可。...为了将分区数值大小映射成右侧区域宽度的像素值，需要用到 D3.js 里很有用的比例尺，其实本质就是个函数，线性比例尺就是线性函数，通过 .domain() 设置数据里的最小值和最大值，最小值这里设成0，
最后，我们将通过一个具体的Demo来展示如何使用ConcurrentHashMap。底层存储结构ConcurrentHashMap在Java 8及以后版本中，采用了数组、链表和红黑树的组合结构。...底层原理：数组：通过哈希函数将键映射到数组的一个索引上。链表：在哈希冲突时，使用链表来存储冲突的元素。红黑树：当链表长度过长时，转换成红黑树，利用红黑树的平衡特性来提高查询性能。...该算法结合了高位和低位哈希值，以确保哈希分布的均匀性。功能点：哈希分布：提高哈希分布的均匀性，减少哈希冲突。底层原理：高位和低位哈希值：通过位运算将键的哈希值分为高位和低位。...写入操作的并发安全ConcurrentHashMap通过使用分段锁（在Java 8及以后版本中，采用了更细粒度的锁）和CAS操作（Compare-And-Swap）来确保写入操作的并发安全。...功能点：并发安全：确保在多个线程同时写入时，数据的一致性和完整性。底层原理：分段锁：在Java 8之前，ConcurrentHashMap使用分段锁，将数组分成多个段，每个段使用独立的锁。
，很简单的 CSS 选择器用法； 接着通过 append 添加 svg 元素，然后设置其的宽高和背景色，这里为了演示方便，设置成浏览器网页窗口高度的全部和宽度的一半，大家也可以撑满网页窗口，或者用固定大小如...现在我们要在画布里画一个矩形/rect，同样用 append 加上元素名即可，然后设置 x/y 位置坐标(矩形左上角的坐标，而不是中心点的坐标)、矩形宽高(数字均为像素值，如100就是100px)和颜色即可...因为颜色数据也是数组，而取数组里某项元素可以通过索引来进行，比如取第一个颜色就是 colors[0]，索引从0开始到数组长度减1结束，即 colors.length - 1，对应颜色是 colors[colors.length...50) .attr('height', 100) .attr('fill', colors[d % colors.length]) }) 其中每个矩形颜色是用数字对颜色数组长度取余数后作为索引值...遍历循环数据来添加元素虽然有时候可行，但一般不会这么实现，更一般的、更 D3.js 的方式是用这样一组命令 .selectAll('rect').data(dataset).join('rect') 来基于数据添加元素
deque的底层实现比vector和list更复杂，它使用了一系列的小的连续数组块来管理数据，这样可以在两端插入和删除时避免频繁的内存分配和拷贝。...deque的底层实现原理 deque（双端队列）的底层实现可以理解为一个动态的分段数组。它结合了数组和链表的优点，通过一组固定大小的小数组（称为块或缓冲区）来管理数据。...插入与删除 deque支持在两端高效的插入和删除，这主要得益于其分段结构。...随机访问 deque支持高效的随机访问，这是因为它可以通过块表和块内偏移快速定位元素。 如何计算位置 对于一个给定的索引，首先需要计算它所在的块，然后计算块内的偏移量。...总结 deque的底层是一个分段的、动态的二维数组结构，它提供了高效的两端插入和删除操作（中间删除操作效率和**vector**一样，需要移动数据 O(N)），同时保留了随机访问的能力（下标随机访问略逊与
D3.js（Data-Driven Documents）是一个基于Web标准（HTML、SVG和CSS）的JavaScript库，它提供了将数据绑定到文档的元素上，并通过这些元素进行数据可视化的能力。...动态DOM更新：D3.js能够根据数据的变化动态地更新DOM结构，无需重新加载页面。丰富的可视化元素：D3.js支持多种图表类型，如条形图、散点图、饼图、树状图等。...通过调整data数组中的数据，您可以看到图表的动态变化。D3.js进阶功能D3.js提供了丰富的功能和高级特性，包括但不限于：数据驱动DOM更新：D3.js允许根据数据的变化动态更新DOM元素。...D3.js是一个功能强大的JavaScript库，它为开发者提供了丰富的工具来创建交互式和动态的数据可视化。...通过学习D3.js，您可以轻松地将数据转换为引人入胜的图形和图表，从而更好地理解和传达数据信息。无论是数据分析师还是前端开发者，D3.js都是一个值得掌握的工具。
数组中的每个值都有一个索引，每个索引在内存地址中都有一个引用。每个值都可以通过使用它们的索引来访问。数组的索引从零开始，最后一个元素的索引从数组的长度减一。...拼接：需要三个参数：起始位置、删除次数和添加项数。...shift：删除数组开头的一个数组元素。...区别只是重新分配。 我们不能更改或重新分配 const 变量的值。 我强烈建议您使用let和const，通过使用let和const您将编写干净的代码并避免难以调试的错误。...箭头函数使用 arrow 代替关键字 function 来声明一个函数。 让我们看看函数声明和箭头函数。
由于D3是模块化的，您可以通过仅拉入您将使用的模块来减小文件大小。 下载D3后，让我们设置CSS和HTML文件。您可以选择要在此文件上使用的文本编辑器，例如nano。...我们将传递由D3定义的两个变量function()，代表数据点和索引。索引告诉我们数组中数据点的位置。d用于数据点和i索引的惯例，例如function(d,i)，但您可以使用您想要的任何变量。...接下来，让矩形的高度反映数组中的数据。 我们现在将使用该height属性，并将添加一个类似于我们添加到x属性中的函数。让我们通过传递变量开始d和i到function，并返回d。d代表数据点。...从这里开始，您可以通过修改函数公式来重新定位数字。...我们使用数组来保存我们的数据，但您可能希望可视化您已有权访问的数据，并且它可能比数组中的数据要多得多。
假设扩容前的table大小为2的N次方，元素的table索引为其hash值的后N位确定扩容后的table大小即为2的N+1次方，则其中元素的table索引为其hash值的后N+1位确定，比原来多了一位重新调整...hashmap在接近临界点时，若此时两个或者多个线程进行put操作，都会进行resize（扩容）和ReHash（为key重新计算所在位置），而ReHash在并发的情况下可能会形成链表环。...并行插入：当cmap需要put元素的时候，并不是对整个map进行加锁，而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段（Segment对象）中，然后对这个分段进行加锁，所以当多线程put的时候，只要不是放在同一个分段中...），以此来减少插入/删除时的平衡调整耗时，从而获取更好的性能，而这虽然会导致红黑树的查询会比AVL稍慢，但相比插入/删除时获取的时间，这个付出在大多数情况下显然是值得的。...1.8的实现已经抛弃了Segment分段锁机制，利用Node数组+CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。 ?
3.remove()删除当前元素。 List 有索引，有序可重复。ArrayList与Vector底层是数组，查询快增删慢。LinkedList底层是双向链表，查询慢增删快。...并发扩容导致死循环或数据丢失 当HashMap的元素数量达到一定阈值时，它会触发扩容操作，即重新分配更大的数组并将原来的元素重新映射到新的数组上。...的 ConcurrentHashMap 底层采⽤ ReentrantLock和分段的数组+链表 实现；采用 分段锁（Sagment） 对整个桶数组进⾏了分割分段(Segment默认16个)，每⼀把锁只锁容器其中...采⽤的数据结构跟HashMap1.8的结构⼀样，数组+链表/红⿊树；摒弃了Segment的概念，⽽是直接⽤ Node 数组+链表+红⿊树的数据结构来实现，通过并发控制 synchronized 和CAS...道理很简单，添加或删除红黑树中的结点之后，红黑树的结构就发生了变化，可能不满足上面三条性质，也就不再是一颗红黑树了，而是一颗普通的树。而通过旋转和变色，可以使这颗树重新成为红黑树。
图片构建 D3.js 力导向图在这里实践过程中，我们用 D3.js 力导向图来对图数据库的数据关系进行分析，其节点和关系线直观地体现出图数据库的数据关系，并且还可以关联相对应的图数据库语句完成拓展查询。...下面，我们来实现一个简单的力导向图，初窥 D3.js 对数据分析的作用和显示优化的一些思路。...D3.js 的 enter() API 可对新增的节点作单独的逻辑处理，所以当拓展查询到新的节点 push 进节点数组时，不会去改变之前存在的节点信息（包括 x，y 坐标)，而是按照 d3-force...而我们设定的 linknum 值就是来确定该条弧线的弯曲度和弯曲方向的，这里搭配下面代码讲解比较好理解： const linkGroup = {}; // 两点之间的线根据两点的 name 属性设置为同一个...最后，你可以通过访问图数据库 Nebula Graph Studio：Nebula-Graph-Studio，体验下 D3.js 是如何呈现关系的。
通过数据可视化，可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来，从而更加直观的显示出来从而进行分析。...图数据库对于复杂关系数据查询起来效率高的主要原因是在数据输入的时候就已经对关系进行了处理和索引，这样做在查询的时候具有很高的效率，但是在数据导入的时候会很慢。...d3.js支持多种数据格式，比如JSON,XML,CSV,HTML等，因为PHP的数组可以很简单的转换为JSON格式，所以我选择用PHP写API来获取JSON数据。...关系里面默认的属性有source和target，分别对应一个关系的两头，默认情况下关系里面的source和target对应的数字是节点在节点数组里面的位置index。但是我自定义成了qq号和群号。...当d3.js导入完数据JSON的时候，各种节点会在屏幕上乱飞几秒钟，直到他们的力达到一个稳定的平衡点。结果如下: 说明： 企鹅图标的节点代表QQ，群图标的节点是群(废话么)。
它基于哈希表（Hash Table）实现，通过将键映射到数组的特定位置来实现快速的查找。 HashMap的基本原理是使用哈希函数将键转换成数组索引，然后在数组的相应位置存储对应的值。...每个元素都由一个键和一个值组成，通过键来唯一标识元素，这有助于组织和检索数据。...桶可以使用数组或链表来实现。在数组实现中，每个桶是一个数组元素，可以直接通过索引访问。在链表实现中，每个桶是一个链表，用于存储哈希冲突的元素。...计算数组索引： 将计算得到的哈希值通过一系列的位运算，转换成数组的索引。具体的转换过程通常涉及到取模运算（%）和一些位运算，以确保索引值在合理的范围内。...计算索引位置： 接下来，通过对哈希值进行一系列运算，例如取余数等，计算出键值对在数组中的索引位置。这个索引位置就是该键值对在哈希表中的存储位置。
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