近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
这个仅仅是技术交流,实际上OO已经有目录了。有些浏览器不支持,或者chrome浏览器版本不同支持也不同。
上一篇文章,我们讲了图的创建和遍历,其中遍历的算法主要有BFS(广度优先算法)和DFS(深度优先算法)两种,并且DFS算法对很多问题都有很好的启示!而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立!这是图论中一个经典问题,可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现!
mstp是多实例生成树,是IEEE802.1s中定义的生成树协议,通过生成多个生成树,来解决以太网环路问题。
JeeSpringCloudV3.0-互联网云快速开发框架模块包含定时任务调度、服务器监控、平台监控、异常邮件监控、服务器Down机邮件监控、平台设置、开发平台、邮件监控、图表监控、地图监控、单点登录、Redis分布式高速缓存、ActiveMQ队列、会员、营销、在线用户、日志、在线人数、访问次数、调用次数、直接集群、接口文档、生成模块、代码实例、安装视频、教程文档、dubbo、springCloud、SpringBoot、mybatis、springmvc、IOC、AOP、定时任务、切面缓存、MVC、事务管理。RedisMQ队列、代码生成(单表、主附表、树表、列表和表单、增删改查云接口、redis高速缓存对接代码、图表统计、地图统计、vue.js)、工作流、模块化代码生成前端控件包括单行文本、富文本、下拉选项、复选框、日期选择、文件上传选择、树选择控件、单选按钮、多行文本。
图论中知名度比较高的算法应该就是 Dijkstra 最短路径算法,环检测和拓扑排序,二分图判定算法 以及今天要讲的最小生成树(Minimum Spanning Tree)算法了。
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大家好,这里是 菜农曰,欢迎来到我的频道。我们今天的主题是 AST (抽象语法树)
决策树算法是计算机科学家罗斯.昆兰(下图大佬,没错,是图灵,因为我没找到昆兰大佬的照片)在学术休假时提出的。期间,他到斯坦福大学访问,选修了图灵的助手 D.Michie 开设的一门研究生课程。课上布置的一个大作业就是用程序写出一个完备正确的规则,以判定国际象棋的残局是否会在2步后被将死,昆兰在这个任务中得到灵感,之后又将该部分工作整理出来于1979年发表,并命名为 ID3 算法。之后很多其他的决策树算法也相继问世,比如ID4、ID5、C4.5、和 CART(Classification and Regression Tree) 等。scikit-learn 中决策树的实现是基于 CART。
回顾一下,我们之前在 的 mapper.xml 映射文件里写 SQL 查询单个学生记录的时候是这样写的:
2.根据树的name属性动态设置前面的复选框为选中(根据树节点的名字判断,也可以根据其他属性判断)
Hashmap基于数组实现的,通过对key的hashcode & 数组的长度得到在数组中位置,如当前数组有元素,则数组当前元素next指向要插入的元素,这样来解决hash冲突的,形成了拉链式的结构。put时在多线程情况下,会形成环从而导致死循环。
项目要做组织架构图,要把它做成自上而下的树形结构。 一、说明 (1)通过后台查询数据库,生成树形数组结构,返回到前台。 (2)需要引入的js插件和css文件: ①jquery.jOrgChart.css ②jquery.min.js ③jquery.jOrgChart.js (3)使用jOrgChart插件,根据返回的数据将其子节点加入到相应的中。 首先,我们的数据表应该要有 id(节点),pid(父节点的id),name的字段, 那么我们要把这个数组转为树形数组结构,即将各个
(3)使用jOrgChart插件,根据返回的数据将其子节点加入到相应的中。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
前面已经讲了 "一对一" 的线性存储结构、"一对多"的树结构 , 现在介绍 "多对多" 的图结构
在Web应用程序开发领域,基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用,它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件,例如jQuery、Ext JS等,还有一些独立的树形组件,例如dhtmlxTree等,这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据,树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源,数据源的格式主要包括JSON、XML等,而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”,顾名思义,没有级别的限制,它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据,这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段,以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了,既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据,而层次数据又存储在数据库的表中,那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系,换句话说,如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串,返回给客户端的JavaScript树形组件?这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例,讲述实现无限级树形结构的方法,该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。
在JDK1.8以前版本中,HashMap的实现是数组+链表,它的缺点是即使哈希函数选择的再好,也很难达到元素百分百均匀分布,而且当HashMap中有大量元素都存到同一个桶中时,这个桶会有一个很长的链表,此时遍历的时间复杂度就是O(n),当然这是最糟糕的情况。 在JDK1.8及以后的版本中引入了红黑树结构,HashMap的实现就变成了数组+链表或数组+红黑树。添加元素时,若桶中链表个数超过8,链表会转换成红黑树;删除元素、扩容时,若桶中结构为红黑树并且树中元素个数较少时会进行修剪或直接还原成链表结构,以提高后
数据结构是一种组织和存储数据的方式,它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题,包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景,选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
在企业实际网络环境中,经常会出现环路,严重的甚至导致网络瘫痪。而在TCP/IP理论中,三层的环路可以通过TTL从一定程度上解决。那么二层的环路又如何解决呢?
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在Faster R-CNN算法之前,R-CNN,SPP-Net和Faster R-CNN这些方法中,都用到了SS(Selective Search)算法,它其实是一种区域建议算法为后续的检测任务提供候选框,SS的论文是《Selective Search for Object Recognition》,即便是这篇论文自己的任务最后都是目标识别:
我们先不讲算法的原理,也不讲一些七七八八的概念,因为对于初学者来说,看到这些术语和概念往往会很头疼。头疼也是正常的,因为无端突然出现这么多信息,都不知道它们是怎么来的,也不知道这些信息有什么用,自然就会觉得头疼。这也是很多人学习算法热情很高,但是最后又被劝退的原因。
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏: 《linux深造日志》 《高效算法》
从真实人-人对话中学习离散的对话结构图,有助于人们理解对话规律,同时也可以为生成通顺对话提供背景知识。然而,当前在开放域对话下,这一问题仍然缺乏研究。在本文中,我们从聊天语料库中无监督地学习离散对话结构,然后利用该结构来促进连贯的对话生成。为此,我们提出了一个无监督模型(DVAE-GNN),来发现多层次的离散对话状态(包括对话和句子层)以及学习不同对话状态之间的转移关系。其中,对话状态以及状态之间的转移关系组成了最终的对话结构图。进一步的,我们在两个基准语料库上进行实验,结果表明DVAE-GNN能够发现有意义的对话结构图,且使用对话结构作为背景知识可以显著提高开放域对话的多轮连贯性。
树(Tree)是一种非线性的数据结构,由若干个节点(Node)组成。树的定义包括以下几个术语:
5. ⽗节点的关键字在⼦节点中都存在(如上⾯的1/20/35在每层都存在),要么是最⼩值,要么是最⼤值,如果节点中关键字是升序的⽅式,⽗节点的关键字是⼦节点的最⼩值
深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到,本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 一、网站的树结构 1.1、一个网站的url结构图 以知乎为例,知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次,如下图:发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级,而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320,内容又在话
安妮 整理自 GitHub 作者:Pawel.io 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 近日,英国小哥Pawel.io在GitHub上图解了一系列生成式对抗网(GAN)和变分自编码器(VAE)的T
组织结构是一个企业内部部门的划分以及相互之间的关系,每个企业都有自己的组织结构图,它将企业分成若干部分,标明行政隶属关系。组织结构图是一种树结构,树的分支是根据上下级和行政隶属关系绘制的。
关于hashmap的其他有关问题我在源码研究专栏中都有讲解,深入到源码层次的讲解,绝对一看就懂 链接: 深入源码,探究设计思想
当前场景下的主键索引树如下,B+树非叶子节点上只有索引值,叶子节点上有索引值和数据地址
随着学习的深入,我们的知识也在不断的扩展丰富。树结构有没有让大家蒙圈呢?相信我,学完图以后你就会觉得二叉树简直是简单得没法说了。其实我们说所的树,也是图的一种特殊形式。
List以特定索引来存取元素,可以有重复元素。Set不能存放重复元素(用对象的equals()方法来区分元素是否重复)。Map保存键值对(key-value pair)映射,映射关系可以是一对一或多对一。Set和Map容器都有基于哈希存储和排序树的两种实现版本,基于哈希存储的版本理论存取时间复杂度为O(1),而基于排序树版本的实现在插入或删除元素时会按照元素或元素的键(key)构成排序树从而达到排序和去重的效果。
HashSet集合存储自定义类型元素,要想实现元素的唯一,要求必须重写hashCode方法和equals方法
在学习了图的基本结构和遍历方式后,我们再继续地深入学习一些图的基本应用。在之前的数据结构中,我们并没接触太多的应用场景,但是图的这两类应用确是面试或考试中经常出现的问题,而且出现的频率还非常高,不得不来好好说一说。
在软件设计与编程中经常会遇到树形数据。当处理树形结构的数据时,程序员必须经常区分叶子节点与树的一个树枝节点。这往往会使代码变得更加复杂,并且很容易出错。组合模式即为解决这个问题的一个有效解决办法,即允许一致对待复杂和原始对象的接口。在面向对象编程技术中,组合对象是一个或者多个相似对象构成的对象,各个对象有相似的功能。关键的概念是客户类以相同的方式对待单独的对象与一组对象,即所谓的组合对象。
draw.io 是一款强大的免费在线图表绘制工具,支持创建流程图、组织结构图、时序图等多种图表类型。它提供丰富的形状库、强大的文本编辑和样式设置功能,使用户能够轻松创建专业级图表。draw.io 具有用户友好的界面,支持实时协作,可以存储到云端服务,并提供多种导出选项。作为一款开源软件,它广泛用于个人、教育和小型团队,为用户提供了灵活、便捷的图表绘制体验。
但是与年初OpenAI每次发布的新功能,都能引得外界一阵惊呼的阵仗相比,现在GPT-4的声量似乎小了很多。
vonic-webpack-starter 是vonic-template下载后的目录,自动生成结构保持不变,只需要改变Src目录下的目录结构,对修改后的结构进行简单说明如下:
为什么要重构 上两个月主要做了一件事情,那就是把 OEA 框架中的 TreeGrid 控件,从结构上重新设计,并大量重构现有代码。而花较大精力做这件事的原因,主要是因为: 业务中需要支持一系列新功能:整行编辑、上下箭头键进行导航、合计行、锁定列 等。 控件显示性能较差,需要支持列虚拟化。 和 OEA 元数据系统耦合,希望独立为单独的控件程序集,提高复用性。 不支持 xaml 声明的格式。原控件直接在后台用 OEA 代码生成,本质上作为一个 WinForm 控件来用。 整个 TreeGrid
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注!
上一节课 CS224W 3.1-Motifs and Structural Roles in Networks, 学习到了配置用于对比作用的随机图,
IEEE 802.1是一组协议的集合,如生成树协议、VLAN协议等。为了将各个协议区别开来,IEEE在制定某一个协议时,就在IEEE 802.1后面加上不同的小写字母,如IEEE 802.1a定义局域网体系结构;IEEE 802.1b定义网际互连,网络管理及寻址;IEEE 802.1d定义生成树协议;IEEE 802.1p定义优先级队列;IEEE 802.1q定义VLAN标记协议;IEE 802.1s定义多生成树协议;IEEE 802.1w定义快速生成树协议;IEEE 802.1x定义局域网安全认证等。
了解ConcurrentHashMap 实现原理,建议首先了解下HashMap实现原理。 HashMap 源码解析(JDK1.8) 为什么要用ConcurrentHashMap HashMap线程不安全,而Hashtable是线程安全,但是它使用了synchronized进行方法同步,插入、读取数据都使用了synchronized,当插入数据的时候不能进行读取(相当于把整个Hashtable都锁住了,全表锁),当多线程并发的情况下,都要竞争同一把锁,导致效率极其低下。而在JDK1.5后为了改进Hashta
非常强大的综合图示绘制软件edraw max for mac(亿图图示 mac),可以帮助您轻松创建流程图、网络拓扑图、组织结构图、商业图表、工程图,思维导图、软件设计图和平面布局图等等!而且edraw max mac 中文版使用的范围非常的广泛,包含了3D 图形、方向图、软件设计、UML等,亿图图示 mac 版广泛运用于各大商业,企业,教育事业,以及个人工作需求,非常不错!
本周日的先行者课程,是用vue.js做一个点菜结账pos类的应用。 里面使用了vue-cli做为脚手架,使用了ElementUI做为前端组件库,主要的知识点包括: 1、vue-cli的安装; 2、路由
文档头之后通常是文档类型定义(Document Type Definition,DTD),文档类型定义时确保文档正确的一个重要机制,但是它不是必须的。
本文是three.js系列博文的一篇,第一篇文章是【three.js基础知识】,如果你还没有阅读过,可以从这一篇开始,页面顶部可以切换为中文或英文。
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