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8-2 图的存储结构
8-2 图的存储结构 1.邻接矩阵（顺序存储结构） 图结构的元素之间虽然具有“多对多”的关系，但是同样可以采用顺序存储，即使用数组有效地存储图。
78430发布于 2019-07-02 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(8-2)
单机部署属于管理平台中的功能，在使用前需要先安装好管理平台。安装步骤说明请参照集群部署功能管理平台部署说明。
32310编辑于 2025-03-10 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
物种功能，多样性分解及功能多样性
我看完之后感觉本质上还是β多样性的分解。 我之前也写过多篇文章介绍多样性的分解： EM：不同海拔细菌和真菌多样性及驱动因素 R——分解beta多样性betapart包简介 再论betapart adespatial：分解beta多样性的另一种选择 想法是将beta多样性分解为物种的增减和丰度的增减。 功能多样性（或性状多样性）是生态学中一个迅速发展的研究领域，是指物种或生物体性状的价值和范围的多样性。功能多样性被认为是理解生态系统过程及其对环境胁迫或干扰的响应的关键。 功能多样性测量主要有三种方法:基于特征值（trait-value）、基于树图（dendrogram）和基于距离。 基于特征值的方法直接从物种特征值计算。
3.9K31发布于 2020-07-14 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
zeta多样性：基于发生率多样性的统一框架
本文提出zeta (ζ)多样性，由多个组合共有的物种数量，作为统一基于发生率的多样性测量、模式和关系的概念和度量。 zeta多样性协调了多种不同的生物多样性模式，包括物种积累曲线、种面积关系、多物种发生模式和物种地方性尺度。 zeta多样性的指数形式和幂律形式与随机性对生态位的装配过程有关。 物种组成相似性的空间变化通常以beta多样性为基础。而beta多样性可以由乘法或者加法进行分解得到。 Zeta多样性和基于发生率的多样性指数 从zeta可以推导出几种常用的指数： 1. Zeta和beta多样性的关系 用z1和z2就可以表示群落两两之间的beta多样性。
2.5K31发布于 2020-08-03 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
zetadiv: 计算zeta多样性
通过R包zetadiv可以方便的计算zeta多样性，及其距离衰减规律。 #安装 install.packages("Zetadiv") library(zetadiv) ? Zeta.decline.mc #Zeta.decline.mc： 蒙特卡罗抽样方法计算zeta多样性随阶数的下降 Zeta.decline.mc( data.spec, ##行为样本，列为物种 combinations ##样本各种可能的组合情况 [1] 123 7503 302621 9078630 216071394 $zeta.val ##不同阶数的zeta多样性 [1] 92.44715 85.67000 77.11000 73.61000 71.66000 $zeta.val.sd ####不同阶数的zeta多样性的标准偏差 [1] 19.69822 16.76218 此外该包还有一下功能： zeta.varpart 通过距离和环境变量对zeta多样性进行分解。
1.2K71发布于 2020-08-05 - 来自专栏微生态与微进化
定义群落测度：α多样性分析
01 α多样性指数简介 α多样性指数反应群落内物种数量及其相对丰度，为群落内各物种利用同一生境互相竞争或共生的结果，比较不同样本的α多样性指数可以看出不同样本多样性差异。 02 α多样性指数计算 扩增子数据分析常用的工具QIIME2和Mothur均能计算α多样性指数。 ()函数来计算微生物群落的alpha多样性指数，但不能计算系统发育多样性指数。 作图结果如下所示： 04 α多样性稀释曲线 稀释曲线展示的是在不同测序深度（即抽样水平）下群落多样性的变化。 ，也可以是shannon等多样性指数；而phylo.diversity命令则可以产生系统发育多样性的稀释曲线。
9.7K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏微生态与微进化
分析样本差异：β多样性距离
Q: 什么是β多样性？ A: β多样性是指在一个梯度上从一个生境到另一个生境所发生的多样性变化的速率和范围，它是研究群落之间的种多度关系。不同群落或某环境梯度上不同点之间的共有种越少，β多样性越大。 精确地测定β多样性具有重要的意义。这是因为：①可以用来指示物种被生境隔离的程度；②可以用来度量生物多样性沿生境变化范围；③β多样性与α多样性一起构成了总体多样性或一定地段的生物异质性。 01 β多样性指数简介 β多样性指数可以分为群落成分指数与群落结构指数。 Whittaker指数越大表明不同生境的样方之间共有物种越少，物种多样性变化越大。 02 β多样性距离计算 QIIME2、Mothur等软件均可计算β多样性距离指数。
5K10编辑于 2022-05-05 - 来自专栏start
多样性：AIGC中的重要维度
在人工智能生成内容（AIGC）的快速发展中，“多样性”这一概念日益受到重视。多样性不仅是创作内容的关键因素，同时也是提升用户体验、满足不同需求的重要方式。 本文将探讨多样性在AIGC中的重要性，分析其应用场景，并通过代码示例展示如何在生成内容时实现多样性。 多样性的意义 在内容生成的过程中，多样性意味着生成的内容能够涵盖广泛的主题、风格和形式。 艺术创作：在音乐、绘画等艺术领域，多样性能够带来更多的创意和灵感。 实现多样性的方法 要实现内容的多样性，我们可以采取以下几种方法： 主题多样化：确保生成内容涵盖多个主题。 测试多样化文本生成 我们可以运行多个主题的文本生成，观察生成内容的多样性。 这种方法有效地实现了文本生成的多样性，能够更好地满足用户的需求。 总结 多样性在AIGC中具有重要的价值，它能够提升内容的吸引力和用户的参与感。
35310编辑于 2025-03-14 - 来自专栏生信技能树
物种Beta多样性PCoA分析
PCoA分析含义 物种Beta多样性PCoA分析是一种用于研究不同样本之间物种组成差异的统计方法。以下是对其的详细解释： 1. Beta多样性 Beta多样性是指不同样本或群落之间的物种组成差异，反映了群落结构对环境变化的响应。它主要关注的是样本之间的差异，而不是单个样本内的物种多样性。 2. 在物种Beta多样性分析中，PCoA通过以下步骤实现： 计算距离矩阵：选择合适的距离度量方法（如Bray-Curtis距离、Jaccard距离等）计算样本之间的相似性或差异。 总之，物种Beta多样性PCoA分析是一种强大的工具，能够帮助研究人员深入理解不同样本之间的物种组成差异及其生态意义。 Beta多样性存在差异。
1.4K10编辑于 2025-02-05 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
基本生物多样性变量EBVs
生物多样性的定义包括基因、物种、性状、群落组成和生态系统。这些维度中的一个或多个随时间和空间变化的数据支持海洋、陆地和淡水区域的生物多样性评估。这些环境中生物多样性如何变化的信息对于决策非常必要。 为了检测变化，使用标准格式和方法以及环境监测来系统的收集生物多样性观测值。这些观察性数据被转移到开放数据库。确保各数据库之间的数据可交互操作将有效利用生物多样性信息指导保护和可持续发展战略。 为了促进生物多样性信息的收集、共享和利用，引入了生物多样性基本变量(EBVs)的概念(Pereira et al. 2013; Navarro et al. 2017)，提供了一种方法来汇总通过原位监测或遥感等不同方法收集的许多生物多样性观测结果 例:成熟年龄，后代数量，终生生殖量 群落组成：构成生态系统的生物丰度和多样性 EBV名称 EBV含义 群落丰度 生态群落中生物体的丰度 分类学/系统发育多样性 生态群落中生物的物种特征和/或系统发育位置的多样性 特征多样性 生态群落中生物功能性状的多样性 相互作用多样性 生态群落中生物间多营养相互作用的多样性和结构 生态系统功能：由生态系统中生物体的集体活动产生的与生态系统性能有关的属性 EBV名称 EBV
83220编辑于 2023-09-06 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Hulu视频如何提升推荐多样性?
推荐多样性和相关性是衡量推荐算法常用的标准，最近项目团队针对搜索多样性做了大量的研究工作。 Hulu陈拉明的推荐算法研究团队在NIPS 2018会议上提出的基于DPP的推荐多样性算法，能较好地提高推荐的多样性和相关性，并且执行效率也十分可观。我们团队也复现了该算法，具有不错的上线效果。 滑动窗口式多样性 在一些场景中，商品集是以一个长序列的形式展示的，每次仅展示其中一部分。其实，这和搜索展示十分类似。此时，多样性仅需要在当前的滑动窗口满足即可。 如下图所示对比了在相关性与多样性之间的trade-off效果。 该算法在推荐领域具有较好的应用，在丰富推荐多样性和相关性的同时，大大提升了计算速度。
3.7K20发布于 2019-11-14 - 来自专栏机器之心
KDD 2021 | 小红书推荐多样性解决方案：SSD在质量、多样性之间获得较好权衡
从用户视角分析，多样性可以帮助用户扩展和发现新的兴趣，但是繁多的内容则会令人厌倦。 此时仅需要考虑一个窗口内的笔记，那如何衡量他们的多样性呢？下图展示了一个简单的例子，可以看到，固定 的情况下，相较 、 ， 可以提供更多的多样性。 在二维平面情况下，面积是一个很好的度量， 与 围成的平行四边形面积更大，于是他们组合的多样性也就更好。扩展到更一般的情况，我们可以用体积来计算一个窗口内笔记的多样性。 基于内容与基于协同过滤的方法（CB2CF） 在 SSD 中，该研究依赖于笔记的向量表示来衡量多样性，向量两两之间的相似性需要符合用户对于多样性的感知。有两种直观的思路来得到这些向量。 ，即消费多样性）上都取得了一定的收益。
73930编辑于 2023-03-29 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
bioRxiv：神经网络预测生物多样性
通过在高空间分辨率下为澳大利亚制作独立可验证的alpha、beta和gamma植物多样性地图评估了方法的效用。我们的深度学习框架为估算生物多样性模式提供了一种强大而灵活的新方法。 模型基于气候和地理因此、人类影响程度和样本量来预测植物多样性。 1.植被数据 图1 本研究选择的用于深度学习的样点vegetation plot(VP) 图2 计算VP的多样性信息。 导出包含所有N个临近VP的最小圆的半径作为模型训练的生物多样性特征。研究最终使用N= 50，突出了区域异质性，也在beta和gamma多样性之间的可见空间结构上得到了最佳妥协。 2.模型特征 生物多样性、气候和人类活动指标作为深度学习模型特征（表1） 3.神经网络结构 使用全连接的神经网络建立回归模型，根据气候、地理和人类足迹特征推断物种的多样性。 反过来说，如果要预测微生物多样性，本身植物的多样性相比于微生物低得多了还预测不准，微生物准确性又能有多少呢。 本文代码见： https://github.com/tobiashofmann88
85410编辑于 2022-03-31 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
SpadeR：多样性指数计算的全家桶
之前也介绍过几个计算多样性的包，包括vegan，iNEXT,fossil等。 见 物种数量及多样性的外推 SpadeR是2016年发表的较新的R包，汇集了几乎所有常见的多样性计算和估计的方法，计算基于个体(丰度)数据或基于采样单元(发生率)数据的各种生物多样性指数和相关相似性指标 安装 1install.packages("SpadeR") 2library(SpadeR) 包含6个主要函数 1.ChaoSpecies，估计群落物种多样性 1data(ChaoSpeciesData （1）是基本信息，（2）为各种多样性指标，（3）为各种指标的说明。 diversity 1data(DiversityData) 2Diversity(DiversityData$Abu,"abundance",q=c(0,0.5,1,1.5,2)) 3#q为多样性阶数
2.4K31发布于 2020-05-31 - 来自专栏AndroidTv
Gradle 系列博客梳理系列博客博客概要后记
这一年来陆陆续续写了 6 篇 Gradle 相关的博客，本篇便来做一下汇总梳理，方便查阅，也分享给大伙。 系列博客 看不懂的 build.gradle 代码 https://www.jianshu.com/p/a3805905a5c7 学点Groovy来理解build.gradle代码 https https://www.jianshu.com/p/238eecc9c08d 再写个Gradle脚本干活去，解放双手 https://www.jianshu.com/p/36ecd23191d2 博客概要 后记 Gradle 系列的相关博客就暂时到此告一段落了，虽然仍然还有一部分知识没涉及到，比如如何自定义 Gradle 插件等等，由于没有相关方面的需求，等待后续有接触时再来继续补充。 ----
1.3K40发布于 2018-06-13 - 来自专栏全栈程序员必看
小弟博客_博客来网址
原来位于Google上的博客在国内基本不能访问了，现在找了个新家，准备发布一些我这些年来编写的东西，主要集中在算法研究和程序设计上，语言主要是.NET（C#）和Delphi，当然，其它软件开发、算法相关的许多东西也会陆续加入 旧的不去，新的不来，旧博客关了也好，新博客总算是中文的了，原来的那个莺文（鸟语之一）博客早便弄得我焦头烂额（英文欠佳，少时不够努力耳！），关了倒也省心…… 先发两个我个人的Logo吧。
86910编辑于 2022-11-09 - 来自专栏工具客栈
博客平台，自建博客，静态博客生成器搜集
前言 本文资料搜集于网上，主要是列一个博客平台清单，包括各种自建博客框架和静态博客框架，供自己或大家参考，提供一些基本信息，剩下大家进一步探索。 第三方博客平台 第三方博客平台：指由第三方厂家提供的内容社区管理平台，所有数据存储和服务器资源由厂家提供和维护，个人只需注册账号进行内容编辑和发布即可。 阿里云云栖社区 10. 51CTO博客 开源博客 静态博客 静态博客：静态博客是指通过生成工具，对笔记博客文章如md文件编译成html；css；js等静态文件，部署到服务器上直接提供访问，不需要数据库。 Octopress Octopress一个为黑客设计的博客网站。 使用Ruby语言编写，基于 Jekyll设计的博客框架。 让每一个博客不是孤岛，而是满天相互联系的星星。
1.4K10编辑于 2023-06-26 - 来自专栏xiaoxi666的专栏
博客开通（附本博客样式）
博客于今日开通，在这网络资源日益丰富的年代，曾经在这里得到了许多宝贵的资料以及众多经验。想想也该到了分享心得的阶段了，顺便记录下成长的经历，共勉。 ---- 以下为2017/06/26更新内容： 我的博客园界面打造流程 选择皮肤CodeingLife ? 修改样式（后台设置样式代码如下） 页面定制CSS代码 /*****调整原有博客页面元素高度位置等等*****/ #blogTitle { height: 0px; } #blogTitle h1
96650发布于 2018-10-29 文章MSM_metagenomics（三）：Alpha多样性分析
SummarizedExperimentmiaggpubrggplot2lfeAlpha diversity estimation and visualization使用alpha_diversity_funcs.R计算alpha多样性和可视化 WHOobservedshannonP057MSMnegativeCaucasianYesObeseClassI1343.1847P054MSMpositiveCaucasianNoOverweight1412.1197........................P052MSMpositiveCaucasianNoNormal1522.5273为了比较不同组之间的alpha多样性差异
58910编辑于 2024-06-16- 来自专栏CNNer
开源 | 利用情境多样性进行主动学习
先进的AL方法通常依赖于视觉多样性或预测不确定性的测量，这无法有效地捕捉空间环境中的变化。另一方面，现代CNN架构大量使用空间背景来实现高精度的预测。 由于在缺乏真值标签的情况下，环境很难评估，因此我们引入了情境多样性的概念，它能够捕获与空间共存其他相关类的特征。 情境多样性(CD)取决于一个重要的观察结果，即在较大接受域的信息中CNN预测的感兴趣区域的概率向量。 消融研究证明了使用情境多样性进行主动学习具有明显优势。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除。
77710发布于 2020-10-21
腾讯云开发者
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