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但是对于一些特殊场景就需要对图片特殊处理,比如:默认图、大小图、加载图等。 在此介绍一下图片处理涉及到的情况:图片使用阿里云OSS图片,里面有涉及到对原图(会大于20兆)处理为小图,但是阿里云最大只支持20兆的图片进行处理,因此有些图片无法使用小图;如果对那部分图片直接使用原图会对性能有很大影响 为了解决上述问题,如果小图可以加载,则直接使用小图,如果小图不能加载,则先使用加载中的图片去渲染,当原图加载成功以后,渲染上对应的原图,如果当原图也渲染失败(比如服务器响应客户端最大时间为30秒,网速过慢导致该时间内未完成 ", // 小图加载失败,会先使用loading图片占位,避免页面卡顿,等待大图加载完成使用大图 small: "https://xixixi.net.cn/resources/images ,大图可以使用时返回大图地址 } } bigImage.onerror = function() {
对UML图的记录,只为更好 学习和理解程序 一、UML图 UML 又称 统一建模语言,是用来设计软件的可视化建模语言。它的特点是简单、统一、图形化、能表达软件设计中的动态与静态信息。 UML 从目标系统的不同角度出发,定义了9 种图: 用例图 类图 对象图 状态图 活动图 时序图 协作图 构件图 部署图 本文记录的是UML图中的类图。 二、类图 类图 是显示了模型的静态结构,特别是模型中存在的类、类的内部结构以及它们与其他类的关系等。类图不显示暂时性的信息。类图是面向对象建模的主要组成部分。 2.1 类图的作用 在软件工程中,类图是一种静态的结构图,描述了系统的类的集合,类的属性和类之间的关系,可以简化了人们对系统的理解; 类图是系统分析和设计阶段的重要产物,是系统编码和测试的重要模型。 例如,汽车和船实现了交通工具,其类图如图 9 所示。
今天要给大家分享的图表是旋风图! ▽▼▽ 其实我更喜欢叫这种图为蝴蝶图,因为图表两侧像一对翅膀一样,这种图表多用于某个事物的两种不同指标对比,如同一个年龄段两种产品的用户比例,同一种产品在接连两年的销量或者利润等指标。 ►然后利用原数据做簇状柱形图: ? ►由于条形图默认图表的固有缺陷,我们需要设置逆序类别,将条形图数据条顺序调整至与原数据区域相同(回复036查看反转条形图数据序列) ?
多组维度不一样长的箱体图的画法 clear;clc; load('speed_1_1.mat') load('speed_1_2.mat') load('speed_2_1.mat') load('speed
今天跟大家分享一种好玩的图表——海螺图! ▽▼▽ 这种图表制作方法与之前介绍的两种图表——玫瑰图都是使用雷达图制作完成,步骤上有些相似之处,功能也差不多,也属于那种纯粹炫技的形式,不过看图表看起来比较有趣,这里给大家介绍一下制作方法。 然后选中全部数据区域——插入——雷达图——填充雷达图 ? 这是输出的默认图表。 ? 选中图表,删除图例、坐标轴标签、网格线。 ? 可以添加数据标签。 ? 最后螺旋图就完成了,是不是看起来棒棒哒! ---- 相关教程推荐: 创意玫瑰图(Rose chart) 创意玫瑰图2(Rose Chart)
什么是类图? 类图是面向对象系统建模中最重要、最基本、最常见的图。类图显示了一组类、接口、协作以及它们之间的关系。 类图由哪些部分组成? 在UML图中通常用一个类似于类图的矩形框,不过第一层要写明“<<interface>>”,或者还可以用一个小圆圈表示,如: ? 或者 ? 3、依赖:依赖在图中用一条虚线加箭头表示,它表明一个类依赖于另一个类,比如人需要吃东西,下面这个图就表示人类依赖于食物类: ? 实践——机房收费系统类图 第一次画系统的类图,感觉抽象的不是特别好,因为每种用户的权限不同,而且一般用户、操作员、管理员的权限一级一级升高,所以就就给他们抽象出来一个用户类,然后一级一级往下泛化,不知道这样是否合适
二、如何画ER图 1.要素表示 2.画图步骤 首先确定这个模块有哪几个核心的对象以及具体有哪些特征, 其次思考这些对象之间的关系,如何相互转变。 最后把他们用ER图的方法表述出来。 当然需要尽量精简实体以及优化属性 3.画图工具 processon在线画图、Mircosoft Office VISO2013、亿图图示等 4.示例 假设每个学生选修若干门课程,且每个学生每选一门课只有一个成绩
特别当如果后边如果要做开源项目其实对已有的数据结构进行封装都是很重要的,另一个就是算法的学习,这部分其实我们日常开发基本用不上,这方面学习我的建议是有余力就去学习,毕竟体会各种牛逼的代码也是对于程序员也很有意义.图图对于我们日常的生活来说其实更加普遍 ,我们日常的生活大多就是不规则的,不会像树一样那样结构紧密,我们日常生活更多接触就是图.图的表示图的表示一般有两种方式,一种是二维数组,例如在 (x, y) 的点表示 x, y之间的距离,或者权重.当然这种用来表示图对于空间产生了很大的浪费 因此有了第二种表示方式邻接表.邻接表是数组和链表的组合, 有点类似 hashmap, 具体见下图我们可以吧所有点都当做数组的一项.链表内容表示这个节点有连接的其他节点,节点中可以存放相关的权重值.图的遍历图的遍历可以分为两种 ,一种是深度遍历,一种是广度遍历,也就是常说的深搜和广搜.我们首先用邻接表实现图,另外为了简单我们使用无向图表示.class Graph { private: int v; //表示顶点的数目 int src, int dest){ graph[src].push_back(dest); graph[dest].push_back(src); }};接下来就是图的遍历
在VisualCapitalist看到这么一个排名图,结构是排名+公司logo+行业标签,Power BI矩阵也可以制作类似的效果,这是三种类型的图片组合。
从实际开发标准,应该在项目别写前设计类图,但是,不太符合实际,实际开发中改动的场景太多,大家懂的。所以,现在开发大部分情况下,都是先完成功能,交工前,将代码转换成类图。本文内容作为概念性的讲解。 1、类图描述 要想描述类图,基本都会采用以下结构完成: 类名称 属性名称 方法名称 1)类名称 普通类,直接进行编写; 抽象类,道理上应该使用斜体描述; 类名称 {abstract} 属性名称 方法名称 setName(name:String):void public String getName() +getName():String 如果要画类图, 因为类图的描述太麻烦了,所以,往往会进行转换。 ? 2、时序图 时序图比较重要,它定义了代码的执行顺序。 3、用例图 用例指的是某一种角色具备什么样的操作功能,一般进行需求分析的时候使用的。 ? ?
昨天给学长看了我的“架构图”之后,才知道那个不是架构图,差不多一半用例图加一半的流程图吧,贻笑大方了。 所以,知耻而后勇,太尴尬了。 这一篇我不打算写多少的文字,一切尽在不言中,一图顶千言。 参考资料: 软件架构概览 参与阶段: 需求分析阶段 用例图 用例图:用例图是指由参与者(Actor)、用例(Use Case),边界以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的视图。 参与阶段: 需求分析阶段 部署图 部署图(deployment diagram,配置图)是用来显示系统中软件和硬件的物理架构。 接下来进入概要设计阶段 类图 类图:类图(Class diagram)是显示了模型的静态结构,特别是模型中存在的类、类的内部结构以及它们与其他类的关系等。 参考资料: UML类图快速上手 参与阶段: 概要设计阶段 接下来进入详细设计阶段 时序图 时序图:(Sequence Diagram),又名序列图、循序图,是一种UML交互图。
length(x)),labels = lbls,radius = 1) pie(x,col=rainbow(length(x)),labels = lbls,radius = 1,cex=0.8) #3D饼图 labels = lbls) # pie3D.labels(pieplot,labels = lbls,labelcex = 0.8,height = 0.1,labelrad = 1.75) #扇形图 fan.plot(x,col=rainbow(length(x)),labels = lbls,cex=0.8,radius = 1) 饼图 扇形图 写在最后:有时间我们会努力更新的。
☞重构子图 子图重构一般出现在数据运维阶段。 当数据出现错误或者调整数据模型后需要修改数据时,需要对图数据节点或者关系进行批量重构。数据重构的方法避免了数据的重新组织导入,节省资源的同时可以进行快速批量操作。 下面介绍一种节点模式下的子图重构方法,该方法是将节点进行合并并且对其关联关系同时迁移的方法。需要指定合并的目标节点,以及被合并的目标节点,并以可选模式指定其属性的合并操作方式。 apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点,三个子图变一个子图 References [1] TOC: 图数据☞重构子图
本案例将包含以下内容: 一、 什么是图神经网络 二、 有哪些图神经网络 三、 图神经网络的应用 一、什么是图神经网络? 需要注意的是,图神经网络的研究与图嵌入(对图嵌入不了解的读者可以参考这篇文章《图嵌入综述》)或网络嵌入密切相关,图嵌入或网络嵌入是数据挖掘和机器学习界日益关注的另一个课题。 同时图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络,包括基于图自动编码器的算法(如DNGR和SDNE)和无监督训练的图卷积神经网络(如GraphSage)。下图描述了图嵌入和图神经网络在本文中的区别。 ? 在基于谱的图神经网络中,图被假定为无向图,无向图的一种鲁棒数学表示是正则化图拉普拉斯矩阵,即 ? 其中,A为图的邻接矩阵,D为对角矩阵且 ? 图生成网络(Graph Generative Networks) 图生成网络的目标是在给定一组观察到的图的情况下生成新的图。图生成网络的许多方法都是特定于领域的。
本篇的内容主要从图模型、图查询以及图计算和图学习四个方面着手阐述,重点介绍对图的应用上的经验、思考,讨论关于图有哪些应用、为什么有用、怎么用以及哪些地方难用或无用、为什么没用等内容,避免复杂概念或公式以保证非技术人员也能充分理解 1.4 图系统的三大类功能 目前图技术的应用主要通过三个技术点的支撑来实现,分别是图查询、图计算和图表示学习。 图查询主要是对图关联数据的基础查询,旨在直接获取关联信息,包括多阶邻居查询、路径查询与子图查询。此外图可视化也是辅助图查询结果的展示,是提高图关联分析效能的重要组件。 (以上数据经验之谈,仅供参考) 2.3 子图查询 子图的概念是相对一个更大的图来定义的。如果一个图的点集和边集都是另一个图的子集,则该图为另外一个图的子图。 图计算可以作为对图查询的一个补充,图查询是直接获取关联的信息,而图计算的目标则是计算出基于关联结构蕴藏在点边中的信息,而且,图计算结果本身可以再存储到图数据库中作为图查询的查询目标。
本篇讲解如何用matplotlib 画雷达图(蛛网图)。 第一个例子来自matplotlib官网,封装比较多,看起来有点复杂,但本质上是在极坐标系下画封闭的曲线图。 ? 代码如下: ''' matplotlib雷达图 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 雷达图 def plot_radar ax.set_title("matplotlib雷达图", va='bottom', fontproperties="SimHei", fontsize =14,color="g") data = np.array([95,60,80,60,70,88]) # 数据 score = 100 # 其可选的选项有1分制、5分制、10分制、100分制 # 画雷达图
QQ图 分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图) 统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较。 如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上。如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线上,但不一定在y=x线上。Q-Q图可以用来可在分布的位置-尺度范畴上可视化的评估参数。 PP图 P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图,用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。 由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值. 用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息. scipy 画Q-Q图 例子:#qq图 fig = plt.figure() res = stats.probplot(train['SalePrice']
用例图是由参与者(Actor)、用例(Use Case)以及用它们之间的关系构成的用于描述系统静态视图的UML图(本定义摘自百度百科)。 用例图能够展示系统外部的各类执行者与系统中用例的关系。 用例图有哪些组成部分? 用例图的作用 1、用例图最主要的作用是描述用户的需求,即系统实现什么功能(不需要说明如何实现),因此用例图主要用于需求分析阶段。 用例图有什么特点? 1、用例图可以应用于整个系统,也可以应用于系统的一部分。 2、用例图是被称为“参与者”的外部用户所能观察到的系统功能的模型图。 4、用例图多用于静态建模(主要是需求建模)。 用例图应用举例 下面举个学生考试系统的的小例子: ?
就在昨天,几乎所有网站都从彩色页面变成黑白页面,虽然一行 CSS 就可以解决这个问题,但是彩色页面(彩色图)变黑白页面(黑白图)有很多方法,主要有三种:最大值法、平均值法、加权平均值法,下面我就主要讲解这三种算法的具体逻辑 图片数据的格式 在进行图像变换之前,先来简单介绍一下图片在计算机中的数据格式,图像在计算机中的数据格式有很多,详见下表: 格式 说明 1 位图,像素 1 位 L 灰度图,像素 8 位 I 像素 int32 F 像素 float32 P 8 位,映射为其他模式 RGB 真色彩,3 通道 RGBA 4 通道,加透明 CMYK 印刷,4 通道 YCbCr 亮色分离,3 通道 一般情况下,彩色图在计算机中是通过 RGB 格式来进行存储的,所以今天彩色图变黑白图这个问题就转化为 RGB 格式的图片转 L 格式的图片,在转化之前先来详细说一下这两个格式。 加权平均值法 加权平均值法就是给 RGB 三个元素给三个对应的权重,这三个权重暂且记作 WR、WG 和 WB,相乘相加得到灰度图的像素对应取值。