正文: Visual C#构建网络计算机树形图 Visual C#编写网络应用程序一般会使用到.Net FrameWork SDK中提供的二个重要的网络命名空间"System.Net"和"System.Net.Sockets"。其实Visual C#还是可以通过调用其他命名空间中的类库来实现很多有用的网络功能，最常见的命名空间就是"System.DirectoryServices"，
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2024-10-31 19:32:55
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NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
基础知识Nu
进阶绘图一、三维绘图指令plot31.1 基本使用1.2 绘制三位螺旋曲线二、三维网线图和曲面图2.1 画z = f（x，y）所代表的三维空间曲面2.2 网线图指令mesh2.3 绘制三维曲面-surf函数三、图形的透视四、绘制其他图形 一、三维绘图指令plot31.1 基本使用三维plot3指令与plot相似，只是增加了第三维的参数plot3(X,Y,Z,'S')X、Y、Z是同维向量时，分别以
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2023-12-07 15:19:21
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文章目录结论1、读数据，定义测试函数2、各种方法如下1.递归消除特征2.Embedded嵌入法，又叫l1正则化3.相关性过滤之互信息法4.相关性过滤之F检验5.相关性过滤之F检验6.方差过滤总结 结论过滤法更快速，但更粗糙。包装法和嵌入法更精确，比较适合具体到算法去调整，但计算量比较大，运行时间长。当数据量很大的时候，优先使用方差过滤和互信息法调整，再上其他特征选择方法。使用逻辑回归时，优
监督学习
目录1 监督学习2 分类2.1 人体运动信息评级实例2.2 基本分类模型2.3 运动状态程序3 回归3.1 线性回归 正文
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1 监督学习 利用一组带标签的数据, 学习从输入到输出的映射, 然后将这种映射关系
问题前面的教程中让你可以访问模型的所有顶点的相对于模型初始位置的位置。但是，如果你想对模型的一部分施加动画，例如，旋转一个人的手臂，那么你还想变换手臂，手，手指的位置。使用上一个教程的结果是不可能的，因为Vector3集合不包含Vector3属于模型哪个部分的信息，只包含相对于模型初始位置的信息。解决方案模型的独立变换部分是存储在ModelMeshe中的。ModelMesh有一个Tag属性，你可以
## Java 网状图
### 简介
在程序设计中，我们经常需要处理各种数据结构之间的关系，如线性结构、树状结构和图状结构等。图状结构是一种非常常见的数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。在 Java 中，我们可以使用图状结构来表示和处理图相关的问题。
本文将介绍如何使用 Java 实现网状图，并给出相应的示例代码。通过本文的学习，读者将了解到图状结构的基本概念、常用操作以及如何在
原创
2023-08-04 10:47:01
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UML,统一建模语言，在软件系统分析和设计中被广泛应用。作为一个初学者，我们总会感觉UML很复杂，有时候会感觉不知从何下手，有时会候也会困惑不同的UML图应该用在什么场合才较为合适。我记得很多年前我看到别人含有UML图例的文档时就觉得这文档很上档次，当然我也见过公司里有些人故意在文档放些UML图，自以为得意，但最终却没把意思表述清楚，有些表述甚至是错的。所以我们大可不必太把UML当回事，虽然他在系
简单理解D-S证据理论前言一、D-S证据理论基础1.识别框架2.基本信任分配函数二、D-S证据理论证据合成计算1.Dempster合成规则2.计算实例3. 合成计算中存在的问题总结 前言证据理论是由著名学者 Dempster 与 Shafer 建立起来的，因此又称为D-S证据理论。它主要是把命题转化为数学集合的方式来看待和分析，由于在集合中可以包含多个元素，不同于概率论只针对单一元素考虑，正因为
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2023-12-21 11:23:58
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网状结构（图）的基本知识 如果说树型结构是种层次结构的话，图则是网状结构。可以说，树是图的一种特例。学习图论后，树的很多问题可以通过图论算法实现。图的基本概念（1）图、无向图和有向图设图G由两个集合V和E组成，记为：G=（V，E）。其中：V是顶点的有穷非空集合，E是V中顶点偶对（称为边）的有穷集。通常，也将图G的顶点集和边集分别记为V(G)和E(G)。E(G)可以为空集。若E(G)为空，
这里需要值得注意的一点是，对于add_node加一个点来说，字符串是只添加了名字为整个字符串的节点。但是对于add_nodes_from加一组点来说，字符串表示了添加了每一个字符都代表的多个节点，exp：
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2023-07-10 17:05:35
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简述这一节比较重要，讲述树这种数据结构以及一些常用的知识和应用。树这种结构，比 线性结构要复杂和灵活一点，所以可以实现更多的逻辑难题，相比于图的话用的又更多一点，所以需要多多练习。树常见的几种例子：1、生物物种分类体系；2、计算机里面的文件系统；3、HTML文档里面的嵌套标记4、域名体系；相关术语：1、节点Node：里面保存着相应的数据值；2、边Edge：每条边连接两个节点。具有出入方向，每个节点
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2024-03-14 07:17:50
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节点和网络：动态连通性（union-find）问题union-find算法要解决的问题——动态连通性问题quick-find算法实现quick-union算法实现加权quick-union算法 在2018年参加研究生数学建模比赛的时候有一道关于最大网络价值的问题，要求在各个城市之间铺设光纤，但必须保证所有的城市都在同一个光纤网络中，不允许有城市“放单”，现在看来使用union-find算法是最
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2024-04-24 21:41:27
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很多小伙伴在“统计之光”的后台留言，咨询网状Meta分析的相关问题。如今，适合科研小白入门的网状meta分析教程来了。通过这篇文章的学习，你将会收获对网状meta分析的初步认知和流程了解，对网状meta分析的很多疑问都能迎刃而解。我这里也有一些Meta分析的视频教程，需要的话可以关注“统计之光”公众号，回复“人工”获取。网状meta分析能解决传统Meta不能解决的问题网状meta分析这几年横空出世
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2023-12-02 23:16:41
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证据权重 (WOE) 和信息价值 (IV)
原创
2021-07-26 09:27:00
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1．课题背景及研究的目的和意义1.1课题背景证据理论源于20世纪60年代美国哈弗大学的数学家A.P.Dempster 利用上、下概率来解决多值映射问题方面的研究工作。后来他的学生G.Shafer对证据理论引入了信任函数和似然函数的概念，形成了一套利用证据和组合来处理不确定性推理问题的数学方法。 如今，电子器件技术、数据处理技术以及网络技术发展迅猛，只包含单一数据源的数据融合系统在实际应用中已发挥不
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2024-04-28 14:20:40
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# 如何实现Python关联规则网状图
## 引言
在数据分析和机器学习中，关联规则是一种常用的技术，用于发现数据集中的相关性和关联关系。关联规则网状图可以直观地展示不同项目之间的关联关系，帮助我们更好地理解数据。
本文将教会刚入行的小白如何使用Python实现关联规则网状图。我们将使用Python的数据分析库pandas和关联规则挖掘库mlxtend来完成这个任务。
## 实现步骤
下面
原创
2024-01-24 11:36:00
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# 如何实现 Python 网状Meta分析图的步骤与代码指南
网状Meta分析（Network Meta-Analysis）是一种用于比较多个治疗方法的统计分析形式。通过这些分析，我们可以在缺乏直接比较的临床试验中得出结论。本文将引导您逐步实现 Python 网状Meta分析图，适合刚入行的小白。我们将使用 `networkx` 和 `matplotlib` 库来绘制图形，同时使用 `pand
Code Anthem 博客中曾发过一篇博文《proof is in the code. That is all.》，外刊IT评论对此文进行了翻译，现转载于此，全文如下： 招聘一个程序员，唯一对你有意义的是他能写出好程序的能力。很少人像这样去招人，他们更喜欢去挑剔程序员的个人癖好和性格缺点。 我一说
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2021-05-29 18:12:34
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一、题目问题描述
有一棵 n 个节点的树，树上每个节点都有一个正整数权值。如果一个点被选择了，
那么在树上和它相邻的点都不能被选择。求选出的点的权值和最大是多少？
输入格式
第一行包含一个整数 n 。
接下来的一行包含 n 个正整数，第 i 个正整数代表点 i 的权值。
接下来一共 n-1 行，每行描述树上的一条边。
输出格式
输出一个整数，代表选出的点的权值和的最大值。
样例输入
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2024-07-06 04:58:40
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