D3_book 11.2 stack】的更多相关文章

<!-- book :interactive data visualization for the web 11.2 stack 一个堆叠图的例子 --> <!DOCTYPE html> <meta charset="utf-8"> <style> </style> <body> <script src="../d3.min.js"></script> <scrip…
1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…
1.Stack package algs4; import java.util.Iterator; import java.util.NoSuchElementException; public class Stack<Item> implements Iterable<Item> { private Node<Item> first; private int n; private static class Node<Item> { private Item…
栈,线性表的一种特殊的存储结构.与学习过的线性表的不同之处在于栈只能从表的固定一端对数据进行插入和删除操作,另一端是封死的. 图1 栈结构示意图 由于栈只有一边开口存取数据,称开口的那一端为“栈顶”,封死的那一端为“栈底”(类似于盛水的木桶,从哪进去的最后还得从哪出来). 栈的“先进后出”原则 使用栈存储数据元素,对数据元素的“存”和“取”有严格的规定:数据按一定的顺序存储到栈中,当需要调取栈中某数据元素时,需要将在该数据元素之后进栈的先出栈,该数据元素才能从栈中提取出来. 如图 1 ,栈中存放…
155. Min Stack class MinStack { int min = Integer.MAX_VALUE; Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>(); /** initialize your data structure here. */ public MinStack() { } public void push(int x) { if(x <= min){ stack.push(min); min = x; }…
<!-- pie example --> <!DOCTYPE html> <meta charset="utf-8"> <style> </style> <body> <script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script> <script> var dataset = { nodes: [ { name: &q…
<!-- pie example --> <!DOCTYPE html> <meta charset="utf-8"> <style> </style> <body> <script src="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></script> <script> var dataset=[5,10,20,45,6,25]; var…
[注:此博客旨在从<Java编程思想>这本书的目录结构上来检验自己的Java基础知识,只为笔记之用] 第十一章 持有对象 11.1 泛型和类型安全的容器>eg: List<String> 容器中可以插入该泛型类子类都可以放置进去11.2 基本概念 (1)Collection. 一个独立元素的序列,这些元素都服从一条或多条规则.List 必须按照插入的顺序保存元素,而Set不能有重复元素 Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序 (2)Map. 一组成对的"键值对&…
[简介] Stack,栈结构,即传统的LIFO,后进先出,常用的实现方法有数组法和链表法两种.如果看过我上一篇文章<数据结构:二级指针与不含表头的单链表>,一定会看到其中的关键在于,利用void*指针将数据结构抽象出来,适用于任何数据类型.这次尝试利用void**,两级void指针,用数组法实现Stack的数据结构. [Stack数据结构] Stack 结构的申明如下(stack.c): 1: #include "stack.h" 2: #include "std…
TensorFlow提供两种类型的拼接: tf.concat(values, axis, name='concat'):按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack'):按照指定的新建的轴进行拼接 concat t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8…