mermaid 节点分割

2026-09-10

Markdown教程<2> mermaid图形绘制（1）

Markdown教程<2> mermaid图形绘制(1) 博客园中的markdown编辑器同时支持mermaid图表引擎与tex公式引擎,可以使用mermaid直接画出流程图,时序图,甘特图等,比较方便,下面介绍一下在markdown中使用mermaid绘制图表注意:本文包含较多mermaid图表,打开本网页后需要等待一段时间加载完成方可显示图表.可以观看浏览器标题栏,直至本网页不处于加载状态(转圈圈)或者图表已经显示为止. 1. 流程图图使用graph来声明一张新的图以及图的绘制方向,

JavaScript中DOM节点层次Text类型

文本节点标签之间只要有一点内容都会有文本节点,包括空格创建文本节点document.createTextNode() 可以使用 document.createTextNode 创建新文本节点 ==一般情况下,每个元素只有一个文本节点== ==但是在某些情况下也会有多个节点,例子如下== //创建父节点 var element=document.createElement("div"); element.className="message"; //添加第一个文本

【链表问题】打卡9：将单链表的每K个节点之间逆序

前言以专题的形式更新刷题贴,欢迎跟我一起学习刷题,相信我,你的坚持,绝对会有意想不到的收获.每道题会提供简单的解答,如果你有更优雅的做法,欢迎提供指点,谢谢. 注:如果代码排版出现了问题麻烦通知我下,谢谢. [题目描述] 给定一个单链表的头节点head, 实现一个调整单链表的函数,使得每K个节点之间逆序,如果最后不够K个节点一组,则不调整最后几个节点. 例如: 链表:1->2->3->4->5->6->7->8->null, K = 3. 调整后:3-&g

javascript---操作节点

快捷键:jiedian(节点) 节点增删改appendChild() insertBefore() replaceNode() <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script src="js/domready.js"></

JS DOM用不同方法获取节点及对节点插入、复制和移除

操作节点的方法 appendChild() insertBefore() replaceChild() cloneNode() normalize() splitText() sppendChild() 追加子元素 .firstElementChild() 第一个子元素节点返回值是被操作的那个子节点 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"

人人都是 DBA（VII）B 树和 B+ 树

B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 O(log n) 时间复杂度执行查找.顺序读取.插入和删除操作.由于 B 树和 B 树的变种在降低磁盘 I/O 操作次数方面表现优异,所以经常用于设计文件系统和数据库. B 树内的节点关系 B 树的定义 B 树的操作 B 树的变种 B+ 树的优势 B+ 树 C# 代码实现在 1972 年,在 Boeing Research Labs 工作的 Rudolf Bayer 和 Ed McCreight 发明了 B 树.当时

读javascript高级程序设计10-DOM

一.节点关系元素的childNodes属性来表示其所有子节点,它是一个NodeList对象,会随着DOM结构的变化动态变化. hasChildNodes():是否有子节点. var headlines=document.getElementById("headline_block"); var childs=headlines.childNodes; childs.length; childs[0];//取第一个子节点 childs.item(0);//取第一个子节点 parentN

kd树的构建以及搜索

构建算法 k-d树是一个二叉树,每个节点表示一个空间范围.表1给出的是k-d树每个节点中主要包含的数据结构. 表1 k-d树中每个节点的数据类型域名数据类型描述 Node-data 数据矢量数据集中某个数据点,是n维矢量(这里也就是k维) Range 空间矢量该节点所代表的空间范围 split 整数垂直于分割超平面的方向轴序号 Left k-d树由位于该节点分割超平面左子空间内所有数据点所构成的k-d树 Right k-d树由位于该节点分割超平面右子空间内所有数据点所构成的k-d

q3 bsp随笔(2)

看完了q3的port生成,以及pvs的生成做个记录由于q3 bsp树生成时,将场景中所有的brush平面都参与, 所以就可用bsp树的分割平面来切分port port从根节点开始,初始winding是根节点分割平面,与场景最大包围盒平面切割而成之后,剃归处理每个节点,对port进行切分,每个子节点的分割平面也做为port,被父节点的port切分这样,可以想像,port最终会被切割成场景中的门窗然后根据port 生成pvs port最终会连接两个叶子节点 (注意,此时已经淘汰了那个不

第10章DOM笔记

第十章 DOM 一 Node类型共有12种节点类型,每个节点都有nodeType属性,用于表明节点类型,nodename 表示标签名称 nodeValue始终为null 1.操作节点 a) appendChild()方法用于向childNodes的列表最后添加节点,添加后相应的节点都会得到更新.如果出入到appendChild()中的节点已经是文档的一部分了,那结果就是将该节点从原来的位置移到新位子. b) 如果要把节点放到childNodes列表中某个特定的位置,而不是末尾.可以使用in

决策树简单介绍（二） Accord.Net中决策树的实现和使用

决策树介绍决策树是一类机器学习算法,可以实现对数据集的分类.预测等.具体请阅读我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html). Accord.Net Accord.Net(http://accord-framework.net/)是一个开源的.Net环境下实现的机器学习算法库.并且还包括了计算机视觉.图像处理.数据分析等等许多算法,并且基本上都是用C#编写的,对于.Net程序员十分友好.代码在Github托管,并且现在仍在维护中.(h

编程内功修炼之数据结构—BTree（二）实现BTree插入、查询、删除操作

1 package edu.algorithms.btree; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * BTree类 * * @author lingfeng * */ public class BTree { /**BTree 基础参数信息配置最小度数 t=2时,称作2-3-4数,表示只能存在2.3.4子女数**/ private int t = 2; /**非根节点最小关键字数**/ private int minK

基于视觉信息的网页分块算法（VIPS） - yysdsyl的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET

基于视觉信息的网页分块算法(VIPS) - yysdsyl的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 于视觉信息的网页分块算法(VIPS) 2012-07-29 15:22 1233人阅读评论(1) 收藏举报算法webhtml VIPS: a Vision-based Page Segmentation Algorithm.pdf下载这篇论文的主要思想: 从人类的角度来看,当一个用户观察web页面的时候,它总是会自然而然的把一个语义块作为一个单

Accord.Net中决策树

Accord.Net中决策树决策树介绍决策树是一类机器学习算法,可以实现对数据集的分类.预测等.具体请阅读我另一篇博客(http://www.cnblogs.com/twocold/p/5424517.html). Accord.Net Accord.Net(http://accord-framework.net/)是一个开源的.Net环境下实现的机器学习算法库.并且还包括了计算机视觉.图像处理.数据分析等等许多算法,并且基本上都是用C#编写的,对于.Net程序员十分友好.代码在Github

k-d tree算法

k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索). 应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树.而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题.针对如何快速而准确地找到查询点的近邻,现在提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法,k-d树就是其中一种. 索引结构中相似性查询有两种基本的方式:一种是范围查询(range searches),另一种是K近邻查询(K

KD树

k-d树在计算机科学里,k-d树( k-维树的缩写)是在k维欧几里德空间组织点的数据结构.k-d树可以使用在多种应用场合,如多维键值搜索(例:范围搜寻及最邻近搜索).k-d树是空间二分树(Binary space partitioning )的一种特殊情况.[1] 可以看到,KD树是基于欧式距离度量的. 简介: k-d树是每个节点都为k维点的二叉树.所有非叶子节点可以视作用一个超平面把空间分区成两个半空间( Half-space[失效链接] ).节点左边的子树代表在超平面左边的点,节点右边的子

决策树--ID3 算法（一）

Contents 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 3. 信息熵与信息增益 4. ID3算法的C++实现 1. 决策树的基本认识决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值.决策树仅有单一输出,如果有多个输出,可以分别

[Swift]LeetCode785. 判断二分图 | Is Graph Bipartite?

Given an undirected graph, return true if and only if it is bipartite. Recall that a graph is bipartite if we can split it's set of nodes into two independent subsets A and B such that every edge in the graph has one node in A and another node in B.

SAS-决策树模型

决策树是日常建模中使用最普遍的模型之一,在SAS中,除了可以通过EM模块建立决策树模型外,还可以通过SAS代码实现.决策树模型在SAS系统中对应的过程为Proc split或Proc hpsplit,两者基本一样,后者效率更高,但在SAS help都查不到这两个过程步,本文参考相关资料主要介绍Proc split过程.其语法结构为: Proc split options; Code options; Decision decdata options; Describe options; Fre

JS高级程序设计2

面向对象 ,基本模式.对象字面量模式.工厂模式.构造函数模式.原型模式.组合构造函数和原型模式.其他模式见电子书:动态原型模式.寄生构造函数模式(不推荐).稳妥构造函数模式(要求安全的环境,不使用new 和 this) //面向对象 /* [ 数据属性] * configurable true 通过 delete删除属性来修改属性 * enumberable true 通过 for-in 返回属性 * writable true 修改属性值 * value 数据值 * es5 通过 Object

TF(1): 基础理论

TensorFlow最初由Google大脑的研究员和工程师开发出来,用于机器学习和神经网络方面的研究,于2015.10宣布开源,在众多深度学习框架中脱颖而出,在Github上获得了最多的Star量.TensorFlow最早由Google Brain研究组发起.TensorFlow在历史上机器学习时间线如下: 官网:http://www.tersorflow.org Github网址:https://github.com/tensorflow/tensorflow 模型仓库网址:https://g

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