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我也要
由顶点和边组成的一种数据结构
边无向的称为无向图，有向的为有向图
当边上附上权值后便成为网，同样分为无向网和有向网
当边数达到最大时成为完全图
稀疏图和稠密图由边和顶点的相对数量区分，若边数为e，顶点数为n时，当e<nlogn时为稀疏图，反之为稠密图
无向图中由一条边连接的两个顶点互为邻接点，有向图中由A指向B称为A邻接到B，反之称为邻接自
与顶点相连的边的条数称为该顶点的度，有向图中分为出度和入度
顶点度数之和为边数的两倍
到达某一点时经过的边称为路径，回到原点时形成回路
图中任意两点均可到达称为连通图，不与其他部分相连的称为连通分量
任意两点均连通的称为强连通图
包含全部顶点但路径唯一的称为生成树，非连通图形成生成森林
无向图的邻接矩阵对称，而有向图一般不对称（无双向箭头）
对于无向图，第i行或第i列的非零元素的个数为顶点i的度，而对于有向图，行的非零元个数为出度，列的非零元个数为入度
mcgs数据导出到U盘
mcgs触摸屏在工业中应用还是很多的，尤其他的脚本功能策略功能等将开放性放到了最大，让用户可以根据实际需求进行自由创作，正因为这样，对一些初学者就不是很友好，初学者想要简单操作就能实现功能，但是mcgs不可能两者兼备，在做工业设备，一些数据的采集保存就比较常见，但是mcgs没有相关按钮能够直接实现将数据导出到U盘的功能。这里我给大家讲解关于mcgs将报警历史记录、日志记录、历史数据记录导出到U盘的方法。
图 基本概念和性质
图是计算机运用中常用到的数据结构，特别是在现实应用中的应用愈发的广泛。比如地图、物流，交通等等。关于图的理论和应用内容很多，而算法也是是层出不穷，图的算法比较的难，实现起来也不太容易。下面就先介绍一些关于图的基本概念和性质。
torch.jit.script 与 torch.jit.trace
它们是 PyTorch 的即时编译（Just-in-Time Compilation）模块的一部分，用于提高模型的执行效率并支持模型的部署。方法只跟踪了给定输入张量的执行路径，因此在使用转换后的模块对象进行推理时，输入张量的维度和数据类型必须与跟踪时使用的相同。跟踪模型可以看作是一个具有相同功能的脚本模型，但它还保留了原始模型的动态特性，可以使用更多高级特性，如动态图和控制流。它接受一个模型和一个示例输入，并记录模型在给定输入上的执行过程，然后返回一个跟踪模型。的模型文件，并将其转换为评估模式。
2025-3-10图的基本概念
vn)，则用|V表示图G中顶点的个数，也称图G的阶，E={(u,v)|u V,v V}，用|E|表示图G中边的条数。点到点的距离--从顶点u出发到顶点v的最短路径若存在，则此路径的长度称为从u到v的距离若从u到v根本不存在路径，则记该距离为无穷(∞)。设两个图G=（V,E）和G1=(V1,G1)，V1是V的子集，且E1是E的子集，则G1是G的子图。有向图中，若从顶点v到顶点w和从顶点w到顶点v之间都有路径，则称这两个顶点是强连通的。对于有向图的入度：入度是以顶点v为终点的有向边的数目，记为ID（v）
iOS Certificates, Identifiers & Profiles简介
1. Certificates Certificates是生成开发和生产所需的证书。 2.1 certSigningRequest文件 生成证书前，需要先生成certSigningRequest文件，certSigningRequest文件由【钥匙串访问】生成。 选择菜单【钥匙串访问】，【证书助理】下的【从证书颁发机构请求证书…】 填写【用户电子邮件地址: 】，将【请求是:】的选项改为【储存到磁盘】 输入certSigningRequest文件的文件名，并指定保存位置。 保存certSignin
CH341的I2C流模式(StreamI2C)到底怎么用？从EEPROM读写到自定义设备，一篇讲清参数配置逻辑
本文详细解析了CH341的I2C流模式(StreamI2C)的使用方法，从EEPROM读写到自定义设备的参数配置逻辑。通过深入分析I2C协议基础、StreamI2C参数映射关系及典型设备配置示例，帮助开发者快速掌握StreamI2C的应用技巧，解决实际开发中的常见问题。
【图】图的基本概念
图的定义 图的基本术语
基于STM32与MPU6050的实时姿态检测系统设计与实现（源码+硬件解析）
本文详细介绍了基于STM32单片机与MPU6050传感器的实时姿态检测系统设计与实现。通过硬件解析、传感器校准、卡尔曼滤波算法和欧拉角计算，实现高精度姿态检测。提供完整源码和调试技巧，适用于无人机、平衡车等嵌入式开发项目，解决噪声干扰和数据漂移等常见问题。
26考研——图_图的基本概念（6）
26考研408数据结构——图，持续更新ing
通达信浮筹多空波段抓牛擒龙指标公式源码
VAR33:=VA3>=REF(VA4,1) AND C<REF(C,1) AND VAR19=60 AND VAR18=0 AND 活跃线>=REF(活跃线,1) AND VA12<REF(VA13,1);DRAWTEXT(VAR28 AND COUNT(VAR28,30)=1,65,' ★超涨注意风险'),COLOR0000FF;DRAWTEXT(VAR26 AND COUNT(VAR26,30)=1,90,' ←继续等'),COLOR00FFFF;浮筹线:VA3,COLORFF00FF;
Docker Desktop 从 C 盘迁移到 D 盘的正确方法
本文介绍了三种将Docker数据目录从C盘迁移到D盘的方案。方案1针对WSL2用户，通过导出/导入虚拟磁盘实现迁移；方案2采用软链接方式，适合所有Docker模式；方案3则建议重装Docker到D盘。其中WSL2迁移方案(方案1)最为稳定可靠，推荐使用。文章详细说明了各方案的操作步骤及注意事项，并提供了迁移后常见问题的解决方法，帮助用户彻底解决Docker占用C盘空间的问题。
图的基本概念与表示
图的定义：图GVEG = (V, E)GVE，由顶点集VVV和边集EEE组成。边是顶点的无序（或有序）对。无向图：边没有方向，边集是顶点的无序对。有向图：边有方向，边集是顶点的有序对。加权图。
【WRF数据介绍第一期】静态地理数据介绍及下载
WRF数据介绍第一期：静态地理数据介绍及下载
图的基本概念和遍历
图的基本概念和遍历
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
7-1 图的基本概念
𝑉(𝐺)V(G) 是一个非空的节点集合𝐸(𝐺)E(G) 是边集合𝜑φ 是从边集合 𝐸E 到节点的无序偶（或有序偶）集合上的函数边的映射关系为 𝜑(𝑒1)=(𝑎,𝑏)φ(e1)=(a,b), 𝜑(𝑒2)=(𝑎,𝑐)φ(e2)=(a,c), 𝜑(𝑒3)=(𝑏,𝑑)φ(e3)=(b,d), 𝜑(𝑒4)=(𝑏,𝑐)φ(e4)=(b,c), 𝜑(𝑒5)=(𝑑,𝑐)φ(e5)=(d,c), 𝜑(𝑒6)=(𝑎,𝑑)φ(e6)=(a,d)一个图可以用图形表示，如图7-1.1(a)或(b)。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
图的基本概念以及图的存储
1、图的基本概念 1、G(V, E)：表示图G的顶点集合V， 边集E。 2、图可以分为有向图和无向图。 3、对于无向图，可以将其当成所有边都有正负两条边的有向边组成。（有时候会很有帮助呀～） 4、顶点的度：与该顶点相连的边的个数 顶点的出边条数称为顶点的出度 顶点的入边条数称为顶点的入度 5、将顶点和边的属性量化，那这个属性就叫做权值。 顶点——点权 边——边权。 2、图的存储 图的存储分为两种：邻接矩阵和邻接表。 2.1 邻接矩阵 假设图G（V，E）的顶点编号为0，1…N-1，那么可以令二维数组G[N][
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