洞察力收集并总结了可视化技术有效性的研究饼图与方形饼图与堆积条形图饼图和甜甜圈没有什么不同，尽管两者都比方形饼图更糟。
饼状图饼图具有误导性：切片的位置和颜色会影响我们对其大小的判断。
更喜欢条形图而不是饼图。
（从某种意义上说，我们的分析提供了“棒-圆辩论”的分辨率……关于划分的条形图还是饼图对于描绘整体的某些部分而言是优越的。
比赛似乎以抽签方式结束。
我们得出的结论是，都不应该使用任何图形形式，因为其他方法显然更好。
分割后的条形图始终可以由分组的条形图替换；
再次，我们更喜欢分组点图而不是分组条形图。
WilliamS.Cleveland的；
罗伯特·麦吉尔动画图形，KirkP.Goldsberry和SarahBattersby许多人对动画图形视而不见，尤其是那些在颜色和形状之间突然过渡的图形。
对价值变化进行动画处理可以提高对变化的认识
饼状图饼图具有误导性：切片的位置和颜色会影响我们对其大小的判断。
更喜欢条形图而不是饼图。
（从某种意义上说，我们的分析提供了“棒-圆辩论”的分辨率……关于划分的条形图还是饼图对于描绘整体的某些部分而言是优越的。
比赛似乎以抽签方式结束。
我们得出的结论是，都不应该使用任何图形形式，因为其他方法显然更好。
分割后的条形图始终可以由分组的条形图替换；
再次，我们更喜欢分组点图而不是分组条形图。
WilliamS.Cleveland的；
罗伯特·麦吉尔动画图形，KirkP.Goldsberry和SarahBattersby许多人对动画图形视而不见，尤其是那些在颜色和形状之间突然过渡的图形。
对价值变化进行动画处理可以提高对变化的认识
2024/11/5 17:47:50
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KD-Tree是一种由二叉搜索树推广而来的用于多维检索的树的结构形式（K即为空间的维数）。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。
2024/11/3 10:53:27
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全国最全行政区shp数据（面+点）精确到乡镇，包括全国省、市、县区划分，及省会市县乡镇点位，精确到乡镇级；
全国最全行政区shp数据（面+点）精确到乡镇，包括全国省、市、县区划分，及省会市县乡镇点位，精确到乡镇级；
全国最全行政区shp数据（面+点）精确到乡镇，包括全国省、市、县区划分，及省会市县乡镇点位，精确到乡镇级；
2024/11/3 10:32:49
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经典的时间序列符号化算法SAX，该算法通过将一条时间序列等区间划分，利用每个区间的均值代表该区间序列，进而采用相应的符号进行描述，该算法可以实现时间序列的符号化表示，达到降维的目的，并能够通过MATLAB进行可视化描述
2024/10/27 13:20:21
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计算机硬件课程设计，用与门、非门等逻辑门集成电路设计一个4位运算器，输入、输出、功能选择模块划分清晰，并具有5种基本功能，其中一种为算术运算功能A加B、其余4种为逻辑运算功能，分别为A与B、A或B、A异或B和A同或B，输入使用DIP开关、输出使用LED灯显示，并且能用数码显示器显示出数值。
2024/10/24 6:46:24
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一、课程设计题目：哈夫曼树应用二、课程设计要求：1) 从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树并将它存于文件hfmTree中.将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（比如树）显示在终端上；
2) 利用已经建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件htmTree中读入），对文件Text.txt中的正文进行编码，然后将结果存入文件Code.txt中。
3) 利用已建好的哈夫曼树将文件Code.txt中的代码进行译码，结果存入文件Text.txt中，并输出结果。
三、进度安排1．分析问题，给出数学模型，选择数据结构。
2．设计算法，给出算法描述，给出源程序清单。
3．编辑、编译、调试源程序，撰写课程设计报告。
四、基本要求1.界面友好，函数功能要划分好2.总体设计应画一流程图3.程序要加必要的注释4.要提供程序测试方案5.程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
目录1•设计目的 32.需求分析 42.1哈夫曼编码/译码器简介 42.2.问题描述 42.3需求分析 43.概要设计 53.1问题分析哈夫曼树的定义 54.详细设计 64.1系统框架图 64.2总体流程图 74.3编码函数 84.4译码函数 104.5运行结果 115.调试分析 136.小结 14参考文献 15附录：源程序代码 16
2) 利用已经建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件htmTree中读入），对文件Text.txt中的正文进行编码，然后将结果存入文件Code.txt中。
3) 利用已建好的哈夫曼树将文件Code.txt中的代码进行译码，结果存入文件Text.txt中，并输出结果。
三、进度安排1．分析问题，给出数学模型，选择数据结构。
2．设计算法，给出算法描述，给出源程序清单。
3．编辑、编译、调试源程序，撰写课程设计报告。
四、基本要求1.界面友好，函数功能要划分好2.总体设计应画一流程图3.程序要加必要的注释4.要提供程序测试方案5.程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
目录1•设计目的 32.需求分析 42.1哈夫曼编码/译码器简介 42.2.问题描述 42.3需求分析 43.概要设计 53.1问题分析哈夫曼树的定义 54.详细设计 64.1系统框架图 64.2总体流程图 74.3编码函数 84.4译码函数 104.5运行结果 115.调试分析 136.小结 14参考文献 15附录：源程序代码 16
2024/10/24 0:53:36
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主要讲聚类算法的综述。
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)
2024/10/13 21:11:39
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系统应当包含基本的功能有：用户注册、用户登录,用户订票和管理员登录，线路查看等，订单管理。
车票管理。
用户则划分为基本乘客和管理员两大类，管理员还兼具有管理职能。
车票管理。
用户则划分为基本乘客和管理员两大类，管理员还兼具有管理职能。
6.73MB
1
光盘文件；
光盘文件；
光盘文件；
重要的事情说三遍。
本书详细介绍了ANSYSFLUENT软件的基础理论、具体操作方法和经典案例。
同时简单介绍了与FLUENT软件配合使用的网格划分软件Pointwise和ICEMCFD软件的应用方法。
光盘文件；
光盘文件；
重要的事情说三遍。
本书详细介绍了ANSYSFLUENT软件的基础理论、具体操作方法和经典案例。
同时简单介绍了与FLUENT软件配合使用的网格划分软件Pointwise和ICEMCFD软件的应用方法。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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