使用二维数组表示,为1 表示联通,0表示不连通,当然如果表示路径长度的时候,可以用大于`0`的数表示路径长度,用`-1`表示不连通。下面的图片中,0和 1,2连通,我们可以看到第 0行的第1,2列是1 ,表示连通。还有一点:顶点自身我们是标识了0,表示不连通,但是有些情况可以视为连通状态。![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220109115154.png)2. 邻接表> 邻接表,存储方法跟树的孩子链表示法相类似,是一...
数组的维度![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/71c8b1f7599945788995a3f572812792~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703709&x-signature=S5w%2BroZQiaB7SqfGkPUb7Rq%2F%2BiU%3D)从上面的例子可以看出数组的维度和数组元素个数无关.数组的一个重要属性是维度,一个向量可以看作是一个一维度数组,n行m列的数组是一个1二维数组,这个数组的ndim属性值为...
$在一维数组上进行卷积计算的结果(卷积中心在$x$上)。至此,不难理解,离散数据(例如图像)上的微分操作完全可以转换为卷积操作。当数组维度更高,变成二维数组呢?也就是处理图像的拉普拉斯算子:$\Delta =\frac{\partial^2}{\partial x^2}+\frac{\partial^2}{\partial y^2}$此时,卷积核尺寸应该是$3\times3$,具体数值为$\begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & -4 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \end{bmatrix}$,称为拉普拉斯卷积核。记住拉普拉...
就相当于哈希表中这个数组的值。可以根据这个数据中的主键哈希值快速地定位到文件组。一个文件组就类似于哈希表中的一个链表,可以将数据追加到这个文件组当中。Bucket Index成功地解决了流式更新性能的问题。由于极... **第三个阶段的应用场景是数据的实时多维汇总。**在这个阶短最重要的目标是实时数据的普惠。因为很多的实时数据使用方都是通过可视化查询或者是数据服务去消费一个特定的汇总数据。而这些重度汇总过后的实时数据使...
二维数组。不同的查询类型需要设置不同的queries数组,详情见下文的queries "option": {}, 查询选项 "page": {}, 查询分页,limit相关配置} 5.2.4 content/profile_filters表示查询时的过滤条件,与以下界面配置功能效果类似。 json [{ "show_name": "1", "show_label": 1, "expression": { "logic": "and", "conditions": [{ "property_name": "custom_server_gender", "pro...
二维数组。不同的查询类型需要设置不同的queries数组,详情见下文的queries "option": {}, 查询选项 "page": {}, 查询分页,limit相关配置} 5.2.4 content/profile_filters表示查询时的过滤条件,与以下界面配置功能效果类似。 json [{ "show_name": "1", "show_label": 1, "expression": { "logic": "and", "conditions": [{ "property_name": "custom_server_gender", "pro...
调用接口返回的结果中的 DATA 部分将按照二维数组格式返回。 注意 该配置项在保存并发布当前版本后生效。对于已有下游调用的 API,请谨慎更改,因为可能会导致下游在使用数据时出现异常。 数据缓存时间 缓存策略为返回结果的缓存时间,一共有三种策略: 系统策略:默认策略,默认为 600s; 用户自定义:用户可自定义缓存时间,根据实际场景进行设置; 关闭:关闭缓存,每次都走实时查询。 脚本式 API 实现分页操作目前 One Service 脚本...
数组的维度![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/71c8b1f7599945788995a3f572812792~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703709&x-signature=S5w%2BroZQiaB7SqfGkPUb7Rq%2F%2BiU%3D)从上面的例子可以看出数组的维度和数组元素个数无关.数组的一个重要属性是维度,一个向量可以看作是一个一维度数组,n行m列的数组是一个1二维数组,这个数组的ndim属性值为...
$在一维数组上进行卷积计算的结果(卷积中心在$x$上)。至此,不难理解,离散数据(例如图像)上的微分操作完全可以转换为卷积操作。当数组维度更高,变成二维数组呢?也就是处理图像的拉普拉斯算子:$\Delta =\frac{\partial^2}{\partial x^2}+\frac{\partial^2}{\partial y^2}$此时,卷积核尺寸应该是$3\times3$,具体数值为$\begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & -4 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \end{bmatrix}$,称为拉普拉斯卷积核。记住拉普拉...
2.3.2.1 query 逻辑关系 queries 是一个二维数组,定义了每一个规则的关系。当 outer_logic 为and 时:内层数组的关系为 or,外层关系为 and。比如: json "queries":[ 分群规则 [{query1},{query2}], [{query3},{query4}] ]"option":{ "cohort": { "outer_logic": "and" }},那么整体计算关系为: plain [query1 or query2] and [query3 or query4]当 outer_logic 为or 时:内层数组的关系为 an...
2.3.2.1 query 逻辑关系 queries 是一个二维数组,定义了每一个规则的关系。当 outer_logic 为and 时:内层数组的关系为 or,外层关系为 and。比如: json "queries":[ 分群规则 [{query1},{query2}], [{query3},{query4}] ]"option":{ "cohort": { "outer_logic": "and" }},那么整体计算关系为: plain [query1 or query2] and [query3 or query4]当 outer_logic 为or 时:内层数组的关系为 and...
2.3.2.1 query 逻辑关系 queries 是一个二维数组,定义了每一个规则的关系。当 outer_logic 为and 时:内层数组的关系为 or,外层关系为 and。比如: json "queries":[ 分群规则 [{query1},{query2}], [{query3},{query4}] ]"option":{ "cohort": { "outer_logic": "and" }},那么整体计算关系为: plain [query1 or query2] and [query3 or query4]当 outer_logic 为or 时:内层数组的关系为 an...
如果引用的值为数组对象类型,支持以{{a[i][j].b}}格式获取数组对象中子字段的值,例如{{QueryResult[0][0].count}}。 支持的内容变量 变量列表日志服务告警通知内容中支持引用以下变量。 变量 类型 含义 示例... QueryLog 变量以二维对象数组类型返回,访问每一个属性时,应通过英文句号(.)指定其属性,例如 {{log.name}}、{{log.名称}}。 说明 QueryLog 对应的原始日志也可以通过字符串数组形式返回,若有相关需求,可以引用变量 ...