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ZedGraph 方法简介2009-05-25 10:24ZedGraph 是一个非常优秀的开源的作图控件[http://www.evget.com/zh-CN/article/2233/default.aspx] 1、 在 vs 中使用 ZedGraph 2、 基本一些概念 几个注意点： 图片的保存路径设置：RenderedImagePath 属性中设置，程序对该文件夹应该是有写和修改权限的 图片的输出格式：OutputFormat 属性中设置，Png 的推荐，比较清晰。 Chart ChartBorder 图表区域的边框设置 ChartFill 图表区域的背景填充 Legend 图表的注释标签显示设置项目，一组数据对应一种颜色的注释 IsHStack 当有多个显示项的时候设置 Y 轴数据是叠加的还是分开的 Xaxis 图表区域的 X 轴相关信息设置 AxisColor 坐标轴颜色 Cross 坐标的原点，可以设置坐标的偏移程度 CrossAuto 原点自动设置：True 的话 Cross 的设置就无效了。 FontSpec X 轴标题字体相关信息 Angle X 轴标题字体显示时候的角度，0为水平 90为垂直 Fill X 轴标题字体填充信息 ColorOpacity 透明度 IsScaled 设置 X 轴标题字体显示大小是否根据图的比例放大缩小 RangeMax

http://zedgraph.org/wiki/index.php?title=Main_Page 图片的保存路径设置：RenderedImagePath属性中设置，程序对该文件夹应该是有写和修改权限的 图片的输出格式：OutputFormat属性中设置，Png的推荐，比较清晰。 Chart ChartBorder 图表区域的边框设置 ChartFill 图表区域的背景填充 Legend 图表的注释标签显示设置项目，一组数据对应一种颜色的注释 IsHStack 当有多个显示项的时候设置Y轴数据是叠加的还是分开的 Xaxis 图表区域的X轴相关信息设置 AxisColor 坐标轴颜色 Cross 坐标的原点，可以设置坐标的偏移程度 CrossAuto 原点自动设置：True的话Cross的设置就无效了。 FontSpec X轴标题字体相关信息 Angle X轴标题字体显示时候的角度，0为水平 90为垂直 Fill X轴标题字体填充信息 ColorOpacity 透明度 IsScaled 设置X轴标题字体显示大小是否根据图的比例放大缩小 RangeMax 填充时候的最大倾斜度（有过渡色） RangeMin 填充时候的最小倾斜度（有过渡色） StringAlignment X轴标题字体排列（不清楚，没试过） IsOmitMag 是否显示指数幂（10次方，没试过

UIViewController的edgesForExtendedLayout属性 想必大家都遇到一种情况，明明y坐标设置的是0，但是总是被讨厌的导航栏给遮住。比如下面这个情况： UILabel *label = [[UILabel alloc] init]; label.frame = CGRectMake(10, 0, SCREEN.width - 20, 88); label.backgroundColor = [UIColor redColor]; label.text = @"关注公众号iOS开发：iOSDevTip"; label.textColor = [UIColor whiteColor]; label.textAlignment = NSTextAlignmentCenter; [self.view addSubview:label]; 一起来看看效果： 是不是很讨厌！其实，在iOS 7中，UIViewController引入了一个新的属性：edgesForExtendedLayout。 这个属性的默认值是UIRectEdgeAll。当你的容器是UINavigationController的shih，默认的布局就是从状态栏的顶部开始的。这就是为什么你设置的控件都往上漂移了66ot的原因。 @property(nonatomic,assign)

在这个教程中，我们将学习如何使用Hyperledger Caliper对包含多个排序节点的Fabric网络进行基准测试，我们使用Docker Swarm作为容器编排工具。 Hyperledger Fabric区块链开发教程： Fabric区块链Node.js开发详解 Fabric区块链Java开发详解 Fabric区块链Golang开发详解 1、待测Fabric网络的基本配置 测试环境使用3台虚拟机，配置如下： Google cloud VM instance (n1-standard-4) 4 vCPUs, 15 GB memory Ubuntu 18.04.2 LTS 每台虚拟机需要提前安装以下软件： Docker version 18.09.8, build 0dd43dd87f or above docker-compose version 1.17.1 or above Node.js v8.16.0 NPM 6.4.1 2、待测Fabric网络的拓扑结构 需要测试的Hyperledger Fabric网络中包含3个参与机构，共3个排序节点采用Raft共识算法， 每个机构提供1个排序节点和1个对等节点，对等节点使用GoLevelDB作为状态数据库。 3、安装Hyperledger Caliper 首先参考 官方文档 在HOST1上安装Hyperledger Caliper

文件分为 data 和 index public DLedgerMmapFileStore(DLedgerConfig dLedgerConfig, MemberState memberState) { this.dLedgerConfig = dLedgerConfig; this.memberState = memberState; // 对应 data this.dataFileList = new MmapFileList(dLedgerConfig.getDataStorePath(), dLedgerConfig.getMappedFileSizeForEntryData()); // 对应 file this.indexFileList = new MmapFileList(dLedgerConfig.getIndexStorePath(), dLedgerConfig.getMappedFileSizeForEntryIndex()); localEntryBuffer = ThreadLocal.withInitial(() -> ByteBuffer.allocate(4 * 1024 * 1024)); localIndexBuffer = ThreadLocal.withInitial(() -> ByteBuffer.allocate(INDEX_UNIT

2014-08-23 11:01:11 -6：四面体 （1）内切球半径：r = 3V / (S1+S2+S3+S4) （2）体积：将四点组成三个向量AB,AC,AD,向量的混合积就是它们组成的平行六面体的体积,四面体体积是其体积的1/6。 -5：枚举一个集合（设为s）的所有 超集 ，总共N个物品。（ts为集间差） for(int f = s; f < (1 << N); f = (f + 1) | s){ int ts = s ^ f; } -4：枚举一个集合（设为s）的所有 非空子集 ，总共N个物品。（ts为集间差），注意空集需要另外讨论。 for (int f = s; f > 0; f = (f - 1) & s) { int ts = s ^ f; } -2：头文件便利贴（C++11） #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define getmid(l,r) ((l) + ((r) - (l)) / 2) #define MEM(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) #define MP(a,b) make_pair(a,b) #define PB push_back typedef long long ll; typedef pair<int,int> pii; const double eps =

阅读日期 ：2020.2.18 论文题目 ：《Reinforcement Knowledge Graph Reasoning for Explainable Recommendation》 发现问题 ： 利用知识图谱进行推荐，现有的研究方向： ①利用知识图嵌入作为丰富的内容信息来提高推荐性能 ②利用知识图中的实体和路径信息做出可解释的决策 存在的问题： ①解释路径本质上是事后解释，因为它们是在相应的项被选择之后通过软匹配产生的 ②有一个基于RNN模型利用KG推理进行推荐的。但需要枚举每对user-item之间的所有可能路径，以便进行模型训练和预测。这对于大规模的知识图来说是不切实际的 主要贡献 ： 强调了将丰富的异构信息纳入推荐问题，用以正式定义和解释推理过程的重要性。 提出了一种基于RL的方法来解决现存的问题，该方法通过soft reward strategy，用户条件操作修剪和多跳评分策略的驱动。 设计了一种基于policy网络的基于波束搜索的算法，可以有效地采样各种推理路径和候选物品集以进行推荐 广泛评估了该的方法在多个亚马逊电子商务域中的有效性，获得了强有力的结果以及可解释的推理路径。 挑战与解决方法 ： 衡量一个物品是否适合推荐给用户是非常重要的，故需要仔细考虑终端条件和RL奖励。 【设计了一个基于多跳评分函数的软奖励策略，利用知识图中丰富的异构信息。】

1、概念理解 Hyperledger Composer中的查询以定制查询语言编写。查询 queries.qry 在业务网络定义中的一个称为（）的查询文件中定义。 所有查询都必须包含 description 和 statement 属性。 该 description 属性是描述查询功能的字符串。它必须包含但可以包含任何东西。 该 statement 属性包含查询的定义规则，并且可以具有以下运算符： SELECT 是强制性操作员，默认情况下定义要返回的注册表和资产或参与者类型。 FROM 是一个可选运算符，它定义了一个不同的注册表来进行查询 WHERE 是一个可选运算符，它定义了要应用于注册表数据的条件。 AND 是定义附加条件的可选运算符。 OR 是可选运营商，它定义了替代条件。 CONTAINS 是一个可选运算符，它定义数组值的条件 ORDER BY 是定义排序或结果的可选运算符。 SKIP 是一个可选运算符，用于定义要跳过的结果数量。 LIMIT 是一个可选运算符，它定义了从查询返回的最大结果数量，默认情况下，极限值设置为25。 注：如果您使用Hyperledger fabricV1.1或以下时， LIMIT 和 SKIP 将无法正常工作，有路过的PARAMS到CouchDB的织物上的问题。参考Hyperledger Fabric问题： FAB-2809 2、 示例查询

D3 JS Java scirpt is an awesome language for Internface Design. All Obejcts in JavaScirpt could be used as an argument to pass around. Important Objects: d3 var width = 500; var height = 500; svg obeject: var canvas = d3.select("body") .append("svg") .attr("width", width) .attr("height", height); array: var dataArray = [20, 40, 50, 60] ... var bars = canvas.selectAll("rect") .data(dataArray) //traverse over the array .enter() .append("rect") .attr("width", function(d) {return d}) //note the annoymos function .attr("height", 50) .attr("y", function(d, i) {return i * 100}); scale: var widthScale

fabric中通过工厂模式来生成bccsp实例，进而通过bccsp的接口来提供加密、解密、签名验证以及哈希等操作。 fabric的factory工厂默认返回的bccsp实例是sw（也就是所有密码操作都是封装go底层算法来实现的），这里的工厂模式代码不多，大家可以自己去fabric/bccsp/factory目录下阅读源代码，以后有时间单独作为一章来介绍。 sw在fabric项目发展中有一次较大的改动： 1、在fabric-1.0发布前，代码的结构是通过具体算法来组织的，比如ecdsa相关的生成密钥、签名以及验证等编写在同一个go文件中。 2、fabric-1.0发布后，代码按照bccsp接口实现来组织代码，比如关于密钥生成的操作KeyGen，aes，rsa以及ecdsa的密钥生成操作都组织到一个go文件中，它们都实现了同一个接口KeyGenerator，当调用bccsp的密钥生成算法KeyGen的时候，通过反射的机制来判断具体需要生成什么类型的密钥。新版本的优点是更加容易扩展，bccsp实现代码更加简洁。 以下不作说明，以fabric-1.0版本以后的sw来介绍。本着“无图说个j8”原则，先附一张sw下的文件列表图： 好了，这就是bccsp子包sw里面的代码，从文件名字上来看，主要分为6类： 1、internals.go：定义了一组接口，每个接口对应bccsp接口中的一个函数