問題タブ [labeling]

CPTAxisLabelingPolicyNoneとは異なるlabelingPolicyが文字列ラベルに見つからないのはなぜですか？

このGRIDLineStyleが必要ですが、テキストラベルを使用します。

次のコードでxAxisLabelsを完成させます。

Haralick のラベル付けアルゴリズム (序文と後方反復を含む) をどのように説明しますか?

私が直面している問題は、大規模なデータセット (最大 2048x2048x40x10000 x、y、z、t == 解凍された数テラバイト、ギブまたはテイク) をセグメント化することです。プラス面として、このデータセットの機能はかなり小さいです。最大20x20x20x20程度。

私が見る限り、これに対するすぐに使えるソリューションはありません（間違っている場合は修正してください）。これに対処する方法についてはいくつかの計画がありますが、フィードバックをお願いします。

1 つのタイムスライスは最大 600 MB です。典型的な状況下では少ない; 私は 4 GB メモリに一連のそのようなスライスを保持できます。

私の特徴のサイズが小さいことを考えると、私の直感では、あらゆる形式のセグメンテーションの巧妙さを避け、ラベルに対してローカルで反復的なフラッドフィルのような更新を行うのが最善であると考えています。隣人がより高いラベルを持っている場合は、それをコピーします。収束するまで繰り返します。反復回数は、任意の次元の最大クラスター サイズによって制限される必要がありますが、これも小さくする必要があります。

CUDA は自然に 3D を好むため、これを 2 段階のプロセスとして行うことができます。まだ収束していないすべての 3D ボリューム スライスを繰り返します。次に、連続するすべてのタイム スライスに対して単純に要素ごとのループを実行し、同じフラッディング ロジックを実行します。

単純なインクリメント ユニーク カウンターで反復を初期化するか、最初に極大値を見つけてそこにラベルをシードすることができます。後者が優先されるため、ラベルでインデックス付けされた配列を保持して、すべての領域の x、y、z、t の最小/最大範囲を格納できます (後処理としても実行できます)。リージョンが最新のタイムスライスまで拡張されていない場合、そのリージョンはデータから消去され、その場所がデータベースに書き込まれます。末尾のタイムスライスがそのように完全に使い果たされた (合計がゼロになる) 場合は、メモリから削除します。（または、メモリがオーバーフローした場合は、最新のものも削除します。このようにして作成された近似は我慢する必要があります）

それはうまくいくようです。z 次元のサイズが限られていることを考えると、x、y、z スレッドブロックを起動するか、x、y ブロックを起動して各スレッドを z 次元でループさせる方がよいと思いますか? それは「試してみる」ようなものですか、それともそれに対するストックアンサーはありますか?

私が思いついた別の最適化。x、y、z のブロックを共有メモリにロードした場合、とにかくそこにメモリを取得している間に、いくつかのフラッドフィル更新を実行する方が高速ではないでしょうか? おそらく、ローカルメモリを収束まで反復させてから先に進むのが最善です...それは、私が推測する上記の問題に関連しています。単一の近隣最大ルックアップは、おそらく次善の計算強度であるため、z をループするか、数回反復することでそれを相殺する必要があります。私は後者の方が好きだと思います。

別の質問です。このようなものはまだ存在していないようですが、同様のことを行うテンプレート コードを含むプロジェクトへのリンクは高く評価されます (最適化された 3D フラッドフィル コード?)。私の CUDA の知識はまだむらがあります。

ご意見やフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。

インスタンスの分類器をトレーニングしましたが、Weka ライブラリが利用できない Android アプリケーションにエクスポートしたいと考えています。

そのサイズ (6.5 Mb) のため、単純に Android アプリケーションに Weka ライブラリを追加するのは適切ではありません。

分類器を使用して他のラベルのないインスタンスを評価してラベルを付ける他の方法はありますか? このために特別に設計された、より小さな独立したライブラリはありますか?

もちろん、最終的には、Weka の出力モデルを解釈する独自のライブラリを作成することもできますが、そのようなソリューションが既に存在することは論理的に思えます。(なんとなく逃げられますが)

私が遊んでいるデータは、以下にリストされているインターネットソースから来ています

私がやりたいのは、このテーブルの2つのメトリックを比較する2Dポイントグラフを作成することです。各プレーヤーは、グラフ上のドットを表します。私は次のコードを持っています：

これは私に次のことを与えます：

ドットのすぐ横にあるプレイヤーの名前のラベルが欲しいです。ggplotの美学のラベル関数が私のためにこれを行うと思いましたが、そうではありませんでした。

text()関数とtextxy()からの関数も試しましたlibrary(calibrate)が、どちらもggplotでは機能しないようです。

これらのポイントに名前ラベルを追加するにはどうすればよいですか？

私の質問は、列「avg_score」に基づいて上位 3 つのエントリにラベルを付ける方法を見つけることです。残りのエントリは表示されますが、ラベルはありません。次のようなテーブルがあるとします。

列「avg_score」に基づいて上位 3 つを見つけて、次のように表示できるようにしたいと考えています。

「1位：entry_2

2位：entry_4

3位：entry_3

エントリ_1

エントリー_5

entry_6"

どんな助けでも大歓迎です！

私のワークブックには 2 つのシートがあり、1 つはデータと計算を含み、これらのデータは名前エディター機能を使用して名前が付けられています。2 番目のワークシートにはグラフと、VBA コントロールの Active X オプションを使用して作成されたテキスト ボックスのグループで構成されるボックスがあります。このテキスト ボックスのグループには、以前に上で名前を付けた値が代入されます。以下は、私が使用したコードのバージョンです。 label と TextBox はテキスト ボックスの名前で、その他の名前は定義されたセルの名前です。このコードは 438 メッセージ エラーを報告し、必要な場所のボックスにラベル付きデータを入力しません。テキストボックスがリンクされている名前付きセルを表示するようにするにはどうすればよいですか?:

私は現在、データベース システム (C++ で記述) に CCL アルゴリズムを実装する任務を負っています。このアルゴリズムは、指定された多次元配列のしきい値を超えるすべての値にラベルを割り当て、隣接するラベル付きの値には同じラベルが付けられます。

基本的な CCL アルゴリズムのコーディングは難しくありませんが、私のドメインでは、入力配列はデータベースの複数のインスタンスにランダムに分割されています。私の CCL オペレーターが呼び出されると、各インスタンスは、担当するデータのチャンクに対して操作を実行し、そのローカル CCL 結果を返します。次に、これらのローカル結果がマージされて、最終結果が生成されます。

実行時に、どのインスタンスが配列の特定の部分を担当しているのかわかりません。インスタンスは、最後のマージ手順まで互いに通信できません。

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現在、私は次のことを行うことでこれを機能させています。

1. 各インスタンスは、配列内の項目数と同じサイズのブール値の配列を作成し、すべての値を FALSE に設定します。

2. 各インスタンスは、担当する値を調べ、それらの値がしきい値を超えているかどうかを確認します。そうであれば、ローカル配列の対応するブール値を TRUE に変更します。

3. インスタンスはすべてその配列をコーディネーターに送信します。コーディネーターは OR を使用して結果を結合し、最終的なブール ベクトルを作成します。

4. コーディネーターは、既にラベル付けされている値をスキップして、配列内のすべての値を調べます。値にラベルが付けられておらず、その値に対応するブール値が true の場合、新しいラベルが割り当てられ、すべての近隣 (および近隣の近隣など) に同じラベルが再帰的に割り当てられます。

5. ラベルのベクトルが返されます。

上記のアルゴリズムは機能しますが、複数のインスタンスを持つことを利用しているのはしきい値の計算だけです。この実装は単純にすべてを収集してコーディネーター上でスキャンするため、そもそも複数のインスタンスを使用するという点を無効にします。

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基本的に、このアルゴリズムは自動的に分割統治アルゴリズムになりますが、分割は完全に無作為に制御できません。

各インスタンスで CCL の両方のスイープを実行し、コーディネーターでこれらのローカル CCL 結果を結合することで、この分割を利用したいと考えています。つまり、2 つのインスタンスが互いに隣接するラベルのグループを生成する場合、すべての値を再度スキャンすることなく、これら 2 つのラベルを結合したいと考えています。このイタリック体のポイントは、私たちに最も問題を引き起こしているものであり、どのように進めればよいかかなり迷っています. 調査するのに適したアルゴリズムまたはデータ構造の提案があれば、大歓迎です。

CCL アルゴリズムの 2 番目のパスを高速化する方法についてアドバイスが必要です。最初のパスには数ミリ秒しかかかりませんが、2 番目のパスには数秒かかります。同値テーブルを最適化するか、ポインターを使用するために何度か試みましたが、2 回目のパスは常に非常に低速です。アドバイスをありがとう