Lift图

Lift 图是数据挖掘中一个挺有意思的工具，适合你在进行推荐系统或者市场时用来发现不同变量之间的关系。你可以通过它来直观地看到不同数据点之间的关联度，简化了多工作。是对于数据量大的时候，Lift 图能够你快速定位哪些因素对结果有更强的影响，挺实用的！ 如果你对云计算和数据挖掘有兴趣，可以看看刘鹏的几篇相关文章。比如，关于工作流结果的，或者深入解析云计算评估标准，这些内容能够你更好地理解 Lift 图在实际应用中的作用和价值。 使用 Lift 图时，也有一些注意点。虽然它比较直观，但你要根据实际的数据情况调整图表的参数，避免出现误导性的结果。建议你在实践中多做一些探索，找到最适合你的方法。

基于评分卡的评分结果分组计算lift，并结合绘制lift曲线的方法来优化效果。

此示例展示了如何在Matlab中使用“line”命令时利用“nans”功能来增强线条效果。

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This is an implementation of the Hess-Smith panel method. The program is capable of plotting the pressure distribution on a NACA 4-digit airfoil and calculating the lift coefficient. It is suitable for basic subsonic aerodynamic analysis. A README file is included for input instructions.

SCC 图的构建思路蛮有意思的，把强连通分量看成一个点，整个图就瞬间清爽了不少。第一次DFS记录完成时间，第二次在转置图上搞一次新的 DFS，每次新起点就标记一个新的 SCC。这样完之后，谁指向谁就清楚了，搞图缩点的时候方便。 对交叉边的判断也比较巧妙。如果你在访问SCC C的时候，遇到了指向一个已经访问过的C'，那就可以在缩点图上连一条边 (C', C)。因为在原来的转置图里有从 C 到 C'的边嘛，这种思路利索。 算法实现不复杂，推荐你用个栈来记录第一次 DFS 完成时间，第二次从栈顶一个个弹出来跑 DFS，顺序刚好反过来，效率也高，逻辑也清晰。 想看配套思维导图？可以点进数据结构图论思维

Redis是一种高效的内存数据库，广泛用于缓存和数据存储。其独特的键值存储模型使其在各种应用场景中得到广泛应用。Redis不仅仅是一个简单的键值对存储系统，它还支持多种复杂的数据结构，如列表、集合和有序集合，使得开发者可以更灵活地应对不同的业务需求。通过思维导图的方式，可以清晰地展示Redis的核心概念和其在数据处理中的应用。

了解图选字段在Access PPT第六章中的应用。

Access ppt第六章布局形式图

这份脑图涵盖Hadoop相关知识点，可供学习和参考。