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针对矢量线可视化中的数据输入/输出瓶颈, 提出一种大规模流场矢量线可视化的数据预取方法. 首先将规模流场数据划分为若干数据块; 在预处理阶段统计数据块间以及数据块各边界间的粒子流向, 并构造数据块间粒子流向概率图和数据块边界间粒子流向概率图.在进行矢量线计算时, 利用粒子流向概率图预测粒子流向预取数据块. 实验结果表明, 相比已有的数据预取方法, 该方法进行数据预取的命中率和数据满足率提高 10%～25%, 可以有效地提高大规模流场矢量线可视化的效率.

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微型图表 一个很小的（〜3.69 KB）库，用于可视化您的数据。 零依赖。 线图（〜2.59 KB） 条形图（〜2.40 KB） 线图+条形图（〜2.82 KB） 饼图（〜1.34 KB） *缩小并压缩（按） 例子 :desktop_computer: （源代码存储在/docs文件夹中） 安装 npm i -S micro-charts

我们的目标是**了解和衡量之前制作的音乐对新音乐和音乐艺术家的影响。** 这里的之前制作的音乐是某艺术家之前制作的还是历史所有的音乐暂未表明，所以可能需要大家选择其中一个角度去建模，注意目标是量化对新音乐、音乐艺术家（两个目标，两个模型）的影响 分析：题目中明确指出需要量化音乐，影响因素给出了天生的创造力，当前的社会或政治事件， 使用新乐器或工具，或其他个人经历。在建模时，除给出的因素外，应当考虑其他因素，**比如共用几种乐器，音乐人的年龄，音乐人的社会地位和在领域内的地位，艺术家所属领域的热门程度等。**