可以将Matirx抓到的堆栈信息自动生成火焰图svg文件

许多大数据都是以大规模图或网络的形式呈现。许多非图结构的大数据，也常常会被转换为图模型后进行分析。图数据结构很好地表达了数据之间的关联性。关联性计算是大数据计算的核心——通过获得数据的关联性，可以从噪音很多的海量数据中抽取有用的信息。很多传统的图计算算法都存在以下几个典型问题：常常表现出比较差的内存访问局部性针对单个顶点的处理工作过少计算过程中伴随着并行度的改变针对大型图（比如社交网络和网络图）的计算问题，可能的解决方案及其不足之处具体如下：为特定的图应用定制相应的分布式实现基于现有的分布式计算平台进行图计算使用单机的图算法库：比如BGL、LEAD、NetworkX、JDSL、Standfor

本书详细介绍如何利用Spark Graph组件进行图计算，并依托项目背景，对Spark图计算进行深入研究，适合Spark爱好者进行阅读

信息系统项目管理师案例分析指南-双代号网络图计算

资源包含文件：课程论文word+项目源码 本文在 Spark 及图计算引擎 GraphX 的基础上，设计并实现一套用于顶点分 析的社交网络分析系统，为使用 Spark 进行大规模社交网络的顶点分析提供具体 接口，包括社交网络的图模型构建、顶点重要度估值、顶点间路径的计算、顶点 分组等接口，并对计算结果进行了一定程度上的可视化展现。主要工作包括两个 方面:第一是构建图和数据可视化的实现;第二是具体的顶点分析接口的实现。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/124983932

程序支持三种算法：克里金算法，线性插值法，约束三角形平滑曲面法； 程序可处理普通x,y,z散点输入，等值线输入 程序可绘制等值线图，也可绘制颜色渲染图

可以快速简单得看到圆图上的波形以及简单应用

百度图数据库实践3.0：HugeGraph大规模并行图计算实践与架v4.3.pdf

评估新生物标志物（变量）对预先存在的风险模型的价值的关键在于它是否会增加患病者（事件/结果）的计算风险并降低非患病者的计算风险。 在过去的 4 年中，提出了两个新的统计数据——IDI 和 NRI。 Risk_Assessment_Plot 计算这些统计数据以及其他几个统计数据，并生成一个图表来将它们可视化。 我最近发表了对这个情节和相关指标的解释——它是可用的开放获取： http : //cjasn.asnjournals.org/content/early/2012/05/24/CJN.09590911.full 我的第一次提交 - 也许不漂亮，但我希望有用。

用matlab实现由双目图恢复出场景视距图（深度图）的代码，亲测可用，提供大家参考参考。