# 查找最大团并整合结果 grouped_results = {} for s_value, G in graphs_by_similarity.items(): # nx.find_cliques(G) 返回图中所有最大团的生成器 for clique in nx.find_cliques(G): # 将团的节点列表转换为元组，并将其作为键，相似度值作为值 # 只有当团的成员数量大于1时才记录，因为单个节点不是一个“组” if len(clique) > 1: grouped_results[tuple(sorted(clique))] = s_value # 打印最终分组结果 print("最终分组结果:") # 对结果进行排序以便更好地展示 (可选) sorted_grouped_results = dict(sorted(grouped_results.items(), key=lambda item: (len(item[0]), item[1]), reverse=True)) for group, sim in sorted_grouped_results.items(): print(f" {group}: {sim}")完整代码示例 将上述所有步骤整合在一起，形成一个完整的可运行脚本：from math import sqrt from itertools import combinations from collections import defaultdict import networkx as nx # 1. 原始数据字典 my_dict = { 'A': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1}, 'D': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1}, 'T': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1}, 'O': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'C': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1}, 'L': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'S': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'N': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'P': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'E': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1} # 更多相似条目 } # 2. 余弦相似度计算函数 def square_root(x): """计算向量平方和的平方根，并四舍五入到3位小数。
而控制器中的 [Route] 和 [HttpGet] 则由 MVC 框架转换为端点。
这种混合实现方式允许Go语言在保持跨平台兼容性的同时，为关键性能路径提供高度优化的底层实现。
实际应用场景 这个方法常用于动态生成变量名或检查用户输入的名称是否合法。
如果 buy 无效（不在列表中），条件为 True，循环体开始执行。
梯度累积: 在某些情况下，可以使用梯度累积来模拟更大的 batch size，而无需增加内存占用。
首先配置PHP错误日志记录，通过php.ini或运行时设置log_errors和error_log参数，并合理设定error_reporting级别；接着实现自定义日志函数writeLog，支持时间戳、日志级别、文件锁及追加写入；最后提出按日期分割日志、启用轮转、关闭display_errors、脱敏敏感信息及异步写入等优化建议，全面提升日志系统的可用性与安全性。
如果你的UI代码（比如按钮点击事件处理、数据绑定更新等）抛出了一个未捕获的异常，它就会被这个事件拦截。
这对于在开发阶段快速检查代码性能非常便捷。
本文旨在解决eel应用中javascript无法正确调用python函数的问题，核心原因在于前端javascript代码中调用的函数名与后端python中通过`@eel.expose`装饰器暴露的函数名不一致。
唯一键则保证特定列（如email、username）的值在表中是唯一的，防止重复数据。
等待时间： 对于某些加载缓慢的页面，可能需要在 browser$navigate() 之后添加一个显式的等待时间（例如 Sys.sleep(5)），以确保所有内容都已加载完毕。
本文旨在解决 PHP PDO 登录验证过程中，使用用户名或邮箱进行验证时，出现验证失效的问题。
time.NewTicker: 返回的*Ticker对象会持续运行，直到调用其Stop()方法。
[@attr='value']：属性attr的值为value。
通过语义化版本控制（SemVer）管理共享包，防止不兼容更新影响多个服务。
以下是关键点： 递增操作符的优先级高于算术运算符 结合方向为从右到左（右结合） 前置递增（++$i）先自增再取值 后置递增（$i++）先取值再自增 前置递增与后置递增的区别 虽然两者都会使变量加1，但在表达式中的行为不同： ++$a：变量$a先加1，然后使用新值参与运算 $a++：先使用$a的当前值参与运算，之后再加1 例如： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； $a = 5; echo ++$a; // 输出6，a变为6 echo $a++; // 输出6，a变为7 echo $a; // 输出7 复杂表达式中的执行顺序 当递增操作符与其他运算符混合使用时，优先级决定计算顺序： 单目运算符（包括++、--）优先于乘除、加减 括号可改变默认优先级 示例分析： PPT.CN,PPTCN,PPT.CN是什么,PPT.CN官网,PPT.CN如何使用 一键操作，智能生成专业级PPT 37 查看详情 $x = 10; $y = ++$x + 5; // 先$x变为11，再11+5，结果$y=16 另一个例子： $m = 3; $n = $m++ * 2; // 先用3参与乘法，得6，然后$m变4 多个递增操作的结合顺序 由于单目运算符是右结合，多个递增会从右向左执行： $k = 1; $result = ++$k + ++$k; // 执行顺序：先右边++$k（k=2），再左边++$k（k=3），最后3+3=6 注意：这种写法容易引发误解，建议避免在同一个表达式中多次修改同一变量。
存了个图 视频图片解析/字幕/剪辑，视频高清保存/图片源图提取 17 查看详情 在控制器中，使用 storeAs 方法的第三个参数指定 public 磁盘：$path = $request->file('photo')->storeAs('profile-photos', $filenameToStore, 'public');$path 变量现在将包含相对于 public 磁盘根目录的路径，例如 profile-photos/PP_1637044275.jpg。
将资源绑定到对象上，利用对象的构造和析构自动管理资源。
本文旨在解决在使用 Golang 反序列化由 Python 字符串生成的 JSON 数据时遇到的 `invalid character` 错误。

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