布什 RBush是用于点和矩形的2D空间索引的高性能JavaScript库。 它基于具有批量插入支持的优化R树数据结构。 空间索引是用于点和矩形的特殊数据结构，它使您可以高效地执行查询，例如“边界框内的所有项目”（例如，比遍历所有项目快数百倍）。 它最常用于地图和数据可视化。 演示版 该演示包含从5万个批量加载的随机点生成的树木的可视化。 打开Web控制台查看基准； 单击按钮以插入或删除项目； 单击以在光标下方执行搜索。 安装 使用NPM安装（ npm install rbush ），或将CDN链接用于浏览器： ， 用法 导入RBush // as a ES module import RBush from 'rbush' ; // as a CommonJS module const RBush = require ( 'rbush' ) ; 创建一棵树 const tree = new RBush ( ) ; RBush的可选参数定义了树节点中最大条目数。 9 （默认情况下使用）是大多数应用程序的合理选择。 较高的值表示更快的插入和较慢的搜索，反之亦然。 const t

文章：【Vue入门实践】可编辑el-tree样式功能修改：修改icon、可编辑input、修改下拉展开icon位置 对应源码文件

异常检测是一种流行的数据挖掘任务,但是轨迹数据的异常检测的研究比较少,而且存在的算法也较有局限性,因此J.-G Lee等人提出了TRAOD算法。该算法能够有效地检测出异常的轨迹,但是也存在着缺陷。它的复杂度和准确度比较难平衡,在参数的选取上也比较难,算法的运行时间较长。基于TRAOD的问题,提出一种基于R-tree的高效的异常轨迹检测算法R-TRAOD。该算法通过R-tree对轨迹点进行索引搜索其领域内的轨迹点,然后根据TRAOD算法对R-tree索引出来的轨迹点进行异常轨迹的检测,这样可以提高算法的运行速度。真实数据实验测试表明,该算法比最新的TRAOD异常轨迹挖掘算法效率要高。

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树结构在很多地方都会用到的，这是js实现树代码，很实用，测试过了可以用的，没有网上的复杂，很好用， 其中，imgSrc要换成你硬盘里存在的图片路径。然后在你的+号图片的单击事件响应使用topOfList()函数即可，我测试过，可用。ShinkSlowly()函数内部可以控制张开和收缩的速度。

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经典算法FP-growth的源码，请大家参考！

更新电子应用 一个插件模块，为Electron应用程序添加了自动更新功能 由免费和开放源代码的服务提供支持。 要求 在使用此模块之前，请确保您的Electron应用程序满足以下条件： 您的应用程序可在macOS或Windows上运行 您的应用程序具有公共GitHub存储库 您的构建版本已发布到GitHub版本 您的构建是经过 安装 npm i update-electron-app 用法 将此删除到您的主过程中的任何位置： require ( 'update-electron-app' ) ( ) 就是这样！ 这是默认情况下发生的情况： 在应用程序的package.json文件中可以找到存储库URL。 您的应用将在启动时每隔十分钟检查一次更新。 此间隔是可。 无需等待应用程序的ready事件； 该模块指出了这一点。 如果找到更新，它将自动在后台下载。 更新下载完成后，将显示