Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

диаграммаR/GraphViz - выравнивание текста узла, если текст узла представляет собой многострочную метку замены

Я использую метки замены (@@) с синтаксисом диаграмм и Graphviz. Я видел предыдущие вопросы об обосновании меток узлов, таких как этот, когда метки встроенный текст, но мне интересно, как оправдать текст узла, сгенерированный из многострочной метки замены. В частности, для метки в воспроизводимом примере ниже я хочу, чтобы «основной» столбец, означающий метки первого и третьего прямоугольника, оставался по центру, а метки многострочных узлов, такие как крайний правый прямоугольник, были выровнены по левому краю (значение а также подзначения). Поскольку я указываю разрывы строк в метках подстановки, я безуспешно пытался использовать двойную обратную косую черту \l вместо \n. Кроме того, я хотел бы выделить заголовки жирным шрифтом (в воспроизводимом примере — первое значение, второе значение и третье значение строк), но не жирным шрифтом какие-либо подзначения. Любая помощь будет принята с благодарностью. Благодарю вас!

library(DiagrammeR)
library(DiagrammeRsvg)

a <- 100
x <- 50
b <- 30
d <- 20


grViz("

                      digraph a_nice_graph {

                      node[fontname = Helvetica, shape = box, width = 4, fontcolor = darkslategray]
                      firstvalue[label = '@@1']
                      secondvalue[label = '@@2']
                      thirdvalue[label = '@@3']
                      blank[label = '', width = 0.01, height = 0.01]
                      { rank = same; blank secondvalue }
                      firstvalue -> blank [dir = none] 
                      blank -> secondvalue[minlen = 9]
                      blank -> thirdvalue
                      }
                      [1]: paste0('First value (n = ', a, ')')
                      [2]: paste0('Second value (n = ', a-x, ')\\nSubvalue = ', b, '\\nSubvalue = ', d, '')
                      [3]: paste0('Third value (n = ', x, ')')
                      ")



Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..