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distances.columns=['ix2','d1','d2','d3','d4']
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[indices[[1,2,3,4]], distances[['d1','d2','d3','d4']]],
axis=1)? ?? ???? ????? ???? ??? ??? ???? ?? ??? ? ??? ?? ??? ???? ???. ?? ?? ?? ??? ‘source’, ‘target’, ‘distance’? ?? ? ????.
all_cols['index1'] = all_cols.index
c1 = all_cols[['index1',1,'d1']]
c1.columns=['source','target','distance']
c2 = all_cols[['index1',2,'d2']]
c2.columns=['source','target','distance']
c3 = all_cols[['index1',3,'d3']]
c3.columns=['source','target','distance']
c4 = all_cols[['index1',4,'d4']]
c4.columns=['source','target','distance']
edges = cudf.concat([c1,c2,c3,c4])
edges = edges.reset_index()
edges = edges[['source','target','distance']]?? ??? ???? ?? ??? ????? ?? ??? ?????:
distance_threshold = 15
edges = edges.loc[edges["distance"] < distance_threshold**2]? ???? ??? ?? ????? ???? ??? ??? ??? ‘??’ ?? ??? ? ????. ?? ?? ??? ??? ????:
cell_graph = cugraph.Graph()
cell_graph.from_cudf_edgelist(edges,source='source', destination='target', edge_attr='distance', renumber=True)???? ?? ??? ?? ??? ?? ??? ??? ? ????. ??? ?? ?? 3? ??? ????. ???? k-??? ?? k ??? ??? ???? ?? ?? ??????:
count = cugraph.triangle_count(cell_graph)
coreno = cugraph.core_number(cell_graph)???? ??? ?? ??? ???? ??? ???? ???? ? ????. ?? GPU? ???? ???? ????? ?? ??? ? ????. ?? ?? ???? ????? cuXFilter? ?????:
nodes = tiles_xy_cdf
nodes['vertex']=nodes.index
nodes.columns=['x','y','vertex']
cux_df = fdf.load_graph((nodes, edge_df))
chart0 = cfc.graph(
edge_color_palette=['gray', 'black'],
timeout=200,
node_aggregate_fn='mean',
node_pixel_shade_type='linear',
edge_render_type='direct',#other option available -> 'curved', edge_transparency=0.5)
d = cux_df.dashboard([chart0], layout=clo.double_feature)
chart0.view()
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RAPIDS? MONAI? ???? ????? GPU? ??? ??? ?????. ??? NVIDIA ??? ???? MONAI ????? ?????.
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DLI ??: RAPIDS cuDF? ?????? ?? ?? ???
DLI ??: ??? ??? AI ?????? ????
DLI ??: DeepStream? ??? ??? ??? ??? ?? AI ?????
GTC ??: NVIDIA Holoscan*? ???? ?? ?? AI ????? ????(2023?)
GTC ??: CV-CUDA? ???? AI ??? ? ??? ?? ?? ????? ???(2023?)
???: VPI 1.1? ???? ??? ?? ? ??? ?? ?????
