子神经网络 NeurIPS 2020论文存储库： 作者： ， ，， 要使用SubGNN，请执行以下操作： 安装环境 准备数据 在config.py修改PROJECT_ROOT 修改适当的config.json文件 训练和评估SubGNN 安装环境 我们提供了一个yml文件，其中包含SubGNN的必要软件包。 一旦安装了 ，就可以创建如下环境： conda env create --file SubGNN.yml 准备数据 通过（1）下载我们提供的数据集或按照prepare_dataset文件夹README中的步骤来为SubGNN准备数据，（2）生成合成数据集或（3）格式化您自己的数据。 真实数据集：我们将发布四个新的真实数据集：HPO-NEURO，HPO-METAB，PPI-BP和EM-USER。 您可以 从Dropbox下载这些文件。 您应该解压缩文件夹并将config.py的P

连通子图个数Tanner图中的渐进边增长算法 查看 概括 众所周知，LDPC（低密度奇偶校验）码在接近容量的性能和低复杂度迭代解码方面非常强大。 但是这个代码系列的主要解码算法（信念传播、消息​​传递......）在很大程度上取决于奇偶校验矩阵中缺少短周期。 在这个项目中，实现并模拟了由 Xiao-Yu Hu、Evangelos Eleftheriou 和 Dieter M. Arnold 的渐进边增长 (PEG) 算法，这是一种构建具有大周长（长度）的 Tanner 图的贪婪（次优）方法周期最短）。 相关论文可以在 IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 2 的标题“Regular and Irregular Progressive Edge-Growth Tanner Graphs”中找到。 51, No. 1, 2005 年 1 月。 Tanner 图表示和短周期的重要性 名称 LDPC 来自代码奇偶校验矩阵的特性，与 0 相比，它包含的 1 数量明显较少。 具有这种奇偶校验矩阵的优点以各种方式表现出来。 首先，降低了矩阵乘法运

添加了对一个很好的 matlab 绘图的支持，其中一个最多几个子图堆叠在一起，适合科学论文。 该库有很好的文档记录，可以广泛使用。 图形可以导出为 PNG、PDF 或带有嵌入字体的 PDF。 主要目标是直接在带有单个公共 x 轴的 matlab 中为漂亮的绘图提供支持（在我的领域中，这通常是时间）。 有许多绘图选项和功能。 只需查看文档！

基于改进蚁群优化算法与子图演化，提出了一种新型非监督社交网络链路预测（SE-ACO）方法。该方法首先在社交网络图中确定特殊子图；然后研究子图演化以预测图中的新链接，并用蚁群优化算法定位特殊子图；最后针对所提方法使用不同网络拓扑环境与数据集进行检验。结果表明，与其他无监督社交网络预测算法相比，所提SE-ACO方法在多数数据集上的评估结果较好，且运行时间较短，这表明图形结构在链路预测算法中起重要作用。

发表论文时，您需要在左上角用“a)”、“b)”等标记您的子图。 这个例程为你做，没有大惊小怪。

西门子PLC的全套接线端子图rar,西门子PLC的全套接线端子图

此脚本为位于自定义位置的同一图中的许多子图创建一个图例，其中包含创建 Matlab 文件时使用的最常见位置的指南

subfigure.sty是经过subfigure.ins转化的，在官方当中并没有直接给出的sty类型，只要对应的放在路径下，算法包就可以用了

SUBPLOTNUMBER：用于左上角的子图编号。 [对于多个子图] 语法：h = subplotnumber; 默认格式的编号(a),(b),... 返回句柄数组 h。 h = 子图编号（格式） 以用户定义的格式编号。 退货句柄数组 h. 例如 h = subplotnumber('(A)'); 或 h = subplotnumber('1'); 子情节编号没有输出的默认编号 子图编号（格式） 没有输出的用户定义编号 subplotnumber('删除') 删除由此创建的所有编号功能 子图编号（格式，[xp，yp]） 子图编号（[xp，yp]） 编号位置的调整 [对于单轴（无子图）] 语法：h = subplotnumber(number) 用字符串编号'number'（输出文本句柄 h） 例如 h = subplotnumber('(b)'); 或 h = subplotnumb

第一章 图的基本概念1.1 图的概念1.2 同构1.3 图的矩阵和顶点的度1.4 子图1.5 路和连通性1.6 圈1.7 最短路问题1 1 图的概念1.1 图的