在我们生活的世界中，每一个人以及每一个事物相互之间都存在着关系，有直接关系，也有间接关系，最终会形成一个无形的大的关系网。network模块是一个用python语言开发的图论和复杂网络建模工具，模块内置了常用的图与复杂网络分析算法。 network模块有四种图：Graph、DiGraph、MultiGraph、MultiDigraph,分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。其中Graph是用点和线来刻画离散事物集合中，每对事物间以某种方式相联系的数学模型。 下面我们来分析《复仇者联盟4》人物关系： import pandas as pd #导入绘图模块 imp

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图神经网络模型学习

Complex Networks Toolbox for MatLab is designed to analyze large-scale graphs, model them, explore with simulations of dynamic processes and generate appealing and insightful layouts. example： function [BetweenneessCentrality, varargout]= GraphBetweennessCentrality(Graph,SourceNodes) % Computes betweenneess centrality of each node. % % Receives: % Graph - Graph Struct - the graph loaded with GraphLoad % SourceNodes - array of double - (optional) nodes, from which passes start. Default: [] (all nodes). % % Returns: % BetweenneessCentrality - array of double - Betweenneess Centrality for each node. % Nodes - array of double - (optional)List of all nodes for which betweennessn centrality is computed % % Algorithm: % http://www.boost.org/libs/graph/doc/betweenness_centrality.html % % See Also: % mexGraphAllNodeShortestPasses % warning('Use the more optimized mexGraphBetweennessCentrality.dll'); error(nargchk(1,2,nargin)); error(nargoutchk(0,2,nargout)); if ~exist('SourceNodes') | isempty(SourceNodes) SourceNodes = unique(Graph.Data(:,1)); end Nodes = unique(Graph.Data(:,1:2)); %TotalPasses = zeros(GraphCountNumberOfNodes(Graph),GraphCountNumberOfNodes(Graph)); Betweenness = zeros(GraphCountNumberOfNodes(Graph),1); for Node = Nodes(:).' [ShortesPasses PassesHistogram]= mexGraphAllNodeShortestPasses(Graph,Node); %TotalPasses = TotalPasses + sum(PassesHistogram(2:end)); tic for i = 1 : numel(ShortesPasses) %T = ShortesPasses(i).Passes(end); %TotalPasses(Node,ShortesPasses(i).Passes(end)) = size(ShortesPasses(i).Passes,2); % compute total number of shortes passes from Node to some other node. Passes = ShortesPasses(i).Passes(2:end-1,:); NodesOnTheWay = unique(Passes); if numel(NodesOnTheWay)==1 Count = 1; % hist behaves differently in this case. else Count = hist(Passes(:),NodesOnTheWay);

information theory

目录 1 Market Drivers for IPv6 Adoption 2 Hierarchical Network Design 3 Common IPv6Coexistence Mechanisms 4 Network Services 5 Planning an IPv6 Deployment 6 Deploying IPv6in Campus Networks 7 Deploying VirtualizedIPv6 Networks 8 Deploying IPv6 inWAN/Branch Networks 9 Deploying IPv6in the Data Center 10 Deploying IPv6in the Data Center 11 Deploying IPv6in the Data Center 12Walk Before Running: Buildingan IPv6 Lab and Starting a Pilot

EvoFuzzy 这是用于调整模糊推理系统的的非常简单的Python实现。 要求 已知依赖项： Python（3.5.5） 脾气暴躁（1.14.2） Matplotlib（2.2.2） 要安装依赖项，请cd到存储库的目录并运行pip install -r requirements.txt 代码结构 anfis.py ：包含python ANFIS实现。 diffevo.py ：包含差异进化算法的python实现（基于）。 fobj.py ：包含几个目标函数。 mackey.py ：包含一个示例，该示例使用差异演化来调整ANFIS以预测Mackey Glass系列。 本示例在序列的1500个点上训练系统，并绘制实际序列与预测序列的关系图。 要运行示例，请cd到存储库的目录并运行python mackey.py 去做： 实现除高斯人以外的成员资格功能。 实施其他进化算法来

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快速SRGAN 该存储库的目标是实现实时超分辨率，以对低分辨率视频进行升采样。 目前，该设计遵循架构。 但是代替残差块，采用反向残差块以提高参数效率和快速操作。 这种想法在某种程度上受到。 培训设置如下图所示： 速度基准 通过平均800帧以上的运行时间获得以下运行时间/ fps。 在GTX 1080上测得。 输入图像尺寸 输出尺寸 时间（秒） 第一人称射击 128x128 512x512 0.019 52 256x256 1024x1024 0.034 30 384x384 1536x1536 0.068 15 我们看到有可能以30fps的速度将其上采样到720