基于snmp的网络拓扑发现.zip

针对目前基于种子节点选择的社区发现算法在准确性和复杂度等方面存在的不足, 提出了一种基于Node2Vec的重叠社区发现算法. 首先, 使用Node2Vec算法学习到网络中每个节点的向量表示, 用以计算节点间的相似度, 其次, 利用节点影响力函数计算节点影响力并找出种子节点, 然后基于每个种子节点进行社区的扩展优化, 最终挖掘出高质量的重叠社区结构. 本文选取多个真实网络进行了对比实验, 结果表明, 本文所提出的算法能够在保证良好稳定性的前提下发现高质量的社区结构.

autojs开发的脚本，自动点击逛会场逛店铺，有bug，可能逛会场第一次进入会场退出后重新找不到进入入口会跳过，逛店铺，每个店铺会进入两次，可自行修改优化

在这项工作中，我们提出了一种在最小超对称标准模型的背景下在大型强子对撞机中发现星点的新搜索策略。 该搜索得益于重型CP奇数和CP奇数希格斯玻色子（H / A）的大型s通道b夸克production灭生产，可以在tanβ≫ 1避免严格H / A→的区域中实现→ τ+τ-通过衰变搜索成stau对。 我们还将重点关注staus分支比受tau轻子和最轻的neutralino衰减支配的区域。 因此，实验特征包括一个由tau-轻子对组成的最终状态，再加上大的缺失横向能。 我们通过大量的希格斯玻色子衰变利用了较大的staupair生产横截面，其比staus的常规电弱生产横截面大一到两个数量级。 一组基本的切割使我们能够在下一次LHC运行中，以14 TeV的质心能量和仅100的总积分发光度，在发现水平（5个标准偏差）下获得SM背景上信号的重要性。 fb-1。

Altium Designer 发现的机密

《数学的发现》 这书很经典，适合初中学生看

在进行首次实验性概念设计后将近20年，在Gran Sasso地下实验室（LNGS）中运行了五年，以及CERN沿CNGS光束从CERN发送的数十亿μm的中微子，2015年，OPERA中微子探测器已允许 期待已久的发现是将介子中微子直接转化（振荡）为τ-中微子。 在1998年超级神冈合作组织发现中微子振荡之后，这一结果明确地证实了所谓大气通道的解释。

数据的挖掘与知识发现

运行VC运行库，解决RobotStudio出现“发现未定义错误”的问题。

分区查找器2 PartitionFinder 2是一个Python程序，用于同时选择分区方案和分子进化模型，以进行DNA，蛋白质和形态数据的系统发育分析。 您可以在进行系统进化分析之前使用PartitionFinder 2，以便确定在分析之前如何将序列数据划分为单独的模块，并同时在每个模块上执行模型选择。 操作系统 Mac / Windows / Linux 手动的 该手册包括安装说明，快速入门和（非常）详细的说明。 英文：PDF位于/docs文件夹中。 中文： ，如果需要原始HTML，则可以在/docs文件夹中查看 教程/演练