网络中节点重要性度量对于信息的扩散、产品的曝光、传染性疾病的检测等都具有重大的理论意义。为了度量节点重要性，基于网络拓扑结构考虑全局信息和局部信息提出了加权的节点重要性度量方法。对于一个无权网络，先考虑网络全局信息，计算出每个节点的特征中心向量值，将边两端节点值的和作为边的权重，从而构成一个加权网络；然后根据加权网络的局部信息求出加权网络的度。基于SIR模型的四个实证网络，实验结果表明加权方法比特征向量中心性、度中心性、紧密度中心性和介数中心性方法的效果更显著。
2021-11-03 13:32:24
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2021-11-01 16:11:04
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2021-10-30 11:53:39
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社交距离检测
您可以在此处找到包含完整算法和代码的视频：（ ）
Github通常不支持大于25 Mb的文件。您可以在找到yolo权重
下载并移至yolo-coco文件夹
对于CPU：
要在您的终端中运行此代码：
*打开您的终端
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如果尚未安装python3，请先安装python3！
运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。
运行source venv/bin/activate激活您的环境！
编写pip install -r requirements.txt以安装与此项目相关的python依赖项，例如opencv，numpy，scipy等。
运行命令time python social_distance_detector.py --input pedestrians.mp4 --output output.avi --display 1运行您的社交距离检测项目
运行命令的最后一行后，将弹出一个窗口，执行该文件后，将在目录中显示一个output.avi文件，如下所示：
对于GPU：
您可以在这里找到我的Googl
2021-10-26 18:43:52
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