Network_Traffic_Analyse 网络流量在线分析系统的设计与实现（C语言） 该系统具有以下功能：（1）实时抓取网络数据。（2）网络协议分析与显示。（3）将网络数据包聚合成数据流，以源IP，目的IP，源端口，目的端口及协议（4）计算并显示固定时间间隔内部网络连接（双向流）的统计量。数据的基础上分析不同网络应用的流量特征。 详细内容：（1）能够实时抓取网络中的数据包。并实时显示在程序界面上。用户可自定义过滤条件以抓取所需要的数据包。（2）分析各个网络协议格式，能够显示（3）采用哈希链表的形式将网络数据以连接（双向流）的形式存储。（4）计算并显示固定时间。间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数量，上行与下行的数据量大小等）。例如，抓取间隔（如30分钟）的网络流量，进入段时间以固定时长（如1分钟）为单位分开几个时间片，计算网络连接在每一个时间片内的相关统计量。并在

在大数据时代，社交网络已成为互联网上人类交流与互动的重要体现。 识别网络中有影响力的传播者，在疾病爆发，病毒传播和舆论控制等各个领域都起着至关重要的作用。 基于这三种基本集中度测度，提出了一种应用偏好关系分析和随机游走技术的综合算法PARW-Rank，用于评估节点影响。 对于每个基本度量，分析网络中每个节点对之间的优先级关系，以构建部分优先级图（PPG）。 然后，通过结合针对三种基本度量的偏好关系来生成综合偏好图（CPG）。 最后，通过在CPG上进行随机游走来确定节点的排名。 此外，使用五个公共社交网络进行比较分析。 实验结果表明，与现有的单一中心测度方法相比，我们的PARW-Rank算法可以实现更高的精度和更好的稳定性。

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梯度集中TensorFlow 这个Python套件在TensorFlow中实现了梯度集中，这是Yong等人建议的一种简单有效的针对深度神经网络的优化技术。 。 它既可以加速训练过程，又可以提高DNN的最终泛化性能。 安装 运行以下命令进行安装： pip install gradient-centralization-tf 用法 为指定的优化器创建集中式渐变函数。 参数： optimizer ：一个tf.keras.optimizers.Optimizer object 。 您正在使用的优化程序。 例子： >> > opt = tf . keras . optimizers . Adam ( learning_rate = 0.1 ) >> > optimizer . get_gradients = gctf . centralized_gradients_for_optimize