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第九章数字地形模型(DTM）与地形分析,第2节DEM的主要表示模型；邬伦，刘瑜，张晶，等编著.地理信息系统-原理、方法和应用.第一版，科学出版社，2019..

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我们到了！ 主要思想是我们如何从 EEG 记录数据库构建功能性大脑网络，然后可视化大脑网络中的一些网络特征。 所以让我们明星吧！ （自v。R2015b起）。 带有步骤的网页版本可在以下网址获得： http : //complexity.es/school/neuroscience 使用图论和复杂系统进行功能连接（单击图像中的 PDF 副本）。 本大脑复杂网络教程由 Johann H. Martínez 编写。 使用 EEG 的原始时间序列、频带分解、建立基于相关性的大脑网络（不同类型的相关性）、可视化图形的矩阵表示、使用矩阵重新布线和阈值方法。 在这里，我们使用 Sporns 等人的 Brain Connectivity Toolbox (BCT)，麻省理工学院的 Matlab 网络分析工具。 感谢 David Legland 的函数“double2rgb.m”。 数据集是从 Chen

主要介绍weblogic管理以及在J2EE上的应用，如WebLogic如何设置session超时时间 1 web.xml 设置WEB应用程序描述符web.xml里的元素。这个值以分钟为 单位，并覆盖weblogic.xml中的TimeoutSecs属性 54 此例表示Session将在54分钟后过期 当设置为－2，表示将使用在weblogic.xml中设置的 TimeoutSecs这个属性值。 当设置为－1，表示Session将永不过期，而忽略在 weblogic.xml中设置的TimeoutSecs属性值。 该属性值可以通过console控制台来设置

主要邻里聚集 在PyTorch，DGL和PyTorch Geometric中实现图网的主要邻域聚合 。 概述 我们提供PyTorch，DGL和PyTorch Geometric框架中的主要邻域聚合（PNA）的实现，以及用于生成和运行多任务基准的脚本，用于运行实际基准的脚本，灵活的PyTorch GNN框架以及其他实现用于比较的模型。 该存储库的组织方式如下： models包含： pytorch包含在PyTorch中实现的各种GNN模型： 聚合器，缩放器和PNA层（ pna ）的实现 可以与任何类型的图卷积一起使用的灵活GNN框架（ gnn_framework.py ） 本文中用于比较的其他GNN模型的实现，即GCN，GAT，GIN和MPNN dgl包含通过实现的PNA模型：聚合器，缩放器和层。 pytorch_geometric包含通过实现的PNA模型：聚合器，缩放器和图层。

PHC包装 PHCpack是用于通过同伦连续方法求解多项式系统的软件包。 多项式系统是由多个变量组成的多项式序列。 同伦延续方法分两个阶段运行。 在第一阶段，构造了一系列的多项式系统（所谓的同伦）。 该同态包含具有已知解的多项式系统。 在第二阶段，从已知解开始，使用数值连续法来跟踪由同伦定义的解路径，并得出给定多项式系统的解。 PHCpack的1.0版已由ACM Transactions of Mathematical Software（ACM TOMS）作为算法795存档。PHCpack包含MixedVol（T。Gao，TY Li和M. Wu的ACM TOMS的算法846），可快速计算混合量。 DEMiCs（由T. Mizutani，A。Takeda和M. Kojima进行的所有混合单元的动态枚举）对于具有许多不同支持的大型系统，以比MixedVol更快的速度计算混合体积。 DEMi

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