图论 介绍 图论有时被称为复杂网络或网络科学或网络分析，是离散数学中最前卫的研究领域之一，也是我最喜欢的学科之一。 在这里，“图形”是首选名称，因为太多的人将“网络”一词与互联网联系在一起。 鉴于数据科学的繁荣，图论一直被机器学习的炒作所笼罩。 但是，一些一流的技术公司（例如Google和Facebook）在很大程度上依赖于图论的研究。 该存储库旨在增加图论对所有读者的了解。 它包含常见的图形算法，流行的网络模型，有趣的基于代理的仿真和惊人的复杂系统。 代码范围从基本级别到复杂级别，在生态学，流行病学，社会学，经济学，金融学等领域都有广泛的应用。Julia和Python均用于构建不同的脚本。 随着我逐渐攀升学习曲线，越来越多的有趣内容将会涌现出来。 敬请关注！ 目录 演算法 马图拉·贝克（Matula Beck） 原始 应用领域 疫情暴发 外汇套利 人居竞赛 人居占用 核心 骑士之旅

在本文中，给出了仿生四足动物的设计，主要侧重于腿的设计，并对该机构的力分析进行了计算和模拟。 为了更好地改善设计，应减小鞋底力和关节扭矩，以提高机器人的机动性和承载能力。因此，针对这种四足机器人系统，提出了一种基于生物力学和仿生控制策略的设计方法。 该设计方法主要包括机械柔韧性元件和控制柔韧性元件，可以减少髋关节和膝关节的接触力和扭矩。 腿部设计的第一个原型旨在实现有关优化机器人腿部的力和扭矩的一般概念，并为在复杂地形条件下的进一步实验做准备。

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复杂的YOLOv4 本文基于YOLOv4的PyTorch实现： 特征 基于YOLOv4的实时3D对象检测 支持 张量板 镶嵌/切口增强训练 使用旋转框的损失进行优化。 更新2020.08.26 ： 更快的训练，更快的推理 无锚的方法 无需非最大抑制 示范（在GTX 1080Ti上） 2.入门 2.1。要求 pip install -U -r requirements.txt 有关和库的信息，请参阅其官方网站上的安装说明。 2.2。资料准备 从下载3D KITTI检测数据集。 下载的数据包括： Velodyne点云（29 GB） ：将数据输入到Complex-YOLO模型 对象数据集的训练标签（5 MB） ：Complex-YOLO模型的输入标签 对象数据集的摄像机校准矩阵（16 MB） ：用于可视化预测 对象数据集的左侧彩色图像（12 GB） ：用于可视化预测 请确保您按照以下方式

Elias M.Stein、RamiShakarchi所著的《复分析》由在国际上享有盛誉普林斯大林顿大学教授Stein等撰写而成，是一部为数学及相关专业大学二年级和三年级学生编写的教材，理论与实践并重。为了便于数学专业的学生学习，全书内容简明、易懂,读者只需掌握微积分和线性代数知识。本书已被哈佛大学和加利福尼亚理工学院选为教材。 仅供个人学习使用。

Function Theory of One Complex Variable, PDF版的，很清晰，有需要的同学可以看看