在layer插件原有属性maxmin基础上添加了两个属性:notmax(不出现最大化),notmin(不出现最小化),后两个属性仅在maxmin属性为true时才生效.
2022-01-13 09:24:31
56KB
1
针对已有的多通道并行传输中的流量分配方法不区分业务、也未考虑资源收益的问题, 分析了业务参数模型, 引入业务的收益作为多通道并行传输中流量分配的效益评价函数, 通过将流量分配映射为带宽分配建立了基于收益最大化的多通道并行传输流量分配模型。基于边际收益递减法则, 提出了一种边际收益优先的多业务流多通道并行传输流量分配算法, 该算法先根据边际收益优先的贪心策略获取最大化收益的流量分配方案, 然后通过调整业务在不同通道间的流量来保证业务的最低质量要求, 最后通过典型业务实例分析和仿真实验验证了算法的有效性。与基于带宽比例策略的流量分配算法相比, 所提出的方法能够在保证业务质量的前提下, 实现带宽资源的优化配置, 提高运营商的收益。
2022-01-07 10:27:41
1.3MB
1
Qt C++自定义窗体，实现阴影、拖拽、缩放、最大化等功能，零积分下载
2021-12-28 09:04:19
2.84MB
1
Linear_Threshold
社交网络影响力最大化算法（线性阈值算法以及改进算法）
1、Python 实现社交网络影响力最大化 Linear_Threshold（线性阈值模型）算法。
2、对线性阈值模型算法进行优化改进，实现贪心算法。
3、代码中有详细注释说明，测试代码，测试节点数据集，并对数据集进行处理，输出测试结果。
4、代码实现环境：Python2.7, Anoconda2,Pycharm2017。
2021-12-23 09:31:52
9KB
1
文章目录简介IMRank （边缘爆破）算法思路效率分析代码实现
简介
对于影响力最大化问题，我以前写过两个blog
影响力最大化 IC模型+贪心算法
影响力最大化 模拟爆发(粗糙笔记)
但是，对于这两个方法都不是最优的：
对于IC模型
模型使用了贪心算法，然后遍历激活结点，每一次遍历将可能被激活的结点按照概率激活。然后选择影响力最大的组合。
对于我测试使用的邻接矩阵的大小是200*200的，也就是200个点的图，选出影响力最大的五个点的时间是13s左右。准确率比较高。
对于模拟爆发
模拟爆发只要设置足够多的模拟爆发次数就几乎可以得到最准确的影响力最大的五个点，但是缺点就是性能太差了，在实际的应
2021-12-22 14:48:33
140KB
1
运行 first.htm 查看效果。在制作网页时，往往会期望主页或某个页面以最大化的方式显示。一般可以用window.open的方式实现。但是，在某些情形下，打开窗口很可能被系统拦截，致使打开失败。这个例子两手准备，如果最大化打开新窗口成功，则关闭第一个窗口，否则，采用常规方式打开。这样，就保证了不会出现新窗口没打开而原窗口又关掉的情况。
2021-12-22 10:34:44
1KB
1
高斯混合模型的期望最大化算法的实现， 考虑 20 个点的数据并使用 EM 算法使用两个高斯分布对该数据进行建模
2021-12-17 15:49:52
65KB
1
在这个项目中，我们研究了隐马尔可夫随机场 (HMRF) 模型及其期望最大化 (EM) 算法。 我们使用 HMRF-EM 框架实现了一个名为 HMRF-EM-image 的 MATLAB 工具箱，用于二维图像分割。 该工具箱还实现了边缘优先保留的图像分割，并且可以轻松地针对其他问题重新配置，例如 3D 图像分割。 文件： https : //arxiv.org/pdf/1207.3510.pdf
2021-12-14 16:40:27
812KB
1