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复杂网络的入门必备，回顾近年来在复杂网络领域中的进展，重点在于网络拓扑特性及动力学的统计力学研究取得的进展。由张宁 王恒山翻译

神经网络和统计学习（Neural networks and statistical learning） by K.-L. Du and M.N.s. Swamy

Web3示例 带有Web3 javascript示例脚本的Node.js，可从以太坊区块链获取基本信息（交易，余额，以太币和代币）。 什么是？ 我不是开发人员。 但是，我想学习如何编写与以太坊区块链交互的代码，这是我认为是最有趣的区块链项目之一，是学习如何在网站或仅在控制台中使用臭名昭著的“区块链”的好地方使用一些JavaScript。 如前所述，我不是开发人员，这证明确实是个挑战。 Googling找到了一些很好的示例，但是最终我得到的很多还是我编写的代码。 话虽如此，任何专业人士威力会注意到我的代码并不完美。 本来我打算将所有这些都写成一篇中型文章，但是在Github上找人帮助或更正错

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加权网络是复杂网络研究的一个重要分支,连边权重的异质性有助于刻画复杂系统的各种特性.但长期以来,由于加权网络上各种统计量的定义不统一、物理意义不明确,很多学者直接抛弃交互作用的强度,使用门限值将加权网络变为二值无权网络后再进行研究.本文综述了加权网络上常用的统计量,并简要介绍了这些统计量在实际复杂系统分析中的应用.本研究有助于相关研究人员明确各种加权网络统计量的物理意义,使用加权网络对复杂系统进行分析和刻画.同时,理解各种常用统计量的内在联系和应用背景是构造更有效加权网络统计量的基础.最后介绍了各种权重网络的随机化置乱方法,为分析和理解实际加权网络统计量的绝对值提供了参考和比较.

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