PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD3 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

利用networkx，numpy，matplotlib，将邻接矩阵输出为图形。 1，自身确定一个邻接矩阵，然后通过循环的方式添加变，然后输出图像 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np G = nx.Graph() Matrix = np.array( [ [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], # a [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0], # b [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], # c [0, 0, 0,

第九章 电磁兼容/电磁干扰实例 第一节 散热片 这个例子教你如何在 HFSS 设计环境下创建、仿真、分析散热片。 随着高功率和微波时钟的快速发展，研究散热片发射微电子变得十分必要。接下来我们研究一个单 点接地结构的性能。下图详细描述了这个静态装置，你也即将要创建它： F.9.1.1 微波仿真论坛 组织翻译 第 449 页

以文件操作输入邻接矩阵存储的无向图，广度和深度的递归遍历

基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测 提出了一种基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测方法。 我们已经在某些应用中成功使用了这种方法，例如卫星跟踪，UGV制导和姿态估计。 :smiling_face_with_smiling_eyes: 可以从最新版本中下载Matlab和Python的二进制文件。 1编译我们的代码 我们已经成功地将AMED应用于各种平台（Windows，Ubuntu，ARM）。 用于不同平台的代码可能需要进行一些细微的更改。 1.1 Windows OpenCV> 3.1.0 VS 2015 您可以将所有.h和.cpp文件添加到您的项目中。 不要忘记配置有关OpenCV项目:)。 main.cpp给出了一个从图像中检测椭圆的示例。 AAMED aamed（drows，dcols） 。 卓尔（dcols）必须大于所有已使用图像的行（cols）。 然后，我们可以使用aamed.run_FLED（imgG）; 从多个图像中检测椭圆。 非常重要

复杂网络中生成幂律网络邻接矩阵，对初学者很有帮助

邻接矩阵存储图的深度优先遍历 邻接矩阵表示的无向图遍历实现。 #include using namespace std; #define MAX_SIZE 100//最大顶点数 。 #define MAX_INT 326564//表示极大值，即 ∞ 。 typedef char Elemtype_A;//定义顶点的数据类型为字符型 。 typedef int Elemtype_S;//定义边的权值为整型 。 /*深度优先遍历（DFS） 方法： (1)在访问图中某一起始顶点 ν后，由 v出发，访问它的任一邻接顶点 w； (2)再从 W,出发，访问与 w,邻接但还未被访问过的顶点 Mzi (3)然后再从 Wz出发，进行类似的访问，.. (4)如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点u为止。 (5)接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被 访问的邻接顶点。 如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的 访问； 如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中 所有顶点都被访问过为止。*/ //1.邻接矩阵的

本程序是邻接矩阵，邻接表的利用，共有4项功能,分别是： (1)建立并显示图的邻接表。 （2)以非递归方式进行深度优先遍历，显示遍历结果。 (3)对该图进行拓扑排序，显示排序结果。 (4)给出某一确定顶点到所有其它顶点的最短路径。

邻接矩阵 Kruskal 算法的相关实现。代码完美可运行。

内容包含图的相关算法的关键代码，包含但不限于图的存储结构（邻接矩阵和邻接表）、DFS 和 BFS（含递归和非递归两种形式）、拓扑排序、最小代价生成树（Prim 和 Kruskal 算法）、最短路径（Dijkstra 和 Floyd 算法）等等。 在内容的最后，还附加有习题（含真题）以及解析。 适合考暨南大学 848 和 830 考研中（图的相关应用算法是考试的重点）， 或是其他需要考或学习图的应用算法的人群。 PDF 源于下方链接：（如若有问题可以问博主，若博主在线便会回答） https://blog.csdn.net/qq_34438969/article/details/127176373