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网络拓扑结构中，计算各个节点是否是连通的。

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讨论了表征热传导过程的各个物理量，并且通过实例，介绍了通过散热过程的热传导计算来求得芯片实际工作温度的方法 随着微电子技术的飞速发展，芯片的尺寸越来越小，同时运算速度越来越快，发热量也就越来越大，如英特尔处理器3.6G奔腾4终极版运行时产生的热量最大可达115W，这就对芯片的散热提出更高的要求。设计人员就必须采用先进的散热工艺和性能优异的散热材料来有效的带走热量，保证芯片在所能承受的最高温度以内正常工作。 如图1所示，目前比较常用的一种散热方式是使用散热器，用导热材料和工具将散热器安装于芯片上面，从而将芯片产生的热量迅速排除。本文介绍了根据散热器规格、芯片功率、环境温度等数据，通过热传导计

RL图 用于深度强化学习的模块化计算图。 RLgraph是一个在研究和实践中快速原型化，定义和执行强化学习算法的框架。 RLgraph与大多数其他库不同，因为它可以支持TensorFlow（或通常的静态图），也可以通过单个组件接口支持急切/按运行定义执行（PyTorch）。 您还可以在此处找到介绍性博文： 。 RLgraph公开了使用代理的良好定义的API，并提供了用于测试和组装机器学习模型的新颖组件概念。 通过分离图定义，编译和执行，无需修改代理定义即可访问多个分布式后端和设备执行策略。 这意味着它特别适合从应用用例原型到大规模分布式培训的平稳过渡。 版本0.4.0中RLgraph的

要求 存在一个文件夹内有若干张图像，需要计算每张图片的RGB均值，并计算全部图像的RGB均值。 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 1 10:43:29 2018 @author: Administrator """ import os import cv2 import numpy as np path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/rgb' def compute(path): file_names = os.listdir(path) per_image_Rmean = []

Canny边缘检测： 计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。 1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。    1.2高斯滤波核计算 二维高斯分布： 假定中心点的坐标是（0