一、背景 Neural Network模型一般都会占用很大的磁盘空间，比如AlexNet的模型文件就超过了200 MB.模型包含了数百万的参数，绝大部分的空间都用来存储这些模型的参数了。这些参数是浮点数类型的，普通的压缩算法很难压缩它们的空间。 一般模型的内部的计算都采用了浮点数计算，浮点数的计算会消耗比较大的计算资源（空间和cpu/gpu时间）,如果在不影响模型准确率的情况下，模型内部可以采用
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2024-06-24 13:01:37
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一篇CVPR2022的文章，心血来潮记录下自己的笔记。论文链接论文主体内容本文主要解决6D位姿预测中建立图像（2D）到3D的对应关系的问题发展情况：sparse templates deeply learned dense maps 本文提出一个discrete descriptor能够densely represent the object surface，用多层次binary groupin
neo4j的基础语法与py2neo的使用最近需要实现一个基于知识图谱的医疗问答系统，知识图谱的存储大都选择使用neo4j。我也顺便记录了以下neo4j的常用语法，并使用python与neo4j连接。1.节点创建#创建节点a
create(a)
return a#创建节点b 并包含节点标签以及节点属性
create(b:Alpha:Beta{x:"X",y:"Y"})
return b
上述语句创
1 基础教程 常用网站： 官方文档 Github (latest development) NetworkX官方介绍： NetworkX (NX) is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structu
原创
2021-08-27 10:01:00
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WLAN设备发射功率WLAN设备发射功率区域国家最大发射功率（dbm）中国20欧洲20北美30日本22dbm = 10log(value/1mW) value是以mW(毫瓦)为单位的功率值。db = 10 lg value1/value2 db是一个相对值（value1=2value2，则10 lg2 = 3db）。dbm是一个功率的单位值，db是两个功率的比较所得的相对值。在WLAN通信系统中，
NetworkxMVC快速使用说明前言科研工作中，涉及复杂网络的相关学科，往往离不开Python的Networkx库。作为一个优秀的第三方库，networkx集成了大量常用的方法，包含网络构建，网络拓扑属性计算，网络指标计算，以及经典网络算法实现等，完整教程可参考：中文教程英文教程但科研工作中，我们常用的功能其实不多，“乱花渐欲迷人眼”，或许整合常用的一些方法对于绝大多数人而言可能更适用。本项目基
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2023-12-14 19:13:22
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networkx专栏【python】——入门与教程创建一个图像Nodes（节点）Edges（边）检查Graph对象的元素从Graph对象中移除元素使用Graph对象构造器哪些可作为节点和边访问边和邻边向图像，节点和边添加属性图像属性节点属性边属性有向图：一种图形表示，其中顶点之间的边具有方向，通常用箭头表示。多边图像图像生成器和图像操作1. 使用经典的图操作，例如：2. 使用调用一个经典的小图，
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2024-08-08 09:03:39
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# 如何在R语言中计算接近中心度(closeness)
接近中心度是一种网络分析中的常用指标，通常用来衡量网络中某一节点到其他所有节点的距离。在R语言中，有多个包可以用来计算接近中心度。本文将通过一个简单的流程，帮助您掌握如何使用R语言计算接近中心度。
## 流程概述
在开始之前，我们可以概览一下整个流程。下面的表格列出了实现接近中心度的步骤：
| 步骤 | 描述
# Python NetworkX简介与使用
## 引言
在许多领域中，我们需要处理各种数据之间的关系，如社交网络、物流网络、电力网络等。网络是由节点和边组成的数据结构，而这些节点和边的关系可以通过图来表示。Python的NetworkX库是一个用于创建、操作和研究复杂网络的强大工具。
本文将介绍Python NetworkX库的基本概念和使用方法，并通过代码示例详细说明其功能和用法。
#
原创
2023-08-20 09:34:13
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chapter1快速开始import networkx as nxfrom matplotlib import pyplot as pltG = nx.Graph() # create a graph objectG.add_node('A') # 一次添加一个节点(这里使用字母作为节点的id)G.add_nodes_from(['B','C']) # 添加多个节点G.add_edge('A','
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2023-12-18 10:51:36
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在处理图形和网络数据分析时，Python的NetworkX库是一个强大的工具，而其布局功能更是极大地简化了可视化的过程。在本文中，我将以“Python的NetworkX布局”的主题，详细记录配置环境、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南。
### 环境配置
配置环境是进行NetworkX布局操作的第一步。为了确保完美运行，我们首先需要安装一些依赖的库。
```mermaid
fl
介绍：networkx是python的一个库，它为图的数据结构提供算法、生成器以及画图工具。近日在使用ryu进行最短路径获取，可以通过该库来简化工作量。该库采用函数方式进行调用相应的api，其参数类型通常为图对象。函数API的调用，按照以下步骤来创建构建图：1.networkx的加载在python中调用networkx通常只需要将该库导入即可import networkx as nx2.图对象的创
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2024-08-19 14:21:30
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1. 前言前段时间和几位小伙伴一起学习数学建模，其中解决拼接碎纸片问题(2013年全国大学生数学建模B题1)时候使用了图的模型，虽然Matlab解决具体的图论问题有很好用的工具箱，但由于组里的小伙伴大多使用Python，所以还是希望能使用Python来解决图论相关的问题(其实主要还是Matlab用的比较菜的缘故)。于是我们发现了Python图论相关的package——NetworkX，在接下来的过
networkx学习与使用——（5）节点和边的属性:聚集系数和邻里重叠度节点和边的属性:割点、割边、聚集系数和邻里重叠度节点的凝聚力表现：聚集系数例子生成实际计算边的联系强度属性：邻里重叠度例子生成实际计算完整代码资源参考 节点和边的属性:割点、割边、聚集系数和邻里重叠度在networkx学习与使用——（2）度、邻居和搜索算法中，我们知道一个节点可以有度和邻居等直接的属性，一个度大的节点看上去比
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2024-06-12 21:57:24
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networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。 对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相
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2019-04-15 10:37:00
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Python NetworkX库是一个用于创建、操作和学习复杂网络结构的强大工具。在本文中，我将向小白介绍如何使用Python NetworkX库来构建、分析和可视化图形结构。
整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 1 | 安装NetworkX库 |
| 2 | 创建一个图形结构 |
| 3 | 添加节点和边 |
| 4 | 分析图的属性
原创
2024-04-28 11:40:42
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文章目录NetworkX实例1. 基础Basic2. 绘图Drawing3. 图标GraphNetworkX实例代码下
原创
2022-12-17 19:20:50
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# 如何实现 Python NetworkX Graph
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何在 Python 中使用 NetworkX 库来创建和操作图。NetworkX 是一个用于复杂网络分析的 Python 库，可以用来创建、操作和研究复杂网络结构。我们将通过以下步骤来完成这个任务，并且我会为每一步提供详细的代码示例和解释。
## 步骤概览
首先，让我们通过以下表格来概括整个过程的步骤
原创
2024-05-09 05:59:43
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8天Python从入门到精通【黑马程序员python教程，8天python从入门到精通，学python看这套就够了】 文章目录8天Python从入门到精通第十六章 Python高阶技巧16.5 网络编程16.5.1 Socket16.5.2 客户端与服务端16.5.3 Socket服务端编程16.5.4 实现服务端并结合客户端进行测试16.5.5 小结16.5.6 Socket客户端编程16.5.
参考教程资料https://networkx.github.io/documentation/stable/tutorial.htmlhttp://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&id=337442笔记有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是add_weighted_edges_from
