1.图的相关定义注意，图中重要的两个权值！做题时搞清楚，是对 “点权” 的处理还是对 “边权” 的处理。1.1 点权需要单独开一个数组来记录点权，weight[] 。1.2 边权邻接矩阵、邻接表存的就是边权。2.图的存储2.1邻接矩阵节点数量在 以下 存储边权：int G[MAXN][MAXN]存储点权：int weight[MAXN]2.2邻接表存储边权：struct node{
int v
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2024-10-14 13:06:22
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文章目录卷积神经CNN卷积表达式应用场景卷积神经网络基本原理数据填充感受野激活函数池化层全连接层主要应用自然语言处理领域主要应用 卷积自然图像中物体大多具有局部不变性特征[①][②][③]，但全连接的前馈网络很难提取这些局部不变性特征，但卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)则可以。表达式(f**g*)(n)称为 f 和 g 的卷积，表达式:应用场
算法描述适用条件算法步骤代码实现算法分析边的处理顺序负权环得到最短路径 算法描述输入：图（V,E）和起点original 输出：从original到其他任意节点的最短路径（长度和最短路径构成） 附上两个友情链接：programiz bellman-ford，geeksforgeeks bellman-ford适用条件Bellman-ford算法适用于单源最短路径，图中边的权重可为负数即负权边
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2024-05-08 22:28:43
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图可视化工具Gephi使用教程操作界面介绍在Gephi界面完成图的绘制键盘输入导入CSV文件直接在概览界面鼠标点击创建自己创建一个红楼梦关系网络图用一个Web of Science上的数据创建一个有向关系图静态随机数据使用动态数据的使用Gephi的可视化处理节点移动节点放大&缩小单个节点的放缩部分节点的放缩全部节点的放缩调整节点颜色单个节点颜色部分节点颜色全部节点颜色边粗细调整节点标签编
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2024-07-18 21:58:21
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3.1. 线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 3.1.1. 线性回归的基本元素线性模型矩阵向量表示为： 线性回归的目标是找到一组权重向量w和偏置b： 当给定
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2024-09-10 17:07:55
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记录一下自己深度学习的开始2020.12.08,以后坚持每天都写一点自己学习心得回归:根据输入的数据,预测出某个具体的值 h(x)就是预测的值,也可以写作y^ 因此,为了找到合适的权重(theta),数学上有很多找到其值的方法,在机器学习和数据分析中,我们常用的方法有四种线性回归多项式回归岭回归LASSO代价函数(损失函数) 在学习各类回归方法之前,必须有必要先了解代价函数 损失函数是由似然函数推
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2024-03-24 18:33:59
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gephi是一个数据可视化处理软件，其中有很多对数据分析的统计算法，对于很多数据分析算法都有实现，那么就来看看其中的一些统计方法：
1. degree （平均度）
计算每个节点的度，并统计相同度的节点数量
平均度： 有向图： 所有点的度数总和/节点数*2 无向图： 所有
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2024-05-10 17:09:21
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1. 算法来源这个要从搜索引擎的发展讲起。最早的搜索引擎采用的是 分类目录[^ref_1] 的方法，即通过人工进行网页分类并整理出高质量的网站。那时 Yahoo 和国内的 hao123 就是使用的这种方法。后来网页越来越多，人工分类已经不现实了。搜索引擎进入了 文本检索 的时代，即计算用户查询关键词与网页内容的相关程度来返回搜索结果。这种方法突破了数量的限制，但是搜索结果不是很好。因为总有某些网页
relief算法Relief算法最早由Kira提出，最初局限于两类数据的分类问题。Relief算法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms)，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，权重小于某个阈值的特征将被移除。Relief算法中特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。算法从训练集D中随机选择一个样本R，然后从和R同类的样本中寻找最近邻样本H
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2024-03-18 09:23:39
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“之前的若干教程中涉及了复杂网络基本理论及网络特征结构指标的计算等内容，复杂网络分析的软件工具很多，其中Gephi算是近年来较为流行的轻量级网络可视化与分析工具，特制作一系列教程来介绍该软件的使用。第一部分主要是介绍Gephi软件的基本概况。”在官网(https://gephi.org/)上可以获取关于Gephi的大量资料，包括软件下载、功能介绍、学习材料、插件开发等内容。没有任何一本教材或一门教
文章目录图内存中存储图数据结构邻接矩阵存储方法用邻接矩阵（Adjacency Matrix）来表示一个图的缺点：浪费空间优点邻接表存储方法（Adjacency List）广度优先算法Breadth-First-Search（BFS）深度优先搜索Depth-First-Search（DFS） 图顶点：图中的元素边图中的一个顶点可以与任意其他顶点建立连接关系。我们把这种建立的关系叫做边（edge）。
全网最详细的Gephi安装与使用教程一、下载 下载完成后Next到底就可以了二、基本使用1. 文件导入 点击菜单栏中的“文件” —>“打开” 后即可输入选择的文件，支持的文件类型有很多，可以在“文件类型” 中选择，输入文件后产生一个输入报告，报告中有关于节点和边的信息等。点击输入报告中的“确定” 后，产生一个初始图像。若要从数据库中导入，则选择“文件” —>“输入数据” —
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2024-07-10 18:31:14
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在上一篇[1]中，我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了<权力的游戏>中的人物关系。在本篇中，我们将展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。NetworkXNetworkX [2] 是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了大量常用的图与复杂网络分析算法，可以方便地进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作，功能丰富，简单易用
问题描述 : 目的：使用C++模板设计并逐步完善图的邻接表抽象数据类型（ADT）。 内容：（1）请参照图的邻接矩阵模板类原型，设计并逐步完善图的邻接表ADT。（由于该环境目前仅支持单文件的编译，故将所有内容都集中在一个源文件内。在实际的设计中，推荐将抽象类及对应的派生类分别放在单独的头文件中。） （2）设计并实现一个算法，在已存在的有权图中取两端点为u和v的边上的权值。获取成功，返回true；否则
第一章.Gephi简介 1.1 最简单的8个图形： 简单的节点连线图： 1.2 Gephi图形界面 主界面中的Data Laboratory界面，这里主要用来查看数据，注意：节点和边的数据是分开的。 就像GML文件中的节点和边是有各自的标签的。 图形预览界面，可以调整不同的参数，达到想要的效果 第二章.数据输入或
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2024-07-22 13:45:36
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文章目录利用Gephi软件绘制网络图1. 生成物种相关性矩阵2. Gephi生成点、边文件3. 点、边文件注释4. 网络点、边美化5. 网络属性、预览和标签参考文献 作者：中国科学院天津工业生物技术研究所 王敬敬 博士 利用Gephi软件绘制网络图1. 生成物种相关性矩阵此步骤需要在R语言环境下运行，依赖psych包，输入文件为典型的OTU表或属水平丰度矩阵，示例如下。输入文件FH_CK.tx
二三树满足二分搜索树的基本性质(有序)节点可以存放一个元素或者两个元素，一个节点可以有两个孩子或者三个孩子，二节点和三节点二三树是一颗绝对平衡的树（根节点到任意叶子节点 的高度是一致的）插入 如果子树为空，那么新数据会插入到叶子节点中去，产生节点融合。形成4节点之后，开始分裂为子树，即二分搜索树当第二个四节点形成之后，由于需要绝对平衡，所以需要新的节点融合进上一级的节点红黑树红黑树本质上是二叉查找
十三、GDI+实例——灰度效果图片灰度化处理的方法主要有三种：最大化法。这种方法的原理是使RGB的值等于值，即：R=G=B＝max(R，G，B)使用最大化法处理后的灰度图像的亮度很高。平均值法。这种方法的原理是使RGB的恒等于三个色彩分量的平均值，即R=G=B＝ (R+G+B)/3使用平均值法处理后的灰度图像亮度较为柔和。加权平均值法。 “加权”是统计学中常用的名词，这种方法是根据重要
给你一个n节点的无向带权连通图，同时告诉你边的端点和权值
对于部分权为-1的边，可以进行修改为任意值，最后使得初始点到目标点最短距离为target1. Dijkstra第一次使用迪杰斯特拉算法，将所有能修改的权值视作1，计算到各点的最短距离
判断该距离是否有操作空间，满足要求的情况下计算要修改的量delta
第二次使用迪杰斯特拉算法，因为每次要从最短的路径进行修改
尝试将能修改的边都进行修改，使到
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2024-04-09 10:59:31
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我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝，除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”，当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一，而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph，并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。数据集本文的数据集来源：冰与火之歌第一卷(至第五卷)[1]人物集 (点集）：书中每
