Louvain社区检测算法介绍用途：用来进行社区检测，抽象来说，就是从一个网络图中，利用模块度启发式的分为若干个不同的分区，区内联系紧密，区间联系稀疏。模块度：模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差，它的取值范围是 [−1/2,1)，其定义如下：流程Louvain算法的思想很简单： 1）将图中的每个节点看成一个独立的社区，次数社区的数目
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2023-08-14 15:52:22
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本文原创作者知乎主页链接为
https://www.zhihu.com/people/he-he-he-he-77-19-21louvain 算是目前市面上提到的和使用过的最常用的社区发现算法之一了，除此之外就是 infomap，这两种。模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数之差，它的取值范围是 [−1/2,1)，其定义如下：这个公式的含义一
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2023-12-22 15:16:10
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模块化一.模块1.模块module：为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在python中，一个.py文件就称之为一个模块(Module)2.模块的好处：(1)提高了代码的可维护性(2)编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。3.模块一共分三种：(1)python标准库(py
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2023-06-26 11:16:27
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python——模块、包、标准库、第三方模块安装
1 模块1.1 模块（module）简介模块化——指将一个完整的程序分解为一个一个小的模块，通过将模块组合，来搭建出一个完整的程序。模块化的特点：
① 方便开发
② 方便维护
③ 模块可以复用！在Python中一个py文件就是一个模块，要想创建模块，实际上就是创建一个python文件注意：模块名要符号标识符的
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2024-07-14 07:46:40
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# 模块度计算在社区发现中的应用
在网络科学和社交网络分析中，模块度（Modularity）是一个重要的指标，用于评估网络中社区结构的质量。简而言之，模块度衡量的是网络中节点聚集在同一社区的程度。较高的模块度意味着节点之间的连接比跨社区的连接更加密集。
## 模块度的计算原理
模块度（Q）的计算方法如下：
- 设网络中有 \( m \) 条边，\( A \) 为邻接矩阵，\( k_i \)
本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形（准确的说，应该是闭合图像）。
原创
2022-12-19 17:27:06
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## MATLAB接入Python模块
### 1. 简介
MATLAB和Python都是常用的科学计算语言，各自有着丰富的功能和库。在某些情况下，我们可能需要将两者结合起来使用，以充分发挥各自的优势。本文将介绍如何在MATLAB中接入Python模块，以实现更强大的计算和分析功能。
### 2. 整体步骤
下面是实现MATLAB接入Python模块的整体步骤：
```mermaid
f
原创
2023-11-18 10:38:21
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算法的概述 算法部分主要由头文件，和组成。 是所有STL头文件中最大的一个，其中常用到的功能范围涉及到比较、交换、查找、遍历操作、复制、修改、反转、排序、合并等等。 体积很小，只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数，包括加法和乘法在序列上的一些操作。 中则定义了一些模板类，用以声明函数对象。 STL提供了大量实现算法的模版函数，只要我们熟悉了STL之后，许多代码可以被大大的化简，
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2023-10-18 11:17:41
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MATLAB仿真中常用的一些函数（不完全个人总结：）对自己日常仿真中出现的比较生疏，或者容易遗忘的MATLAB函数进行了总结，回来查阅或是记忆一下想来也是不错的。Ctrl+F用起来！21.dig()函数——对角矩阵>> dig(4,b,a,1,6,5)22.unidrnd()函数——产生均匀离散整数随机数>> a = unidrnd(100, 2, 3)
a =
11 99
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2024-08-31 09:47:02
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Python - Matlab目录Python-Matlab 引擎Python-Matlab 数组Python-Matlab 基本操作Python-Matlab 调用 m 文件 Matlab的官方文档中介绍了Matlab与其余编程语言之间的引擎接口，其中包括对于Python开放的引擎API，可参考官方教程，其中包括引擎安装，基本使用，以及Python与Matlab之间的数据类型
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2023-08-04 19:28:40
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近期在学习电机的智能控制，里面用到了Matlab中的S函数，在此先对S-function做一个小结。S-function模块，位于Simulink/User-Defined Functions模块库中，S-function模块及其对话框如下图所示： S-function name:填入S-function
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2024-04-19 15:33:00
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-------模糊计算结果如下-------------输入 6 对应的类型为： BN。552-可以交
原创
2022-10-08 09:57:01
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>> clear;>> x1=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y1=[0,0.55,0.69,0.86,0.93,0.93,0.97,0.97,1];>> x2=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y2=[0,0.45,0.79,0.93,0.97,0
论文题目：Network Motifs: simple Building blocks of Complex Networks论文地址：https://science.sciencemag.org/content/298/5594/8241. 模体：网络中多层出现局部的结构模体的定义是：“在复杂网络中发现的某种相互连接的模式个数显著高于随机网络”。所谓互相连接的模式，在三个节点组成的有向图，一共有
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2024-09-13 13:30:39
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# 如何计算模块度的 Python 代码实现指南
模块度（Modularity）是网络分析中十分重要的一个指标，它衡量了图的社区结构的好坏。本文将为你详细介绍如何使用 Python 来实现模块度的计算。我们将分步骤进行分析，为确保你的理解，我会提供每一步的代码和注释。
## 一、流程概述
为了计算模块度，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-24 05:27:54
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一般来说，编程语言中，库、包、模块是同一种概念，是代码的组织方式。Python中只有一种模块对象，但是为了模块化组织模块的便利，提供了一个概念——包！模块(module)：指的是Python的源代码文件。包(package)：是的是模块组织在一起的包名同名的目录及其相关文件。导入语句import 模块1，模块2：这是完全导入(导入不建议用逗号分隔写成一行，可以多个导入)
import……as……：
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2024-08-30 09:22:54
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目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础 两层基站（BS）组成整个通讯网络，第 1 层为 Macro 基站记为fai1 ，第 2 层为 Micro 基站记为 fai2 ，均服从泊松分布，相互独立，密度分别为 。 根据 fai1， fai2 （这里取值根据画图美观程度而定，不一定要和后面的计算相同）的密度在 坐标为 10×10km 的面积内、按照泊松分布随机生成若干个点（随机抛洒两遍
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2024-05-08 09:08:11
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1 % sobol 参数敏感性分析
4 % wiki： https://en.wikipedia.org/wiki/Variance-based_sensitivity_analysis
5 %运行环境 matlab2016b
6 %作者 blzhu@buaa.edu.cn 2020年6月7日
7 %% 初始化
8 clc;
9 clear all;
10 close a
# 如何实现 Python 圈复杂度模块
在软件开发中，“圈复杂度”是一个非常重要的指标，它用来衡量程序的复杂程度。圈复杂度越高，意味着代码的分支结构越复杂，测试和维护的难度也随之增加。本文将教你如何在 Python 中实现圈复杂度模块。我们将分步骤进行，确保你能掌握每一步。
## 整体流程
以下是实现 Python 圈复杂度模块的整体流程：
| 步骤 | 描述
