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，
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
BM25算法是一种常见用来做相关度打分的公式，思路比较简单，主要就是计算一个query里面所有词和文档的相关度，然后在把分数做累加操作,而每个词的相关度分数主要还是受到tf/idf的影响。公式如下：R(qi,d)是每个词和文档的相关度值，其中qi代表每个词，d代表相关的文档，Wi是这个词的权重，然后所有词的乘积再做累加。 Wi可由外部设置，默认的话是idf值，公式如下，N是文档总数，n(
图论的应用图论的应用：路线规划，网络路由路线，机器学习的基础图的组成概念：图是由顶点与边组成的集合 顶点 Vertex 边 Edge 权值 weight：一条边上的值图的分类 无向图（undirected graph） 有向图（directed graph）无权图 带权图概念 两点相邻：两个顶点直接有一条边相连 点的邻边：与点相邻的边 路径：从一个点到达另外一个点，路上经过的边，称之为路径 环：一
最近在做带权图网络分析这块的工作，发现网络构建中，批量添加带属性值的边这部分比较全面的资料较少，因此根据自己查找的资料和实验，总结该部分内容如下添加边：G.add_edge(‘小红’,‘小粉’)批量添加边：1.只添加边，不包含属性值G.add_edges_from([(‘小红’, ‘小黄’), (‘小黄’,‘小黑’)])也可以直接将元组的列表作为参数list=[(‘小红’, ‘小黄’), (‘小黄
@TOC，初始尝试在线刷内容，转载记录练习下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，它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数，其中u是起点，v是终点，w是权重。例如：G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5)])如果想读取权重，可以使用get_edge_data方法，它接受两个参数u和v
1.安装安装networkx之前要安装画图工具matplotlib，以及矩阵运算工具numpy,于是我们执行：
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install networkx2.使用networkx的英文版说明可以在其官方网站上下载得到，写的简单易懂。http://networkx.github.io/documentation/late
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2024-10-17 23:38:50
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说明：我把节点的度放到了第一节（因为它补充的知识太多了，有些啰嗦）1…可以研究的属性①节点和边import networkx as nx
G = nx.graph_atlas(100)
nx.draw(G, with_labels=True)
print('图中所有的节点', G.nodes()) #图中所有的节点 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
print('图中节点的个数', G.num
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2024-07-09 14:15:05
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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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内积空间1、内积空间的概念定义1：设V是实数域R上的线性空间，如果对V中的任意两个向量a，b都有一个实数（记做（a，b））与之对应，并且满足以下条件，则实数（a，b）称为向量a，b的内积，线性空间V称为实内积空间或内积空间；1）（a，b）=（b，a）；满足交换律，交换后数值不变 对称性2）（ka，b）=k（a，b）；k属于实数集 齐次性3）（a+b，c）=（a，c）+（b，c）；c属于线性空间V
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2024-09-20 18:30:03
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总结一下图算法库NetworkX和graph-tool的基础用法。参考资料来自于官方文档。NetworkX文档，graph-tool文档1.NetworkX1.1 NetworkX基础NetworkX包括4中graph类：Graph：无向图。两条节点之间只允许有一条边。允许节点有边指向自己。DiGraph：有向图，Graph的子类。MultiGraph：允许两个节点之间有多条无向边。MultiDi
首先输入边和边的权重，随后画出节点位置。依据权重大小划分实边和虚边
#coding:utf-8
#!/usr/bin/env python
"""
An example using Graph as a weighted network.
"""
__author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""
try:
import matplo
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2017-07-18 15:57:00
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判断1-1 无向连通图边数一定大于顶点个数减1。F1-2 在任一有向图中，所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和。T1-3 Prim 算法是通过每步添加一条边及其相连的顶点到一棵树，从而逐步生成最小生成树。T1-4 如果无向图G必须进行两次广度优先搜索才能访问其所有顶点，则G一定有2个连通分量。T1-5 用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。T1-6 Krusk
import networkx as nxg=nx.Graph()a=[(1,2),(1,3)]print(type(a))g.add_edges_from(a)g.edges()print(list(g.neighbors(1)))G = nx.Graph()G_edges
原创
2021-11-20 15:54:45
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前言：图（graph）并不是指图形图像（image）或地图（map）。通常来说，我们会把图视为一种由“顶点”组成的抽象网络，网络中的各顶点可以通过“边”实现彼此的连接，表示两顶点有关联。由此得到我们最基础最基本的2个概念，顶点（vertex）和边（edge）。基本概念：一、顶点（vertex）顶点，表示某个事物或对象。二、边（edge）边，表示事物与事物之间的关系。三、同构（Isomorphism
之前做tarjan的题，我一直没有搞清楚有向图和无向图中，代码的不同，今天下午向虎哥和zxk讨论了快一个小时，现在终于清楚些了。最基本的一些东西有向图我们需要求的是强连通分量，在有向图中，有四种边。一种边为树枝边，从根节点遍历，每个节点第一次被访问到，即边（x,y）是从x到y是对y的第一次访问。这些边为树边，绿色表示一种边为前向边，边（x,y）可以为表示x是y的祖先。蓝色表示。这种边对求scc没有
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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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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# 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。
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原创
2023-08-20 09:34:13
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