目录1. 原理2. 代码实现2.1 数据集2.2 独立级联 1. 原理独立级联模型在影响力最大化任务中属于比较经典的影响力传播模型。具体来讲，针对某一具体传播的实体（谣言、绯闻、产品等），将图中的每个点描述为两种可能状态：不活跃（inactive）和活跃（active）。不活跃状态表示该个体还没有接受对应实体，而活跃状态表示该个体已经接受对应的实体。节点从不活跃状态变为活跃状态表示该节点接受了对
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2023-09-02 08:23:22
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背景：在实际的网络传播中，经常会遇到多个实体在同一网络中传播的情形，比如两个相互竞争的品牌手机在社交网络上推广传播，或者是某热点事件的官方消息和谣言在网络中传播。 为了方便起见，我们考虑独立级联模型在两个实体传播中的推广。一个对独立级联模型的自然推广就是对每个实体都按独立级联模型来传播，且各自有一套传播参数。传播中的竞争性表现为如果一个结点已经接受了一个实体，那
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2023-10-31 19:39:33
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# 独立级联模型的实现流程
## 概述
独立级联模型是一种常见的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。本文将指导你如何使用Python实现独立级联模型，从数据准备到模型训练和预测的全过程。
## 实现步骤
下面是实现独立级联模型的步骤，我们将使用Python中的`scikit-learn`库来完成。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 数据准备 | 收集并准备数据集 |
| 特
原创
2023-12-19 05:18:07
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# Python 构建级联模型
## 引言
在机器学习和数据科学领域中，级联模型是一种常用的技术，用于解决复杂的问题或预测任务。级联模型指的是将多个模型按照一定的顺序连接起来，每个模型的输出作为下一个模型的输入。这种方式可以通过模型的组合来提高预测性能，同时也能够处理复杂的特征工程和多任务学习。
Python是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的机器学习库和工具。本文将介绍如何使用Python
原创
2023-10-29 07:47:32
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# 实现独立级联模型 (Independent Cascade Model) 的指南
## 一、概述
独立级联模型是一种广泛应用于传播模型中的重要方法，例如社交网络中信息传播的模拟。本文将逐步指导你实现这个模型，适合刚入行的小白。我们将分步进行，包括环境准备、数据准备、模型实现和结果分析。
## 二、流程步骤
下面是实现独立级联模型的基本流程：
| 步骤 | 描述
级联状态 cascade(级联) 用来指定两个对象之间的操作联动关系。当主控方执行操作时，关联对象（被动方）是否同步执行同一操作。 常用可选值 none：所有情况下均不进行级联操作。这是默认值。 save-update: 在执行保存和更新时进行级联操作。 delete：在执行删除时进行级联操作。 all : 所有情况下均进行级联操作。 级联只对增、删、改起作用。 inverse="true"和
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2023-11-24 10:40:55
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在现代社会，社交网络的传播和影响力变得日益重要。如何利用数学模型来模拟这种现象，独立级联模型（Independent Cascade Model, ICM）正是一个极好的选择。本文将为大家详细讲解如何用Python实现这个模型，并探索其在社交网络分析中的应用。
## 背景描述
独立级联模型是用于描述社交网络中特定节点影响力扩散的数学模型。在这个模型中，每个节点都有可能影响其邻居，而影响的传播是
从零开始自己搭建复杂网络（以MobileNetV2为例） tensorflow经过这几年的发展，已经成长为最大的神经网络框架。而mobileNetV2在经过Xception的实践与深度可分离卷积的应用之后，相对成熟和复杂，对于我们进行网络搭建的学习有着很大的帮助。MobileNetV2结构基于inverted residual（本质是一个残差网络设计，传统Residual block是b
解释：级联，就是对一个对象进行操作的时候，会把他相关联的对象也一并进行相应的操作，相关联的对象意思是指 比如上一篇博客中的一对多关系中，Factory跟Book，Book的实体类中，存在着Classes对象的引用变量，如果保存Classes对象的引用变量有值的话，则该值就是相关联的对象，并且在对Book进行save时，如果保存Classes对象的引用变量有值，那么就会将Classes对象也进行sa
重要说明如果你遇到任何教程提到旧的openocv-haartraining工具（它被弃用并且仍然使用OpenCV1.x接口），那么请忽略该教程，并坚持opencv-tracecascade工具。这个工具是一个新的版本，根据OpenCV 2.x 和3.x的API用C++编写。opencv_traincascade支持Haar样小波特征[191 ]和LBP（局部二进制模式）[108 ]特征
在本文中，我们将向读者详细介绍如何在更新和删除父表数据的同时，触发有关子表数据的级联更新和删除操作。您将看到当使用InnoDB表的时候，借助于外键约束就可以轻松搞定这一过程。 一、利用外键约束更新并删除MySQL中的数据 我们知道，开发能够维护多个表的完整性的数据库驱动的应用程序是一件非常复杂的事情
原创
2021-07-26 13:43:52
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MTCNN 级联卷积神经网络的理解Vlog2一、论文复现-样本生成网上对于MTCNN样本的选择，用的比较多的是Celeba和wider face，在看过两个数据集的标签后，果断偷懒选择Celeba数据集（因为标签文件比较简单，同时数据集中都是单个人脸的图片，对于数据的制作比较方便，但是Celeba数据集是存在着一些问题的，博主下面开始介绍）。观察样本-秀儿Celeba：celeba数据集标签框是偏
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2023-09-17 10:19:14
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MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起。总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构，三个网络并行训练，串行使用，这正好体现了MTCNN级联的思想。对于MTCNN整套流程来说，样本数据集制作及模型训练没有太大难度（毕竟论文已经把网络模型给出，照着写下来就行，当然，对于原
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2023-10-10 11:35:58
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随着计算机数量的增加、网络规模的扩大，在越来越多的局域网环境中，交换机取代了集线器，多台交换机互连取代了单台交换机。 在多交换机的局域网环境中，交换机的级联、堆叠和集群是3种重要的技术。级联技术可以实现多台交换机之间的互连；堆叠技术可以将多台交换机组成一个单元，从而提高更大的端口密度和更高的性能；集群技术可以将相互连接的多台交换机作为一个逻辑设备进行管理，从而大大降低了网络管理成本，简化管理
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2023-11-20 01:06:39
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DSP期末总复习基于教材：《数字信号处理——原理、实现及应用（第3版）》 高西全等 编著一、基本概念1.1 信号1.2 系统线性性时不变性因果性/可实现性 （1）def: 系统n时刻的输入取决于n时刻和n时刻以前的输入信号，和n时刻之后的输入信号无关 （2）充要条件：n<0时h(n)=0 （3）因果系统的单位脉冲响应必然是因果序列稳定性 充要条件：系统的单位脉冲响应绝对可和1.4 差分方程d
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2024-06-19 07:00:58
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# 实现级联选择器 Java 模型
## 概述
在本文中，我将教会你如何实现一个级联选择器的 Java 模型。级联选择器是一种常见的用户界面组件，它允许用户在多个层次的选项中进行选择，从而实现更加精准和灵活的选择。
### 整体流程
下面是实现级联选择器 Java 模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据模型 |
| 2 | 实现选择器界
原创
2023-07-31 06:03:23
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卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网络的全连接而言的，是指这一层的某个节点只与上一层的部分节点相连。参数共享是指一层中多个节点的连接共享相同的一组参数。 一个典型的神经网络的结构是全连接的，即某一层的某个节点与上一层的
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2024-04-20 15:06:23
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介绍一般的神经网络是固定好拓扑结构，然后训练权重和阈值。级联相关神经网络是从一个小网络开始，自动训练和添加隐含单元，最终形成一个多层的结构。级联相关神经网络具有以下优点:学习速度快；自己决定神经元个数和深度；训练集变化之后还能保持原有的结构(这个是缺点还是优点)；不需要后向传播错误信号；后向传播算法运行缓慢的原因后向传播算法运行缓慢主要有两个原因：步长问题和目标移动问题。为了快速学习，我们通常希望
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2023-08-08 01:15:48
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当单一交换机所能够提供的端口数量不足以满足网络计算机的需求时，必须要有两个以上的交换机提供相应数量的端口，这也就要涉及到交换机之间连接的问题。从根本上来讲，交换机之间的连接不外乎两种方式，一是堆叠，一是级联。
堆叠和级联的区别
级联是通过集线器的某个端口与其它集线器相连的，如使用一个集
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2023-11-24 00:33:45
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https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/cascader这个是elementui官网级联选择器的地址，其中选择任意一级选项的项目是这样的 这样的话效果是实现了，但是存在两个问题：1、只能点击圆圈才能选中，点击文字 label 没有效果；2、点击圆圈后理想是自动收起下拉，但这个是点击下拉框之外的地方才可以收起。 
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2023-06-26 15:41:55
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