一.互联网络模型构造了两种互连子网。一个是通过随机或优先连接两个相同的子网络形成的，包括scale-free-scale网络和e-mail-e-mail网络。这种互联网络可以用来表示现实世界中连接不同社区网络所形成的网络。互连密度是用参数γ来测量的，定义为γ=L/N。L表示互连的个数，N表示一个子网的大小。我们构造的另一种互连网络是将一个网络随机分成两个大小相同的互连子网。这种互联网络的结构表明，
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2023-10-07 11:26:04
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01010二进制信息是如何通过无线信号传输出去的呢？ 无论是2G，3G，4G，5G，CDMA，GSM，LTE，还是WIFI也罢，这些名词几乎每天都能见诸报端。这些名词对于普通读者也仅仅是一些名词，那么背后包含哪些技术信息呢？小编今天斗胆给大家来个科普。每当我们在我们的智能手机上输入一些文字，如“我爱你”，那么这3个字实际在传输的时候实际上是需要转换为一串01010101的（这个转换过程本
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2023-07-07 23:12:11
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# 使用SIR传播模型进行疫情分析
## 引言
SIR（Susceptible-Infectious-Recovered）模型是一种常用的流行病学模型，用于描述传染病的传播过程。它将人群分为三个互相转化的状态：易感者（Susceptible）、感染者（Infectious）和恢复者（Recovered）。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现SIR传播模型，并进行疫情分析。
## 步骤
原创
2023-07-20 04:35:58
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Python中的socket编程以及网络图像同传实例 文章目录Python中的socket编程以及网络图像同传实例简介建立一个socket连接数据发送与接收案例部分代码及解析github地址服务端用户端 简介本文介绍Python下的socket包的简单使用。Python下的socket包是一个低级的网络通讯包，包含TCP/IP协议通讯、UDP协议通讯、集群通讯等各种通讯接口。我主要用TCP/IP通
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2024-01-11 13:41:26
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数学挖掘系列（四）：挖掘建模(一）经过前期对数据的探索和预处理，我们建模前的准备工作已经做好，接下来就是如何根据目标需求来进行模型算法的选择。在数据挖掘中，我们常用到的数据模型有以下几类：分类与预测 （有监督）聚类分析 （无监督）关联规则时序模式偏差检验下面主要对前三种类型中常用的算法和Python中的函数实现进行总结。1分类与预测分类和预测都是预测问题，分类主要是预测分类的标号（目标一般为离散属
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2023-06-25 09:52:21
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一、一、定义：文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。二、语料库（Corpus）语料库是我们要分析的所有文档的集合。import os
import os.path
filePaths = [] #定义一个数组变量
#再用OS.walk的方法传入目录
#文件所在的文件目录，命名为root
#root下的所有子目录，命名为dirs
#root下的所有文件
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2023-09-05 08:23:00
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# I.理论部分:机器学习是过程,模型是这个过程的结果
# 1)机器学习和建模
# i.学习:通过接收到的数据,归纳提取相同与不同
# ii.机器学习:让计算机以数据为基础,进行归纳和总结
# iii.模型:数据解释现象的系统
# 2)数据集:通常来说各部分占比:训练集6:验证集2:测试集2
# i.训练集:训练拟合模型
# ii.验证集:通过训练集训练出多个模型后,使用验证集数据纠正或比较预测
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2023-09-21 06:51:02
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2019-03-15 20:14:57楚格 介绍：Python 数据分析与挖掘，快速入门的Python and Packet 工具使用方法，其次是解决方案的应用案例，最后是数据分析与挖掘的思维价值。成长路上会遇到许多难题与困惑，知识就是不断学习与遗忘，留下的只有解决问题架构经验方法。 浅谈认识篇1.数据挖掘建模过程1.1目标定义：任务理解，指标确定。1.2
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2023-10-31 23:22:26
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六个模型的区别 SI-Modelimport scipy.integrate as spi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# N为人群总数
N = 10000
# β为传染率系数
beta = 0.25
# gamma为恢复率系数
gamma = 0
# I_0为感染者的初始人数
I_0 = 1
# S
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2023-11-03 20:47:47
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一、什么是文本挖掘文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。二、文本挖掘有什么用1、文本分类文本分
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2023-10-07 19:42:03
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# 文本挖掘模型Python实战
## 引言
文本挖掘是一种利用计算机对大规模文本数据进行处理、分析和挖掘的技术。它可以帮助我们从海量的文本数据中提取有用的信息和知识，用于情感分析、舆情监测、文本分类等应用场景。本文将引导入门级开发者学习如何实现文本挖掘模型的Python实战。
## 流程概述
下面是整个文本挖掘模型的实现流程，我们将在后续的内容中逐步展开讲解每个步骤的具体实现方法。
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原创
2023-08-19 13:35:53
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移动通信的的传播环境是影响通信质量的重要因素，无线信道的复杂和多变给移动通信系统的设计带来极大的挑战。影响移动通信环境的因素是多方面的，如物理地形、建筑物、植被、天气情况和人为干扰等，这使得传输信号的精度是无法预知的。电磁波在空间中传播时，信号的强度会受到各种因素的影响而产生衰减，通常用传播损耗的概念来衡量衰减的大小。传播损耗的类型根据电磁波的传播机制不同也有很多种，如自由空间的损耗，反射损耗，绕
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2024-09-01 18:40:30
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本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第15章的数据——《电商产品评论数据情感分析》做的分析。旨在回顾对评论文本数据的处理和建模方法。1 挖掘背景与目标 对京东平台上的热水器评论进行文本挖掘分析，挖掘建模如下：1）分析某一个品牌热水器的用户情感倾向2）从评论文本中挖掘出该品牌热水器的优点和不足3）提炼不同品牌热水器的卖点2 数据探索与预处理2.1 数据筛
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2024-05-23 10:17:12
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在自由空间传播的均匀平面电磁波（空间中没有自由电荷，没有传导电流），电场和磁场都没有和波传播方向平行的分量，都和传播方向垂直。此时，电矢量E，磁矢量H和传播方向k两两垂直。只是在这种情况下，才可以说电磁波是横波。在波导中传播的导行电磁波可能出现Ez或Hz分量。沿一定途径（比如说波导）传播的电磁波为导行电磁波。根据麦克斯韦方程，导行电磁波在传播方向上一般是有E和H分量的。
TE波，TM波，TEM波是
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2023-12-04 20:16:35
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ng机器学习视频笔记（七）——神经网络的代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 &n
SIR模型起源于流行病学的研究，是模拟传染病动力学的经典模型。它最初由W.O. Kermack和A.G. McKendrick在1927年发表，用于者（R）
# 如何实现室内无线传播信道模型 Python 代码
在现代无线通信领域，研究室内无线传播信道模型是非常重要的一部分。本文将指导你如何在 Python 中实现一个简单的室内无线传播信道模型，尤其适合刚入行的小白。本教程将包括整个实现的流程，并逐步解释每一步所需的代码。
## 整体流程
下面是我们实现室内无线传播信道模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 事务传播模型在Java中的实现
在企业级应用中，事务管理是一个非常重要的组成部分。事务传播模型是用来描述不同事务之间的关系和行为的。本文将介绍如何在Java中实现事务传播模型，特别是使用Spring框架。
## 事务传播的基本概念
事务传播有多种传播行为，主要包括：
- **REQUIRED**：如果存在一个事务，则支持它；如果没有事务，则创建一个新的事务。
- **REQUIRES_
随着人工智能应用在手机、IoT上的普及，受能耗和设备体积的限制，端侧硬件的计算性能和存储能力相对较弱，这给人工智能模型带来了新的挑战——需要模型更小更快更强。量化，就是其中的一个重要手段。因此，近年来量化成为学术界与工业界热门的研究方向。但与此同时，模型量化也引发了巨大的挑战。其中比较大的有两个：一是由于表示精度下降引起信息损失带来准确率的下降；二是量化带来的不连续性使神经网络的训练不稳定。学术和
前言上一篇文章中，作者主要聚焦于前线推理，也就是forward的部分，并解决了对于调整模型结构的一个重要问题：应该在哪里调整？如何添加使用新的网络层？对于希望利用YOLO V5的框架改进得到自己的模型的初学者指明了一条道路。本文将致力于解释另一部分问题：在何处能修改反向传播相关参数以达到更好的效果呢？关于这一部分，问题导向可能不在适用于讲清楚整个模块，于是作者决定采用先梳理整个框架，最后一个部分中
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2024-06-28 16:22:57
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