原文:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space 复杂网络分析库NetworkX学习笔记(1):入门 NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.我已经用了它一段时间了,感觉还不错(除了速度有点慢),下面介绍我

当我们用networkx生成网络时,节点之间的关系是随机的,很多时候我们生成的一个网络,存在不止一个子网,也就是说任意两个节点之间不一定连通 当我们想生成一个任意两点都能连通的网络时,就需要去判断生成的网络是不是只有一个子网,此时我们可以通过numpy的一个函数去判断 number_connected_components 这个函数返回的值代表网络中的子网个数,如果我们想生成只有一个子网的网络时,我们可以通过它来判断,以ER网络为例 while 1: er = nx.erdos_renyi_gr

已知ip地址为10.130.89.95,其子网掩码为255.255.255.224,求其网络号.子网号和主机号. 要看子网掩码变长在第几节,255.255.255.224是在第四节借了位 把224转换为2进制,windows的计算器科学型能帮你计算.是11100000,借了三位 借了三位,子网个数为2的三次方等于8 即八个子网 其实书上说得挺复杂,我感觉,计算网络号最简单的方法就是 256(这是个固定的数字)除以8(子网个数),等于32 那么,八个子网号就分别是 10.130.89.0 10.1

简单介绍 NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. 这个工具包对于图网络的处理非常有用,涵盖了很多算法,用法也非常友好.这里也贴出几个常用链接: NetworkX 主页 NetworkX 文档 NetworkX 文档 PDF 建议直接下一份pdf放着随时查.接下来直接说常规

ER随机网络,WS小世界网络,BA无标度网络的生成 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #ER随机网络 #10个节点,连接概率为0.6 er = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.6) #节点在同心圆上分布 ps = nx.shell_layout(er) #在1*3的画板中显示于第一格 plt.subplot(131) plt.title('ER') nx.draw(er, ps, with_label

/* Time:2015-6-18 接触网络流好几天了 写的第一个模版————Ford-Fulkerson算法 作用:求解网络最大流 注意:源点是0 汇点是1 如果题目输入的是1到n 请预处理减1 */ #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; const int INF =

__author__ = 'daitr' #--coding:utf-8-- import datetime #方法一: #a=[2,3,4,5] #b=[2,5,8] #tmp = [val for val in a if val in b] #print tmp ##[2, 5] #方法二 #print list(set(a).intersection(set(b))) #print list(set(a).union(set(b))) #print list(set(b).differen

原文来自:http://blog.sciencenet.cn/blog-404069-297233.html 作复杂网络研究离不开对各种实际或模拟网络的统计.计算.绘图等工作.对于一般性的工作,我们可以用Pajek.Netdraw和Ucinet等软件完成.但对一些特殊应用(比如自己开发了一个新模型),现有的软件不能提供相应的建模或计算功能,这时就必须要通过编程的办法来解决问题了. 在这篇文章中,向大家介绍我使用过的4个面向图论及复杂网络分析的程序库,它们可以(分别或同时)用C.C++.C#和Py

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

转:https://zr9558.wordpress.com/2013/12/05/科普文:从人人网看网络科学(network-science)的x个经典问/ 长文,写了N个小时写完的.你肯定能看懂,所以希望你能看完,没看完就分享/点赞没有意义.有图有超链接,不建议用手机看.相关内容我想应该可以弄成一个小项目加到某门课中. 网络科学是这两年非常热门的研究方向,具体的研究方向.问题也很多.本文用人人网举几个简单例子,粗浅的说明一下网络科学中的一些经典问题. 社交网络(社会网络)是典型的的复杂网络,

浏览器发起HTTP请求的典型场景 a stateless application-level request/response protocol that uses extensible semantics and self-descriptive message payloads for flexible interaction with network-based hypertext information systems(RFC7230 2014.6) 一种无状态的.应用层的.以请求/应答

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro

epoll是select/poll的强化版,都是多路复用的函数,epoll有了很大的改进. epoll的功能 1.支持监听大数目的socket描述符 一个进程内,select能打开的fd是有限制的,有宏FD_SETSIZE设置,默认值是1024.z在某些时候,这个数值是远远不够用的.解决方法有两种,已是修改宏然后再重新编译内核,但与此同时会引起网络效率的下降;二是使用多进程来解决,但是创建多个进程是有代价的,而且进程间数据同步没有多线程间方便.而epoll没有这个限制,它所支持的最大FD上限远远

服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器,按处理方式来分有循环服务器和并发服务器. 在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求. 目前最常用的服务器模型有: 循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 并发服务器:服务器在同一时刻可以响应多个客户端的请求 1.循环服务器模型 1.1 UDP循环服务器的实现方法 UDP循环服务器每次从套接字上读取一个客户端的请求->处理->然后将结果返回给客户机.

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3931 [题意] 只能通过1-n的最短路,求网络最大流 [思路] 分别以1,n为起点做最短路,则可以判断一条边是否在最短路上. 以最短路构建网络,并且将一个点拆成两个中间连c[i]表示结点容量限制. [代码] #include<set> #include<cmath> #include<queue> #include<vector> #includ

参考文章: 简书-浅谈Linux五种IO:http://www.jianshu.com/p/486b0965c296 一.linux基础概念 1.1 内存空间 linux系统中的使用的是虚拟存储器,即操作系统(kernel)可以使用的内存空间不是物理空间,而是线性空间,内存是以页的方式进行管理.kernel是一个特殊的程序,如果从内核的角度去看操作系统,一些比如系统调用这样比较核心的功能只有kernel才有权限去使用,用户程序想要调用比如先通过kernel(内核),比如说用户程序想要和硬件进行交

前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题. 但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广. 没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边. 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS? 因为DFS的搜索顺序的原因,所以某些毒瘤出题人会构造数据卡你,具体怎么卡应该比较简

本人打算阅读这本书来了解物联网和云计算的基础架构和设计原理.特作笔记如下: 作者: William  Stallings 本书解决的主要问题: 由单一厂商例如IBM向企业或者个人提供IT产品和服务,包括计算机软件,硬件,通信和网络设备服务. 这个时代已经一去不复返 目前用户和企业面对是复杂,异构,多样的环境,要求复杂,先进,更详细的解决方案.而云计算,大数据,物联网等新型的解决方案应运而生. 几个概念: edge router 边缘路由器 aggregation router  汇聚路由器  中

以前使用的用于I/O多路复用为了方便就使用select函数,但select这个函数是有缺陷的.因为它所支持的并发连接数是有限的(一般小于1024),因为用户处理的数组是使用硬编码的.这个最大值为FD_SETSIZE,这是在<sys/select.h>中的一个常量,它说明了最大的描述符数.但是对于大多数应用程序而言,这个数是够用的,而且有可能还是太大的,多数应用程序只使用3~10个描述符.而如今的网络服务器小小的都有几万的连接,虽然可以使用多线程多进程(也就有N*1024个).但是这样处理起来既