networkx生成网络的子网计算

【networkx生成网络的子网计算】的更多相关文章

networkx生成网络的子网计算

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…

networkx生成网络

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…

spark 划分stage Wide vs Narrow Dependencies 窄依赖宽依赖解析作业 job stage 阶段 RDD有向无环图拆分任务 Task 网络传输和计算开销任务集 taskset

每个job被划分为多个stage.划分stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个stage,从而避免多个stage之间的消息传递开销. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html [Spark actions are executed through a set of stages, separated by distributed “shuffle” operations. …

指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战

指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战阅读目录 0 前言 1 Baseline sequence-to-sequence 2 Pointer-Generator-Network 3 Coverage mechanism 4 实战部分 4.1 DataSet 4.2 Experiments 4.3 Evaluation 4.4 Results 5 References 回到顶部 0 前言本文主要内容:介绍Pointer-Generator-Netwo…

从网卡发送数据再谈TCP/IP协议—网络传输速度计算-网卡构造

在<在深谈TCP/IP三步握手&四步挥手原理及衍生问题—长文解剖IP>里面提到单个TCP包每次打包1448字节的数据进行发送(以太网Ethernet最大的数据帧是1518字节,以太网帧的帧头14字节和帧尾CRC校验4字节 seq编码,在RFC793中,建议ISN和一个假的时钟绑在一起,这个时钟会在每4微秒对ISN做加一操作,直到超过2^32 据此推算,貌似单一线路,网络传输速度也就1.5*(1/4*10^6) = 375M/bs 对此的论据是:segments packets fra…

对抗生成网络-图像卷积-mnist数据生成(代码) 1.tf.layers.conv2d(卷积操作) 2.tf.layers.conv2d_transpose(反卷积操作) 3.tf.layers.batch_normalize(归一化操作) 4.tf.maximum(用于lrelu) 5.tf.train_variable(训练中所有参数) 6.np.random.uniform(生成正态数据

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作参数说明:input输入数据, filter特…