你这个学期必须选修 numCourse 门课程，记为 0 到 numCourse-1 。
在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们: [0,1]
Script Name: adjMatrix Input: n... The number of vertices in the graph p... Probablity two vertices are connected plot... whether or not the matrix should be plotted as a graph Output: The nxn matrix of zero and ones Error Checking: The dimension is postive (else return NULL)
与"好友"关系不同的是，"粉丝、关注"是一种单向关系，我虽然关注了你，但你不需要同时关注我这个粉丝。
邻接表和邻接矩阵是图的两种常用存储表示方式，用于记录图中任意两个顶点之间的连通关系，包括权值。
关于排序，其实还有很多，比如常见的希尔排序，桶排序，计数排序和基数排序，由于要过渡到数据结构有向图，因此需要了解拓扑排序和邻接矩阵概念。
OSPF ABR Type 3 LSA Filtering Document ID: 00007 目录 提要 正文 TOPO如下 基本配置如下 验证 附注 提要： 讨论 OSPF ABR Type 3 LSA Filtering cisco文档关于OSPF ABR Type 3 LSA Filtering的解释 正文： OSPF ABR Type 3 LSA Filtering只能在ABR上面做 TOPO如下： 基本配置如下： l R1 l R2 l R3
超体（supervoxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同，超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体，其对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每个小块之间的关系。这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了，在图像分割中，像素聚类形成超像素，以超像素关系来理解图像已经广为研究。本质上这种方法是对局部的一种总结，纹理，材质，颜色类似的部分会被自动的分割成一块，有利于后续识别工作。比如对人的识别，如果能将头发，面部，四肢，躯干分开，则能更好的对各种姿态，性别的人进行识别。
拓扑 PE1配置 mpls ipmpls ldp router-id Loopback0interface Loopback0 ip address 1.1.1.1 255.255.255.255i
由cora.content和cora.cities文件构成。共2708个样本，每个样本的特征维度是1433。
邻接链表 邻接表表示法将图以邻接表（adjacency lists）的形式存储在计算机中。所谓图的邻接表，也就是图的所有节点的邻接表的集合；而对每个节点，它的邻接表就是它的所有出弧。邻接表表示法就
超体（supervoxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与大部分的分割手段不同，超体聚 类的目的并不是分割出某种特定物体，超体是对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每个小块之间的关系。这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了，在图像分割中，像 素聚类形成超像素，以超像素关系来理解图像已经广为研究。本质上这种方法是对局部的一种总结，纹理，材质，颜色类似的部分会被自动的分割成一块，有利于后 续识别工作。比如对人的识别，如果能将头发，面部，四肢，躯干分开，则能更好的对各种姿态，性别的人进行识别。
部分极其优秀的学徒会把自己项目过程慢慢补齐的生物信息学技能一点一滴记录并且分享，我们择优发布到公众号借花献佛给大家
本节主要介绍了三个内容：算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。
一、社区划分的概述 对于社区，没有一个明确的定义，有很多对社区的定义，如社区是指在一个网络中，有一组节点，它们彼此都相似，而组内的节点与网络中的其他节点则不相似。更为一般的可以表述为：社区是指网络中节点的集合，这些节点内部连接较为紧密而外部连接较为稀疏。 基于上述的形象的表示，出现了很多的社区划分算法，如前面介绍的Fast Unfolding算法，Fast Unfolding算法是基于模块度的算法，模块度相当于对上述社区的形象描述的一种抽象表示，成为优化的主要目标。 二、Label Propagation算
《Segment Routing详解卷一》：“SR项目的目标是简化IP网络的操作，增加其可扩展性和功能，并最终使应用能够控制网络，而不需要在整个网络基础设施上增加流状态。”—Clarence Filsfils
权重(Weight)：边上可以附带的权重大小，用来表示从一个顶点到另一个顶点的成本。
data = 包含以下字段的 struct: X: [7165×23×23 single] R: [7165×23×3 single] Z: [7165×23 single] T: [-417.9600 -712.4200 -564.2100 -404.8800 -808.8700 -677.1600 -796.9800 -860.3300 -1.0085e+03 -861.7300 -708.3700 -725.9300 -879.3800 -618.7200 -871.1900 -653.4400 -1.0109e+03 -1.1594e+03 -1.0039e+03 -1.0184e+03 -1.0250e+03 … ] P: [5×1433 int64]
Region Adjacency Graph number of segments: 1183
Label propagation是基于标传播的一种社区划分算法。Label Propagation Algorithm简称LPA算法，也可以是说是一种划分小团体的算法。这种社区划分的方法有很多，LPA只是一种最简单的一种。比如，以微博为例，用户在微博上可以关注感兴趣的人，同样也会被其他人关注，这样用户和用户之间就存在了关系，使用LPA就可以对用户进行聚类操作，相同兴趣点的用户可以聚类在一起，划分一起之后就可以统一进行推荐了，这样就可以用LPA。
二、实验要求 请完成以下需求： 1、设备互联地址如拓扑所示； 2、R1与R2、R2与R4、R1与R4之间运行OSPF，互联地址建邻，协议号123； 3、配置bfd与ospf联动，并观察其bfd配置之后有何效果。
听说以后医务人员要年薪制了，完全搞不懂这些东西的初衷和理由，感觉自己的🍚里米又要少一些了。🫠
当前，SDN作为一种新的网络架构，已经成为行业高度关注的热点。其倡导的开放式网络，代表了从网络应用适应网络能力向网络能力主动适配网络应用需求这个网络建设理念的改变。转发与控制分离、集中的控制层面、开放的网络编程接口是SDN网络架构的主要特征。 OpenFlow作为最主要的SDN协议，希望以一种全新转发协议颠覆现有以IP、MPLS网络架构。但是，这种激进的演进方式没有得到设备厂家及电信运营商的支持，通过对现有网络协议进行扩展和优化，推动现有网络平滑演进，实现网络开放的目标才是更加可行的选择。 Segmen
import networkx as nx from networkx.exception import NetworkXError import matplotlib.pyplot as plt __all__ = ['AntiGraph'] class AntiGraph(nx.Graph): """ Class for complement graphs. The main goal is to be able to work with big and dense g
Background Network Distance In many real applications accessibility of objects is restricted by a spatial network Examples Driver looking for nearest gas station Mobile user looking for nearest restaurant Shortest path distance used instead of Euclidean
从这篇文章开始介绍图相关的算法，这也是Algorithms在线课程第二部分的第一次课程笔记。
主要参考书籍：graph database 近期工作中要做一些图谱的应用，于是这几天就调研了下图数据库，最后就有了本文。ps：本人第一次做图谱相关的应用，具体怎么构建也还不清楚，大家有什么资料、建议欢迎私信、留言的。
这篇文章的出发点是自动化选择网络表示学习的参数从而适应不同网络的需求。同时文章也证明了DeepWalk的工作其实等同于矩阵分解。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
在博文社区划分——Label Propagation中，介绍了Label Propagation社区划分算法的基本原理，基本的Label Propagation算法是针对无向图的社区划分算法。 一、基本Label Propagation算法原理 对于网络中的每一个节点，在初始阶段，Label Propagation算法对每一个节点一个唯一的标签，在每一个迭代的过程中，每一个节点根据与其相连的节点所属的标签改变自己的标签，更改的原则是选择与其相连的节点中所属标签最多的社区标签为自己的社区标签，这便是标签传播的
Current configuration : 1239 bytes ! version 12.4 service timestamps debug datetime msec service timestamps log datetime msec no service password-encryption ! hostname R1 ! boot-start-marker boot-end-marker ! ! no aaa new-model memory-size iomem 5 ip cef ! ! ! ! no ip domain lookup ! ipv6 unicast-routing ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! interface FastEthernet0/0 no ip address shutdown duplex auto speed auto ! interface Serial0/0 no ip address ipv6 address 2026::12:1/122 ipv6 ospf 6 area 12 clock rate 2000000 ! interface FastEthernet0/1 no ip address shutdown duplex auto speed auto ! interface Serial0/1 no ip address shutdown clock rate 2000000 ! interface Serial0/2 no ip address shutdown clock rate 2000000 ! interface Serial1/0 no ip address shutdown serial restart-delay 0 ! interface Serial1/1 no ip address shutdown serial restart-delay 0 ! interface Serial1/2 no ip address shutdown serial restart-delay 0 ! interface Serial1/3 no ip address shutdown serial restart-delay 0 ! ! ! no ip http server no ip http secure-server ! ipv6 router ospf 6 router-id 1.1.1.1 log-adjacency-changes ! ! ! ! ! control-plane ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! line con 0 exec-timeout 0 0 logging synchronous line aux 0 line vty 0 4 login ! ! end
本次使用的示例数据是Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成，包括writer,source, destination和date
本篇，我们要来介绍计算机科学中第二个非常重要的非线性存储结构 —— 图(Graph)。
最近伴随着BLM各种运动，包子君发现TikTok上面各种这方面的短视频播放率非常高，老外各路人马upload的内容非常详实，而且下面的评论也非常active，所以越来越觉得字节可能真的是会我们中国公司
对于社区，没有一个明确的定义，有很多对社区的定义，如社区是指在一个网络中，有一组节点，它们彼此都相似，而组内的节点与网络中的其他节点则不相似。更为一般的可以表述为：社区是指网络中节点的集合，这些节点内部连接较为紧密而外部连接较为稀疏。
大学学习数据结构那会，当时记得终于把 dijkstra 算法搞明白了，但是今天碰到的时候，大脑又是一片空白，于是我就又学习了下，把自己的理解写下来，希望你也可以通过本文搞懂 dijkstra 算法。
https://github.com/FighterLYL/GraphNeuralNetwork
如图2-7-4所示，图中有A、B、C、D、E这5个节点，每两个结点之间，有的没有连接，比如A、C。对于有连接的结点之间，用箭头标示，箭头的方向表示连接方向。例如A和B之间，表示可以从A到B，但不能从B到A；B和C之间，则用双向箭头标示，既能从B到C，又能从C到A。
实验准备： 1、 四台路由器，R2配置成帧中继交换机。 2、 R1，R3，R4运行OSPF。
1写在前面 上期我们完成了WGCNA输入数据的清洗，然后进行了样本的聚类与异常值的剔除，总体来说是非常简单的。😘 这期我们继续完成WGCNA分析的第二步，网络构建和模块识别。🤒 2用到的包 rm(list = ls()) library(WGCNA) library(tidyverse) 3示例数据 load("FemaleLiver-01-dataInput.RData") 4软阈值 4.1 topology analysis 首先我们要进行soft thresholding power β的计算。🤒
1写在前面 前面我们用WGCNA分析完成了一系列的分析，聚类分割模块。🥰 随后进一步筛选，找到与我们感兴趣的表型或者临床特征相关的模块，而且进行了模块内部分析。😘 再然后是对感兴趣模块进行功能注释，了解模块的功能及涉及的潜在机制。🥳 本期主要是介绍一些可视化的方法，大家了解一下吧。🥰 2用到的包 rm(list = ls()) library(WGCNA) library(dplyr) 3示例数据 load("FemaleLiver-01-dataInput.RData") load("FemaleLiv
在这之前已经写了数组、链表、二叉树、栈、队列等数据结构，本篇一起探究一个新的数据结构：图（Graphs ）。在二叉树里面有着节点（node）的概念，每个节点里面包含左、右两个子节点指针；比对于图来说同样有着节点（node），在图里也称为顶点（vertex），顶点之间的关联不在局限于2个（左、右），一个顶点可以与任意（0-n个）个顶点进行链接，这称之为边（edge）。 一般会把一个图里面顶点的集合记作 V ，图里面边的集合记作 E，图也就用 G(V,E) 来表示。
增删：由于是连续的，所以若想修改须将新增的元素与原数组重新排序（一般为新建一个数组将）
共表达基因指的是表达量具有协同变化趋势的基因集合，通常认为这些基因参与相同的生物学过程，比如参与同一个代谢通路，正是由于功能上的协同作用，导致表达量呈现出高度相关性。
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