Sarah_Ann

摘要： 1.在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。（from 百度百科） 2.from 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37609917 协方差矩阵在统计学和机器学习中随处可见，一般而言，可视作方差和协 阅读全文

摘要： 锚点的重要性 线性网络中锚点的识别可以有许多用途，例如在具有线性拓扑的社区宽带网络中，其中一个锚点可以作为因特网的网关，进而优化社区网络中的整体传输时间。 用于军事或者应急响应场景中时，可以通过将其中一个锚点作为中心节点来添加一些LL，从而能够创建具有小APL值的网络拓扑。 锚点的识别也有利于车间通 阅读全文

摘要： 第九章 复杂网络中的信号处理 大型复杂网络中的每个单独节点都会产生大量的数据，在复杂网络上定义的数据被视为一组标量值，称为由网络结构支持的图信号。图信号可以来自各种场景，如社交网络中的信息扩散，大脑中的功能活动，道路网络中的车流等。 图的采样和插值，基于图的变换和滤波器，扩展了经典的信号处理理论，这 阅读全文

摘要： 第八章复杂网络的谱 复杂网络结构矩阵的特征值和特征向量揭示了网络拓扑及其整体行为的信息。这些矩阵可以是表示复杂网络的图的邻接矩阵，权重矩阵，拉普拉斯矩阵或随机游走矩阵等。例如拉普拉斯矩阵的特征分解有助于识别社交网络中的社区（聚类）。此外，各个复杂网络模型的谱密度遵循特定分布模式，因此可以用于网络分类 阅读全文

摘要： 1.复杂网络：随机网络，小世界网络和无标度网络 2.小世界网络的属性：平均路径长度（Average Path Length,APL）小于正则网络的；小世界网络具有较低的平均聚类系数（Average Clustering Coefficient,ACC） 3.复杂网络面对的挑战：高数据量；物理系统到真 阅读全文

摘要： 如果直接用命令行或者用快捷方式打开jupyter，默认的环境是anaconda的默认root环境，且打开的目录是默认的工作目录，不是我们的目标目录。 要想用jupyter打开的目录是目标目录，共有两个方法，一个是可以修改jupyter的默认工作目录路径，另一个是用命令行进入指定目录，然后切换到指定的 阅读全文

摘要：   ![](https:// 阅读全文

摘要： 参考文件 阅读全文

摘要： ` #将图卷积模型隐藏层的32个输出特征进行降维 activation= def get_activation(name): def hook(model,input,output): activation[name]=output.detach() return hook #获取隐藏层的特征输出 阅读全文

摘要：   ![](https://i 阅读全文