因为在我最近的科研中需要用到分布式的社区检测(也称为图聚类(graph clustering))算法,专门去查找了相关文献对其进行了学习.下面我们就以这篇论文IPDPS2018的文章[1]为例介绍并行社区检测算法. 关于基本的单机/串行社区检测算法,大家可以参考我的另一篇博客<图数据挖掘:社区检测算法(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15662253.html).总而言之,目前对于图的簇/社团划分,目前最广泛的测量方法是使用模块性(mo

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是MbedTLS算法库纯软件实现与i.MXRT上DCP,CAAM硬件加速器实现性能差异. 近期有 i.MXRT 客户在集成 OTA SBL 项目去实现产品的 2nd bootloader 时遇到了 MbedTLS 库算法性能问题,客户想知道 MbedTLS 纯软件实现和使用 i.MXRT 芯片里的硬件加速器实现,在性能上差距有多大.借着客户这个问题,我们今天就在 i.MXRT 上实测看一下两个方式的性能差异. 客户使用的是 i.MXR

正 文:   在使用ftp软件上传下载php源文件时,我们偶尔会发现在本地windows下notepad++编辑器写好的php文件,在使用ftp上传到linux服务器后,php文件的换行符全部丢失了,导致php文件无法正常运行. 这个时候,再次通过ftp软件把刚才上传的php文件下载到本地windows,用notepad++编辑器打开后,发现php源代码变成了一行,换行丢失. 发生这种情况的原因是什么呢?飘易就以一句话概括下:    由于linux下换行是\n,而windows下换行是\r\n,

文章来源:http://www.piaoyi.org/computer/ftp-php-r-n-bug.html 正 文: 在使用ftp软件上传下载php源文件时,我们偶尔会发现在本地windows下notepad++编辑器写好的php文件,在使用ftp上传到linux服务器后,php文件的换行符全部丢失了,导致php文件无法正常运行. 这个时候,再次通过ftp软件把刚才上传的php文件下载到本地windows,用notepad++编辑器打开后,发现php源代码变成了一行,换行丢失. 发生这种情

2.5 多维数组和矩阵 2.5.1 生成数组或矩阵 数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性),维数向量是一个元素取正整数的向量,其长度是数组的维数,比如维数向量有两个元素时数组为2维数组(矩阵).维数向量的每一个元素指定了该下标的上界,下标的下界总为1 1.将向量定义成数组 向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组 > z<-1:12 > dim(z)<-c(3,4);z [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 1

这两天,由于要做一个文本分析的内容,所以搜索了一天R语言中的可以做文本分析的加载包,但是在安装包的过程,真是被虐千百遍,总是安装不成功.特此专门写一篇博文,把整个心塞史畅快的释放一下. --------------------------------------------------------------------------------回归正题,华丽丽的分割线-----------------------------------------------------------------

在使用ftp软件上传下载php源文件时,我们偶尔会发现在本地windows下notepad++编辑器写好的php文件,在使用ftp上传到linux服务器后,php文件的换行符全部丢失了,导致php文件无法正常运行. 这个时候,再次通过ftp软件把刚才上传的php文件下载到本地windows,用notepad++编辑器打开后,发现php源代码变成了一行,换行丢失. 发生这种情况的原因是什么呢?飘易就以一句话概括下:    由于linux下换行是\n,而windows下换行是\r\n,当ftp软件在

R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据 R软件导入数据 1.Rcmdr安装包导入数据: 1.安装Rcmdr包,输入: install.packages("Rcmdr") 回车 接着就让其自动操作,选择一下镜像站就可以了. 2.接着运行,输入: library(Rcmdr) 回车 就会出现附件的图形界面,在这个界面上可以实现几乎所有的统计分析方法. 以后运行,只要输入 library(Rcmdr) 即可. ---------------------------- 2.鼠标导入

在Windows系统中安装VirtualBox 双击从官网上下载的VirtualBox-4.3.12-93733-Win.exe安装程序,默认下一步,下一步完成基础安装. 在VirtualBox虚拟机软件上安装win7虚拟机的系统 打开VirtualBox程序,选择“控制”——“新建”选择新建虚拟机的模板类型,这里以“Windows7 (64bit)”为例: 设置虚拟机内存大小,这里设置为1G(1024MB)为例: 创建虚拟机硬盘: 创建虚拟硬盘:

教材目录 第一章 概率统计的基本知识 第二章 R软件的使用 第三章 数据描述性分析 第四章 参数估计 第五章 假设检验 第六章 回归分析 第七章 方差分析 第八章 应用多元分析(I) 第九章 应用多元分析(II) 第十章 计算机模拟 第一章 概率统计的基本知识   第二章 R软件的使用 2.1 求均值和方差 > X1 <- c(,,,,,,,,,,,) > mean(X1) [] 40.41667 > sd(X1) [] 3.028901 > X2 <- c(,,,,,

这篇文章主要介绍了Apache中Virtual Host虚拟主机配置及rewrite模块中的重要参数说明,是在同一个Apache服务器软件上部署多个站点的基础方法,需要的朋友可以参考下(http://www.120xcjl.com) Virtual Host配置过程 这里例子中我们的路径为这样 DocumentRoot: /home/jb51 /sites/demo.jb51.net ServerName:demo.jb51.net 1.进入apache虚拟主机设置目录 cd /etc/apac

Louvain算法是一种基于图数据的社区发现算法,算法的优化目标为最大化整个数据的模块度,模块度的计算如下: 其中m为图中边的总数量,k_i表示所有指向节点i的连边权重之和,k_j同理.A_{i,j} 表示节点i,j之间的连边权重.有一点要搞清楚,模块度的概念不是Louvain算法发明的,而Louvain算法只是一种优化关系图模块度目标的一种实现而已. Louvain算法的两步迭代设计:最开始,每个原始节点都看成一个独立的社区,社区内的连边权重为0.       算法扫描数据中的所有节点,针对每

Fragstats中,有一个用于熟悉Fragstats软件的demon,在tutorial中的1种,有reg78b.asc文件,其文件内容是包含了山歌图像的行数和列数以及分辨率大小等基本信息. 采用R软件可以读入该文件以及显示该文件. 在文件选项中选择:改变工作目录 选项,制定到需要操作的文件夹作为工作目录. 在文件中选择新建语言脚本文件,输入如下代码: m<-as.matrix(read.table('reg78b.asc')) //将文件reg78b.asc作为矩阵读入到对象m中去. uv<

Windows 8 64位系统 在VS2010 32位软件上 搭建 PCL点云库 开发环境 下载PCL For windows 软件包 到这个网站下载PCL-All-In-One Installer:http://pointclouds.org/downloads/windows.html 为什么要使用Windows MSVC 2010 (32bit)?因为我们使用的是VS2010软件,所以我们使用MSVC 2010,又因为,我用的VS2010软件是32位版的Visual Studio,所以我们

一.R软件 1.安装R:自行百度☺ 2.R控制台(R Console)和R程序脚本: 打开R软件,就会直接打开控制台,控制台可以显示程序运行的结果.错误提示等信息,也可以直接输入想要执行的操作并立即返回运行结果,箭头“>”表示等待输入. 程序脚本通过点击右上角“文件” - “新建程序脚本”来建立.如果想要长久的保存已经提交的程序代码,那么可以在程序脚本中编写,点击保存的时候会另存为一个后缀为“.R”的数据文件,如果直接在控制台编写代码,关闭软件后,已编写的代码会消失. 3.如何运行R程序脚本:

一. $\mathbb{R}^4$或$\mathbb{R}^n$上平凡主丛的联络与曲率$\newcommand{\R}{\mathbb{R}}$ 回忆切丛$T\R^n\cong \R^n\times\R^n$(若$U\subset M$有坐标系$(x_1,x_2,\ldots,x_n)$,那么$U$上的切丛即为$TU=U\times \R^n$) 在$\R^n$上的主丛是指$P=\R^n\times G$(所以我们称之为平凡主丛,这里就是把切空间$\R^n$换成了李群$G$,而$G$称为主丛$P

C - Grand Garden In a flower bed, there are NN flowers, numbered 1,2,......,N1,2,......,N. Initially, the heights of all flowers are 00. You are given a sequence h={h1,h2,h3,......}h={h1,h2,h3,......} as input. You would like to change the height of

本文介绍如何在VMware软件上安装Redhat(红帽)Linux6.9操作系统 首先需要准备 VMware软件和Redhat-Linux6.9操作系统的ISO系统镜像文件包(这里以linux6.9为例) 第一步: 打开VMware软件,在主页中点击创建新的虚拟机,也可以点击左上角文件,在列表中点击新建虚拟机,如图标记处: 第二步: 点击新建虚拟机后,会弹出个向导窗口,新手建议选择典型配置(较为简单),有一定经验的可以选择自定义(高级)配置.(这里以自定义模式为例)选择好后点击下一步 第三步:

K-近邻算法概述 简单的说,K-近邻算法采用不同特征值之间的距离方法进行分类 K-近邻算法 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 适用范围:数值型和标称型. k-近邻算法的一般流程 收集数据:可使用任何方法 准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据格式. 分析数据:可以使用任何方法. 训练算法:此步骤不适用于K-近邻算法 使用算法:首先需要输入样本数据和节后话的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分

1.数据准备 # 测试数组 vector = c(,,,,,,,,,,,,,,) vector ## [] 2.R语言内置排序函数 在R中和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order(). sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量; rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”; order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置. sort(vector) ## [] order(vector) ## [] rank(vect

简介 在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流