MATLAB实例:构造网络连接图(Network Connection)及计算图的代数连通度(Algebraic Connectivity) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 图的代数连通度(Algebraic Connectivity) 图的代数连通度:Laplace图谱的次小特征值. 2. 网络连接图(Network Connection)的构造 随机生成一个具有50个节点的传感器网络.节点随机放置在3.5 x 3.5方形区

一  在pod中使用宿主节点的命名空间 1.1  在pod中使用宿主的网络命名空间 [root@node01 Chapter13]# cat pod-with-host-network.yml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-with-host-network spec: hostNetwork: true containers: - name: main image: alpine command: ["/bin/sleep"

构造双连通图:一个有桥的连通图,如何把它通过加边变成边双连通图? 一个有桥的连通图,如何把它通过加边变成边双连通图?方法为首先求出所有的桥,然后删除这些桥边,剩下的每个连通块都是一个双连通子图.把每个双连通子图收缩为一个顶点,再把桥边加回来,最后的这个图一定是一棵树,边连通度为1. 统计出树中度为1的节点的个数,即为叶节点的个数,记为leaf.则至少在树上添加(leaf+1)/2条边,就能使树达到边二连通,所以至少添加的边数就是(leaf+1)/2.具体方法为,首先把两个最近公共祖先最远的两个叶

今天安装matlab时出现了如下错误:无法访问您试图使用的功能所在的网络位置,单击"确认"重试或者在下面输入包含"vcredist.msc"的文件夹路径. (由于我修改之前没有截图,这张图是从别人那里下载的) 像往常一样,我首先想到使用百度各种寻找答案(再等会儿就用谷歌了),有办法说去windows官网下载vcredist.exe来安装,但是这种方法并不管用:也有的说把vcredist.exe解压后再解压得到vcredist.msi文件,然后再选择源为那个文件夹,这

wxs:微信小程序脚本语言,结合 wxml 可以构建页面的结构 在 wxml 中使用 wxs wxs 中的注释 : 单行注释:// 多行注释:/* */ wxs 在页面中的用法 在页面中引用 wxs 文件 在 wxs 中使用 wxs 文件 (只能使用相对路径) 通过require 方法 微信小程序中提供节点的方法 小程序没有 window 和 document 这种说法,因为他不是在浏览器中运行的,在微信端运行 获取节点的方法 var a=wx.createSelectorQuery() 返回一

7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络.第一层为输入层,由信号源结点组成:第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数,该函数是局部响应函数,而以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数:第三层为输出层,它对输入模式作出响应.RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏

weave的工作原理上与利用openvswitch建立vxlan基本一样,都是通过用三层的协议封装二层的报文来进行扩展,weave使用的是udp.weave封装了docker,在操作上为我们隐藏了很多细节,比如docker容器命名空间,虚拟网卡veth的配置,端口映射等等,另外weave还有dns, 加密通信等特点,因此操作起来更加简单快捷,但weave需要更高版本内核和docker的支持. weave的安装: weave的安装很方便,可以参照官方github上的说明(https://githu

环境说明:  实验环境是 一个节点的 rac + 单机dg    (主备全部用asm存储) tnsnames.ora  文件  (oracle用户) node 1 : node1-> pwd /u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1/network/adminnode1-> cat tnsnames.ora DEVDB = (DESCRIPTION =  (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 10.100.25.100)(PORT

海康sadp搜索工具(SADPTool)用于从网络上搜索同一网段内的所有在线设备.可以修改设备的缺省密码,修改网络IP地址及端口号 ,子网掩码及网关地址,IPV6地址网关地址,HTTP端口号和设备序列号. 运行双击打开图标

部署网络服务 一:控制节点配置 1.建库建用户 mysql -u root -p CREATE DATABASE neutron; GRANT ALL PRIVILEGES ON neutron.* TO 'neutron'@'localhost' IDENTIFIED BY 'liuyao'; GRANT ALL PRIVILEGES ON neutron.* TO 'neutron'@'%' IDENTIFIED BY 'liuyao'; flush privileges; 2.keysto

MATLAB r2014a,下载包就有7个多GB,装完占用9个多GB,慎装.界面还不错,稍有改良. 其实本文是下载+安装+破解啦.读书人的事,怎么能叫破解呢?所以我这里讲的是如何激活啦. MATLAB r2014a 下载 要下载的东西有俩: MATLAB r2014a 安装包 和 MATLAB r2014a 激活文件: 链接: http://pan.baidu.com/s/1bo8XQ2r 密码: 2f9y MATLAB r2014a 安装+激活 用虚拟光驱打开安装包,双击setup进行安装.如

Neutron计算节点部署 安装组件,安装的服务器是192.168.137.12 1.安装软件包 yum install -y openstack-neutron-linuxbridge ebtables ipset 2.配置文件neutron.conf 因为neutron控制节点跟计算节点配置几乎一样,直接复制控制节点的文件到计算节点,将不同的部分进行修改. scp /etc/neutron/neutron.conf root@192.168.137.12:/etc/neutron 在neut

上一章介绍了独立的nova计算节点的安装方法,本章分享openstack的网络服务neutron的安装配制方法 ------------------- 完美的分割线 --------------------- 6.0.Neutron概述 OpenStack Networking(neutron),允许创建.插入接口设备,这些设备由其他的OpenStack服务管理.插件式的实现可以容纳不同的网络设备和软件,为OpenStack架构与部署提供了灵活性. 它包含下列组件: neutron-server

Neutron网络服务(网络节点)     目录 [隐藏]  1 参考 2 前置工作 2.1 调整内核参数 3 安装 4 配置 4.1 keystone对接 4.2 rabbitmq对接 4.3 metadata服务对接 4.4 ML2插件配置 4.5 L3-agent 4.6 DHCP-agent 5 接口配置 6 服务更新 7 服务验证 8 附加配置 8.1 共享上网 8.1.1 iptables NAT 8.1.2 虚拟路由 参考 由于硬件条件所限并结合实际网络环境,本页并不是完全按照官方

使用STM32W108无线开发板及节点完毕大规模网络的自组建,网络模型选择树型,网络组建完毕之后,使用基于接收信号强度指示RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)的N次三边质心加权定位法进行节点定位及智能车导航. 节点自组织及移动智能体导航实际场景 程序设计与实现 基于SimpleMac协议栈sample实例及第15章给出的N次三边质心加权定位算法程序,进行本章程序的设计,对于本章使用的N次三边质心加权定位算法及三边质心定位算法的实如今此就不再说明.主要给

本文为minxihou的翻译文章,转载请注明出处Bob Hou: http://blog.csdn.net/minxihou JmilkFan:minxihou的技术博文方向是 算法&Openstack自动化 ,写得很好,值得推荐. : ) 目录 目录 单网卡的网络节点配置 1 物理网卡设置 2 Devstack配置 3 多计算节点 31 物理网络设置 4 Devstack计算节点配置 配置Open vSwith 和 networks 1 物理网络设置 2 配置服务 3 Devstack配置 注

可选:安装neutron网络服务节点(neutron01网络节点192.168.0.30)网络配置按照官网文档的租户自助网络 配置系统参数 echo 'net.ipv4.ip_forward = 1' >>/etc/sysctl.conf sysctl -p 安装train版yum源 yum install centos-release-openstack-train -y 安装客户端 yum install python-openstackclient -y 安装组件 yum install

前言: 这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算.具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. 大家可以去上面的链接去下载实验材料和stard code,如实验内容有难以理解的地方,欢迎私底下讨论.下面是随便写的一些笔记. 完成该实验需要了解一些遗传方面的简单知识,可参考:Introduction to heredity(基因遗

一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算

学习这个算法是为学习图像处理中的图割算法做准备的. 基本概念: 1.最大流是一个有向图. 2.一个流是最大流,当且仅当它的残余网络中不包括增广路径. 3.最小割就是网络中所有割中值最小的那个割,最小割是不唯一的,不过最小割的值是唯一的. 4.最大流的流量等于某一最小割的容量. 算法思想就是Ford-Fulkerson方法. 具体流程: 1.首先使用广度优先搜索找到源节点到汇节点的一条路径,为增广路径. 2.如果找不到新的从源到汇的增广路径,则上一次求得的网络就是最大流,否则向下执行. 3.找出增