如果在Pod中使用hostNetwork:true配置的话，在这种pod中运行的应用程序可以直接看到pod所在宿主机的网络接口。...注意每次启动这个Pod的时候都可能被调度到不同的节点上，所有外部访问Pod的IP也是变化的，而且调度Pod的时候还需要考虑是否与宿主机上的端口冲突，因此一般情况下除非您知道需要某个特定应用占用特定宿主机上的特定端口时才使用...外部流量都需要通过kubenretes node节点的80和443端口。 ---- NodePort NodePort在kubenretes里是一个广泛应用的服务暴露方式。...外部可以用以下两种方式访问该服务： 使用任一节点的IP加30051端口访问该服务 使用EXTERNAL-IP来访问，这是一个VIP，是云供应商提供的负载均衡器IP，如10.13.242.236:8086...控制器守护程序从Kubernetes接收所需的Ingress配置。它会生成一个nginx或HAProxy配置文件，并重新启动负载平衡器进程以使更改生效。
网络的力量在许多复杂系统的核心是网络的概念。网络由一组节点或顶点通过边或链接连接而成。节点表示系统的各个组件，而边代表它们之间的互动或关系。网络提供了一个强大的框架，用于研究复杂系统并分析其行为。...网络理论，也被称为图论，使我们能够分析和理解网络的结构和特性。各种度中心性、介数中心性和聚类系数等指标可以用来量化网络中节点和边的重要性和特征。这些指标帮助我们识别复杂系统中的关键组件、模式和关系。...结论复杂系统无处不在，而网络构成了它们的基本构建单元。从理解社交关系到优化交通路线，网络理论为我们提供了强大的工具集，用于分析和理解这些系统内部错综复杂的相互关系。...3个节点和3条边的简单社交网络。...NetworkX提供了丰富的图算法，用于计算网络的各种常用指标。例如，用户可以通过NetworkX计算节点的度中心性、接近中心性、介数中心性等指标，了解网络中节点的重要性。
实际上，这意味着目的相同的算法使用相同的数据类型进行模型训练。详细如下： 基于邻域和结构节点的嵌入技术使用单个NetworkX图作为拟合方法的输入。...属性节点嵌入过程将NetworkX图作为输入，并将要素表示为NumPy数组或SciPy稀疏矩阵。在这些矩阵中，行对应于节点，列对应于特征。...空手道俱乐部中的内部图形表示使用NetworkX。 密集的线性代数运算是使用NumPy完成的，而稀疏的对等运算则使用SciPy。...我们假定NetworkX图是无向的，并且由单个强连接的组件组成。所有算法都假定节点的索引是连续的，并且起始节点索引为0。...此外，我们假设图不是多部分的，节点是均匀的，并且边是未加权的（每个边都有单位权重）。 对于整个图形嵌入算法，图集中的所有图形都必须修改先前列出的关于输入的要求。
这些是节点。2.提取概念之间的关系。这些是边。3.将节点（概念）和边（关系）填充到图形数据结构或图形数据库中。4.可视化，为了艺术上的愉悦，或其他目的。 步骤3和4听起来容易理解。...每一行都是我们图中两个节点之间的边，同一对概念之间可以有多条边或者多种关系。上述数据框中的计数是我任意设置的权重为4。 上下文接近性 我假设在文本语料库中出现在彼此附近的概念是相关的。...这被称为自循环，即边从一个节点开始并结束于同一节点。为了删除这些自循环，我们将在数据框中删除所有node_1等于node_2的行。最后，我们得到了一个与原始数据框非常相似的数据框。...创建概念网络 NetworkX是一个使处理图形变得非常简单的Python库。如果您还不熟悉这个库，点击下面的标志了解更多信息。...让我们还计算一下图中每个概念的度。节点的度是它连接的边的总数。所以在我们的案例中，一个概念的度越高，它就越是与我们文本主题相关的核心。我们将使用度作为节点在我们的可视化中的大小。
图数据读取后，如何得到节点集和边集？ 如何绘制多样的图？ 图数据读取后默认标签（labels）为索引，如何使用编号id？...例如在读取football数据时，其labels都是节点的英文名称，这样在处理图数据时不是很方便，往往报错，我们通常习惯处理节点的编号从1开始，可以建立label-id的反向索引，如果处理图数据时只需要编号...读取gml图文件，有两个问题影响使用 ---- 图数据读取后，如何得到节点集和边集？...在图数据读取后，我们在算法中处理数据时往往会对图的节点集和边集进行处理，下面提供几种遍历方式: ---- 如何绘制多样的图？...在绘制图时，有时我们可能需要为节点着不同的颜色，展示不同属性和大小等等，需要为边添加不同的线型，颜色、粗细等等，这时需要分步绘制，其各类属性如下： # 画点 draw_networkx_nodes(G,
Networkx 的开发始于 2002 年，由 Aric Hagberg, Dan Schult 和 Pieter Swart 在洛斯阿拉莫斯国家实验室开始。...在上面的代码中，我们首先导入了 Networkx 库，然后使用 nx.from_numpy_matrix(A) 函数从邻接矩阵 A 中加载图 G。...我们可以使用 nx.shortest_path(G, source, target) 函数获取从源节点到目标节点的最短路径，或者使用 nx.shortest_path_length(G, source,...target) 函数获取从源节点到目标节点的最短路径长度。...节点和边的属性问题：在处理节点和边的属性时，可能会遇到无法正确获取或设置属性的问题。这可能是因为在创建节点或边时没有正确设置属性，或者在获取属性时使用了错误的键。
数据中台的概念由来已久，从技术产品构成上来讲，比如数仓、大数据中间件等产品组件相对完备。但是我们认为依然不能把数据中台建设作为一个技术平台的项目来实施。...金融机构在数字化转型的进程中建立数据中台，必须从战略的高度、组织的保障及认知的更高层面来做规划。...当金融机构在面对业务多元化挑战，需要构建新的前台应用时，数据中台可以快速的提供数据服务（资产服务化过程），灵敏的响应金融机构多元化业务创新（服务业务化过程），使金融机构在金融融合创新的时代下，持续保持高竞争力...刚才我们“盘”的还是内部数据，实际上我们还需要盘一盘外部数据，即我们在经营活动中，需要收集的外部数据，已经采集了哪些外部数据。...我们讲数据整合方式时，把基于ID（身份）的整合放到了一边，那么在这里，我们就是基于 ID 把各主题、业务过程的同一对象跨主题、跨业务板块进行打通，形成对象的全域级标签体系，以方便对数据的深度分析、价值挖掘
队列有 2 个常规操作： 入队：进入队列，数据总是从队尾进入队列。 出队：从队列中取出数据，数据总是从队头出来。 本文将先从STL的队列说起，然后讲解如何自定义队列。 2....2.2 Priority Queues 从优先队列中删除数据时，并不一定是按先进先出的原则，而是遵循优先级法则，优先级高的数据先出队列，与数据的存储顺序无关。类似于现实生活中的VIP客户一样。...针对于这种情况，可以让rear指针在超过下标界限后，重头再开始定位，这样的队列称为循环队列。 前文说过，当front和rear指针相同时，认定队列为空。...使用计数器记录队列中的实际数据个数。当num==0时队列为空状态，当num==size时队列为满状态。 留白方案：存储数据时，从rear+1位置开始，而不是存储在rear位置。...数据从尾部插入（每次添加的新结点成为新的尾结点），从头部删除。
然后，使用“networkx”库中的“Graph（）”子例程创建一个空白的图形变量“G”。 为了定义图表的布局，通过“add_edge（）”函数放置两条连接线。...在此示例中，我们将节点 1 标记为“A”，将节点 2 标记为“B”，将节点 3 标记为“C”，将节点 4 标记为“D”。 添加节点后，我们将开发边来连接节点。...为了在节点之间添加边，我们利用 add_edge（） 函数。例如，节点 1 和节点 2 通过四加权边连接。 要查看图表，我们必须首先定位节点。...此外，我们还使用 draw_networkx_edge_labels（） 函数包含边缘权重。此函数将边权重添加为相应边附近的标签。 最后，我们使用 plt.show（） 显示图形图。...这将打开一个窗口或在 Jupyter 笔记本界面中显示绘图。为了使绘图看起来更干净并专注于图形本身，我们使用 plt.axis（'off'） 来关闭轴的可见性。
例如，在生态食物网中，组件是物种，连接代表捕食者和猎物的关系。 在本章中，我介绍了 NetworkX，一个用于构建和研究这些模型的 Python 包。...我们从 Erdős-Rényi 模型开始，它具有一些有趣的数学属性。在下一章中，我们将介绍更有用的，解释现实系统的模型。 本章的代码在本书仓库中的chap02.ipynb中。...在本章中，图是一个系统的表示，它包含离散的互连元素。元素由节点表示，互连由边表示。 例如，你可以表示一个路线图，每个城市都是一个节点，每个城市之间的路线是一条边。...最初，已访问的集合是空的，我们创建一个名为stack的列表，跟踪我们发现但尚未处理的节点。最开始，栈包含单个节点start。 现在，每次在循环中，我们： 从栈中删除一个节点。...编写一个该函数的版本，在将邻居添加到栈之前检查它们。这个“优化”是否改变了增长级别？它是否使函数更快？ 译者注：在弹出节点时将其添加到seen，在遍历邻居时检查它们是否已访问。
一个无向图被称为连通图，当且仅当图中任意两个节点都有路径连接。换句话说，从图中的任意一个节点出发，都能通过一系列边到达图中的任何其他节点。...连通图的关键点 单一连通组件：在连通图中，所有的节点都在一个连通分量中。即图中没有孤立的部分。 路径连接：图的任何两个节点之间都有一条路径相连。...如果两个节点可以通过多个节点和边连接起来，那么这些节点就属于同一连通分量。 无向图特性：连通性定义通常用于无向图，因为在有向图中，连通性需要考虑不同的方向。...例子 连通图：如果你有一个图，其节点和边如下： 节点：{A, B, C, D}边：{(A, B), (B, C), (C, D), (D, A)} 这个图是连通的，因为从任何节点（例如A）出发，你都可以通过一系列边到达图中的其他节点...非连通图：如果图的节点和边如下： 节点：{A, B, C, D}边：{(A, B), (C, D)} 这个图是非连通的，因为节点A和B在一个连通分量中，而节点C和D在另一个连通分量中，它们之间没有直接或间接的路径连接
反向负责优化调整模型参数，即用链式求导将误差和梯度从输出节点开始一层一层地传递归去，对每层的参数进行调整。....], device='cuda:0') 在计算机中，多块GPU卡的编号是从0开始的。代码中的"cuda:0"是指使用计算机的第1块GPU卡。 4....在为DGLGraph图添加完节点和边之后，可以使用如下代码进行可视化，具体如下： nx.draw(g_dgl.to_networkx(), with_labels=True) 该代码先调用to_networkx...代码运行后输出的可视化结果如图所示。 ? 2.从NetWorkx图创建DGLGraph图 DGLGraph图还可以从NetWorkx图转化而来。...图中图节点和边的结构是代码中调用nx.petersen_graph所生成的。该函数在没有参数的情况下，会生成10个节点，并且每个节点与周围3个节点相连,共30条边。
紧密度是中心性的一种复杂度量。它被定义为节点v到其它可达节点的平均测地距离（比如：最短路径）： 其中当n>=2是从v出发在网络中连通部分V的大小。...例如：下图 图：BFS搜索 从上图节点1开始搜索，染成灰色，其余白色。...还剩节点5，再从5开始搜索，结束。...实例：用下图作为说明 图：DFS搜索 从节点1开始依次访问1à2à 3之后终止于节点3；从节点3回溯到节点2，从2à5终止于节点5；从节点5回溯到2终止于2；从节点2回溯到1并终止于1；从顶点4开始访问终止于...公式中Aij−kikj2m=Aij−kikj2m，节点j连接到任意一个节点的概率是kj2m，现在节点i有ki的度数，因此在随机情况下节点i与j的边为kikj2m.
比如在社交网络中，每个用户就是一个节点，用户之间的互动就是边。有了NetworkX，我们可以轻松地构建和分析这些关系网。 说实话，刚开始用NetworkX的时候，我还是有点小忐忑的。...我们把Parquet数据读入Pandas DataFrame，然后逐行添加节点和边，几行代码就搞定了一个基本的社交网络图。...文件中读取数据 # df = pd.read_parquet('social_network.parquet') # 创建空图 G = nx.Graph() # 添加节点和边 for index,...代码运行后，Plotly会自动在本地开启一个端口为52586的网页服务，自动打开网页如下： 从Parquet数据到3D知识图谱的构建过程中，如果数据量过大时，直接加载到内存中可能会导致性能问题。...复杂的图结构在3D空间中会显得非常混乱，节点和边的密集程度可能会影响可视化效果。可以尝试不同的图布局算法，如层次布局、力导向布局等，以优化图的展示效果。
我们首先使用NetworkX的spring_layout函数获取节点的位置，然后将边和节点信息转换为Plotly的Scatter对象进行绘制。...以下将介绍如何使用NetworkX和Plotly创建一个更复杂的网络图，并添加节点的属性和标签。1. 创建带有属性的网络我们首先创建一个包含节点属性和边权重的图。...通过使用节点的属性和边的权重，我们能够更好地展示网络的结构和特点。节点的颜色代表其所属的分组，边的粗细则表示连接的强度。...总结在本文中，我们介绍了如何使用Python中的NetworkX和Plotly库来进行网络数据的可视化。通过创建和操作包含节点和边的图结构，我们能够有效地展示和分析复杂的网络结构。...我们进一步探讨了如何在网络图中添加节点属性和边权重，以更直观地展示网络的结构和特点。通过节点的颜色区分分组、边的粗细表示连接强度，使网络图更加清晰和易于理解。
# m表示每次添加新节点时，新节点连接到的已存在节点的数量；n-网络中总节点数；seed是随机种子 m, n, seed = 3, 1000, 20532 G = nx.barabasi_albert_graph...在随机几何图中，节点是根据一定的几何过程（通常是泊松点过程）随机分布在空间中的，而图中的边则对应于这些节点之间的无线连接。...几何距离依赖性：节点间的连接（即图的边）通常基于它们之间的欧几里得距离，只有当两个节点的距离小于某个阈值时，它们之间才存在一条边。 连通性分析：随机几何图常用于分析无线通信网络的连通性和覆盖范围。...网络性能评估：通过随机几何图可以评估网络中节点的分布对网络性能的影响。 空间相关性：由于节点位置的随机性，随机几何图能够体现实际网络中的不确定性和空间相关性。...import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 200个节点的随机几何图，连接概率阈值为0.125（如果两个节点之间的距离小于这个值，它们之间存在一个边
Watts 和 Strogatz 从两种很好理解的图开始：随机图和正则图。在随机图中，节点随机连接。在正则图中，每个节点具有相同数量的邻居。...Watts 和 Strogatz 提出了用于构建小世界图的过程： 从一个正则图开始，节点为n，每个节点连接k个邻居。 选择边的子集，并将它们替换为随机的边来“重新布线”。...它是一个生成器函数，一次产生一个边。它使用模运算符%，从编号最高的节点绕回最低的节点。...如果边被重新布置，则它们使第一个节点保持不变，并随机选择第二个节点。它们不允许自环或多边；也就是说，节点不能拥有到它自身的边，并且两个节点之间不能拥有多个边。 这是我的这个过程的实现。...为了计算可能的选择，我们从节点集开始，它是一个集合，并且移除u和它的邻居，这避免了自环和多边。 然后我们从选项中选择new_v，将u到v的现有删除，并从添加一个u到new_v的新边。
这样的点集和边集构成一个图网络，这个网络存储在图数据库 Nebula Graph 2中。...Girvan-Newman 算法即是一种基于介数的社区发现算法，其基本思想是根据边介数中心性（edge betweenness）从大到小的顺序不断地将边从网络中移除直到整个网络分解为各个社区。...Girvan-Newman 算法的基本流程如下： （1）计算网络中所有边的边介数； （2）找到边介数最高的边并将它从网络中移除； （3）重复步骤 2，直到每个节点成为一个独立的社区为止，即网络中没有边存在...图中各个节点的重要性可以通过节点的中心性（Centrality）来衡量。在不同的网络中往往采用了不同的中心性定义来描述网络中节点的重要性。...下一篇 本篇主要介绍如何使用 NetworkX，并通过 Gephi 做可视化展示。下一篇将介绍如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph 中的数据。 本文的代码可以访问5。
在NetworkX中，节点可以是任何哈希对象，像一个文本字符串，一幅图像，一个XML对象，甚至是另一个图或任意定制的节点对象。（注意，Python中的None对象是不可以作为节点的类型的。）...我们可以通过一些简单的操作开始 最简单的我们一次添加一个节点： `G.add_node(1)` 也可以从一个list中添加节点： `G.add_nodes_from([2, 3])` 或者从**nbunch...比如，我们先将图G里的所有节点和边删除： G.clear() 然后我们新的节点和边，NetworkX会自动忽略掉已经存在的边和节点的添加： G.add_edges_from([(1,2),(1,3)])...- 节点和边的使用 你可能已经注意到在NetworkX中节点和边并没有被指定一个对象，因此你就可以自由地指定节点和边的对象。...Python3.0以上的版本可能不能很好的兼容NetworkX中的绘图包。
美国国家历史标志、国防部所在地“五角大楼”，从空中俯瞰，这座建筑成正五边形。 那么五边形如何绘制？小编用Mathematica来将其展现给大家....许多有趣的东西都可以通过mathematica来实现奥.
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