---- 引言 下面这张图是GitHub中约500个开源项目仓库与话题组成的关系网络，密布的连线恐怕没有人能从中找到任何有用的信息。...然而GitHub目前总共有3000000+的仓库！ 图片 如何在5分钟内发现有哪些我们感兴趣好项目？ 今天我们使用GeaFlow帮助我们实现SSSP(单源最短路径算法)，来试一试盲人摸象！...该算法可以应用于多种实际问题，如地图导航、网络拓扑等。 在GitHub开源项目仓库与话题组成的关系网络中，从仓库到话题再到仓库的关系边可以支持SSSP算法的运行。...图片 在GitHub关系图上盲人摸象 话不多说，我们找到GitHub上目前星星数最多的项目，计算与它距离为2（即具有共同话题）的项目都有哪些？...目前星星最多的项目是freeCodeCamp，这里数据GitHub Public Repository Metadata截止2023年5月。
•如果一个单元还活着，并且有两个或三个活着的邻居，则该单元在互联中将保持活动状态。•没有活体邻居或只有一个活体邻居的活细胞在连续中死于孤立。...•拥有四个或更多生物邻居的生物细胞会在重新中因人口过剩而死亡。•具有三个活着邻居的死细胞会导致出生，并在前后中存活。 代码 从视频中提取文本 我将指导您如何使用Python从视频中提取文本。...然后，乌龟变成了可以触摸屏幕上的可视显示器，通常被替换成任何类型的形状。即使采用纯图形格式，“乌龟”的概念也可以更轻松地表示所采取的动作，从而代表程序的功能。...乌龟具有位置，方向（乌龟面对的方向）以及多种可能的状态（乌龟在移动或不留痕迹时可以替换特定颜色的）的乌龟模块提供了一个环境，其中乌龟在二维网格上四处移动。...与其他移动开发替代产品（如Android的Java和iOS的Objective C）Kivy比例，的执行速度相同。此外，Kivy具有可在多个平台上运行的巨大优势，就像HTML5一样。
根据评分进行排序的电影推荐: 基于内容的电影推荐: 基于协同推荐的电影推荐: （Collaborative Filtering，简称CF） 第一步：建立用户电影矩阵模型: 协同过滤算法的输入数据通常表示为一个...m*n的用户评价矩阵Matrix，m是用户数，n是电影数，Matrix[ij]表示第i个用户对第j个电影的评价 第二步：发现兴趣相似的用户: 通过计算目标用户与其他用户之间的相似度，得到与目标用户最近的邻居集...第三步：产生推荐项目: 在矩阵中找到与目标用户最相似的K个用户，电影用集合S(u,K)表示，将S中用户喜欢的电影全部提取出来 基于规则的推荐： 这类算法常见的比如基于最多用户点击，最多用户浏览等，属于大众型的推荐方法
Python与Scratch类似，Scratch的方法都能在Python中找到对应的实现方式。 后面我们用几个案例来说明一下这个编程系统，让大家加深理解。...就像三个人投票决定某件事：两种相反的意见的关系互为“非”，如“同意”与“不同意”；几个人只要有一人同意即可通过，几个人的意见之间的关系就是“或”； 几个人都同意才可以通过，不同人的意见之间的关系为“且”...在接下来的章节中我们会详细了解这些“看门人”、“谈判者”和“机灵鬼儿”。 5 执行 “执行”部分的语句最为丰富。是直接呈现最终结果的命令。在各种编程语言中，执行部分的语句也是种类和数量最多的部分。...这就像一个企业的人事结构，出主意提想法的是少数人，真正将想法实现，变为真正产品的的是占比最多的专业人才，这些专业人才在执行任务的过程中也需要相互合作。...7 Scratch案例——无人驾驶汽车 详见链接 Scratch案例——无人驾驶汽车 8 Python案例——喝墨水的小乌龟 详见链接 Python案例——喝墨水的小乌龟
Sort Colors 给一个包含只有数字0, 1, 2的数组，问如何在仅使用一次遍历的过程，O(N)完成对这个数组的排序？ ? Maximal Rectangle 这是个比较经典的题目了。...Recover Binary Search Tree 给一个排序二叉树，其中有两个结点被错误的交换了，问如何在不改变二叉树结构的前提下，恢复排序二叉树（交换回来两个出错的结点）。 ?...Single Number II 给一个整数数组，其中有一个数字仅出现1次，其他所有数字都出现了3次，如何在O(N)的时间复杂度下，O(1)的内存使用条件下找出这个仅出现1次的数字？ ?...Candy 有N个小孩站一排，每个小孩有个分值，你需要给这些小孩发糖果，满足： 每个小孩至少有一个糖果； 如果一个小孩的分值比他邻居分值大，那么他应该比邻居拿到更多糖果； 问你最少需要多少个糖果？...Best Time to Buy and Sell Stock III 给一个数组表示某支股票每天的股票价格，你最多可以交易两次（买卖各两次），同一天只能做一次交易（买/卖一次）。问怎么买卖收益最大？
在他和乌龟的竞赛中，他速度为乌龟十倍，乌龟在前面100米跑，他在后面追，但他不可能追上乌龟。...因为在竞赛中，追者首先必须到达被追者的出发点，当阿喀琉斯追到100米时，乌龟已经又向前爬了10米，于是，一个新的起点产生了；阿喀琉斯必须继续追，而当他追到乌龟爬的这10米时，乌龟又已经向前爬了1米，阿喀琉斯只能再追向那个...就这样，乌龟会制造出无穷个起点，它总能在起点与自己之间制造出一个距离，不管这个距离有多小，但只要乌龟不停地奋力向前爬，阿喀琉斯就永远也追不上乌龟！...，导致了商业银行不能无限放贷，100元的存款，最多可以释放出1000元的存款货币的理论上限。...如果可以，央行的数字货币似乎和现有的电子货币（微信支付、支付宝等）没什么区别，这也不符合央行发行数字货币的初衷：能够更强有力地控制货币投放（主要是针对存款货币和影子银行）；如果不可以，数字货币对于商业银行的利益何在
本文将介绍OSPF LSA泛洪产生的原因、基本原理、工作过程、实现方法、以及如何在华为、思科、Juniper设备上配置OSPF LSA泛洪限制。图片以下是本文目录：TOC让我们直接开始！...接下来，我们将了解LSA泛洪的过程：图片1、LSA生成当路由器检测到本地连接状态发生变化（如链路宕机、新的链路加入等），它将更新自己的LSDB，并生成一个新的LSA。...2、设置LSA泛洪的最大限制[设备-ospf-1] flood threshold [最大限制值]最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。超过此限制的LSA将会被延迟发送。...2、设置LSA泛洪的最大限制Router(config-router)# max-lsa [最大限制值]最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。超过此限制的LSA将会被延迟发送。...2、设置LSA泛洪的最大限制[设备-config-area-interface] flood reduce [最大限制值]最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。
本文将介绍OSPF LSA泛洪产生的原因、基本原理、工作过程、实现方法、以及如何在华为、思科、Juniper设备上配置OSPF LSA泛洪限制。 让我们直接开始！...接下来，我们将了解LSA泛洪的过程： 1、LSA生成 当路由器检测到本地连接状态发生变化（如链路宕机、新的链路加入等），它将更新自己的LSDB，并生成一个新的LSA。...2、设置LSA泛洪的最大限制 [设备-ospf-1] flood threshold [最大限制值] 最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。超过此限制的LSA将会被延迟发送。...2、设置LSA泛洪的最大限制 Router(config-router)# max-lsa [最大限制值] 最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。...2、设置LSA泛洪的最大限制 [设备-config-area-interface] flood reduce [最大限制值] 最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。
**初始化 ** 除了源节点外,所有节点都为临时节点 节点代价除了与源节点代价相邻的节点外,都为∞ 从所有临时节点中找到一个 节点代价最小的临时节点,将 之变成永久节点(当前节点)W 对此节点的所有在临时节点集合中的邻节点...对于每个邻居, x 维护 Dv = [Dv (y): y є N ] 距离矢量算法核心思路 每个节点都将自己的距离矢量估计值传送给邻居，定时或者 DV有变化时，让对方去算 ** 当x从邻居收到DV时...hops (max = 15 hops) 跳数[ 15最大 ，如果是16 就是不可达 ] DV每隔30秒和邻居交换DV，通告 每个通告包括：最多25个目标子网 RIP 通告（advertisements...） DV: 在邻居之间每30秒交换通告报文 定期，而且在改变路由的时候发送通告报文 在对方的请求下可以发送通告报文 每一个通告: 至多AS内部的25个目标网络的 DV 目标网络+跳数 【 一次公告最多...25个 子网 最大跳数为16 】 如果180秒没有收到通告信息–>邻居或者链路失效 发现经过这个邻居的路由已失效 新的通告报文会传递给邻居 邻居因此发出新的通告 (如果路由变化的话) 链路失效快速
4、右击网上邻居----选择属性--设置虚拟网上的IP如 5、开启GNS3，拓扑图为： 将路由器添加上相应的模块后，启动路由器，再将C1和R1连接起来。...其中C1配置为：先从上面的列表中找到：MS LoopBack Driver…点击添加。 其中以太网NIO为刚配置好的虚拟网卡！确定，完成关闭。...不通就做下面配置是没有任何意义的，从上面显示结果可以看出两者是通过的，接着再做以下配置。... //idle 600 http连接超时时间（10分钟内无操作则自动断开） //life 86400 http最长连接时间（最大24小时） //requests 10000 http最多允许并发连接数...验证用户名和密码，再次输入刚建的用户名和密码。 注：如出现是代码，刚做如下设置！ 正在载入路由器的当前配置。 载入完成，出现上图所示，这时你就可以进行所需要的各项配置工作了。
该算法对新数据点进行预测，就是在训练数据集中找到最接近的数据点——其“最近邻居”。...工作原理 在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...同样，我们也可以考虑任意数量k个邻居，而不是只考虑一个最近的邻居。这是k-NN算法名称的由来。在考虑多个邻居时，我们使用投票的方式来分配标签。...以下示例使用了5个最近的邻居： ? 同样，将预测结果用交叉的颜色表示。从图中可以看到，左上角的新数据点的预测与我们仅使用一个最近邻居时的预测结果不相同。...虽然此图仅展示了用于二分类的问题，但此方法可应用于具有任意数量类的数据集。对于多分类问题，同样计算k个邻居属于哪些类，并进行数量统计，从中选取数量最多的类作为预测结果。
Isomap 是如何工作的？我通过一个直观的例子而不是复杂的数学来解释。 如何使用 Isomap 减少数据的维度？...机器学习算法系列中的 Isomap 机器学习算法太多了，可能永远不可能将它们全部收集和分类。然而，我已经尝试为一些最常用的做这件事，你可以在下面的旭日图中找到这些。...此处，“k”是可以在模型超参数中指定的邻居数量。 找到邻居后，如果点是彼此的邻居，则构建邻域图，其中点相互连接。不是邻居的数据点保持未连接状态。 计算每对数据点（节点）之间的最短路径。...现在让我们使用 Isomap 来降低 MNIST 数据集（手写数字集合）中图片的高维数。这将使我们能够看到不同的数字如何在 3D 空间中聚集在一起。...总结 Isomap 是降维的最佳工具之一，使我们能够保留数据点之间的非线性关系。 我们已经看到了 Isomap 算法如何在实践中用于手写数字识别。
用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。...这就是K近邻算法的核心思想。 1.2 近邻的距离度量 我们看到，K近邻算法的核心在于找到实例点的邻居，这个时候，问题就接踵而至了，如何找到邻居，邻居的判定标准是什么，用什么来度量。...K=N，则完全不足取，因为此时无论输入实例是什么，都只是简单的预测它属于在训练实例中最多的累，模型过于简单，忽略了训练实例中大量有用信息。...（如：范围搜索和最近邻搜索）。...在D的右子树中找到一个Y坐标最小的值，这里是I，将I代替原先H的位置，从而A结点从图中顺利删除，如下图所示： ? 从K-D树中删除一个结点是代价很高的，很清楚删除子树的根受到子树中结点个数的限制。
边 节点之间的关系 有方向（如投资） 无方向（如合作） 节点的度 和节点相连的数目 节点的一般规律 社交网络呈现幂律分布，表示大部分用户的度都非常小，但存在非常大的节点，数目比较小。...网络中节点的度分布是不均匀的 遇到的问题：有可能邻居的传播能力比较大 问题转化：一个节点有多少个邻居转化为一个节点有多少个高质量的邻居，H指数来衡量高质量的大小 H指数 例子：学者A发表100篇文章，学者...定义：一位学者的H指数为h，当且仅当他最多有h篇“引用次数不小于h的文章” 定义算子：y=H(x1,x2...xn) 于是节点v的H的指标：v=H(k1,k2...ki) 一个节点的H指标为h，当且仅当当他最多有...h个“邻居数目不小于h的邻居” H家族 节点的度定义为0阶H指数 h=k 节点的一阶H指数上面的公式 节点的n阶H指数 当n无穷大，节点的n阶H指数就会收敛到核数 核数 把网络中度为一的节点删除掉...关键点挖掘（四）：基于迭代寻优的中心化指标 思路：一个节点的重要性决定于邻居的重要性 不同的算法的不通电在于邻居节点的作用方式不同，有多大程度的影响 特征向量中心性：一个节点的中心性正比于他的邻居的中心性之和
支持更多的地址族 相比于OSPFv2，OSPFv3支持更多的地址族。除了IPv6地址，它还可以处理其他类型的地址，如IPv4、IPX等。这使得网络管理员能够在同一网络中同时管理多种类型的地址。 5....验证和调试：使用命令查看OSPFv3的状态、邻居关系和路由信息，并确保网络正常运行。 安全配置：根据需要配置OSPFv3的安全功能，如IPsec加密和数字签名。...安全性：OSPFv3提供了增强的安全功能，如IPsec和数字签名，保护路由器之间的通信安全，防止未经授权的访问和路由欺骗。...灵活的路由策略：OSPFv3支持灵活的路由策略配置，如路由过滤和聚合，使网络管理员能够根据具体需求进行精细的路由控制。...如何在Cisco设备上停止Traceroute或Ping？ 如何在 Linux 中从备份恢复 Crontab？
更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。...假设各样本有年龄、工资两个特征变量，如计算欧氏距离的时候，(年龄1-年龄2)² 的值要远小于(工资1-工资2)² ，这意味着在不使用特征缩放的情况下，距离会被工资变量（大的数值）主导。...因此，我们需要使用特征缩放来将全部的数值统一到一个量级上来解决此问题。通常的解决方法可以对数据进行“标准化”或“归一化”，对所有数值特征统一到标准的范围如0~1。...对于KNN分类：通常就是“多数表决，少数服从多数”，k个“邻居”的最多数所属类别为预测类别（另外，可以基于距离的远近做加权，一般可以用距离的倒数作为权重，越近的邻居的类别更有可信度）。...原因是K取值小的时候（如k==1），仅用较小的领域中的训练样本进行预测，模型拟合能力比较强，决策就是只要紧跟着最近的训练样本（邻居）的结果。
)： 内部网关协议IGP(Interior Gateway Protocol):在一个自治系统内部使用的路由选择协议 - 目前这类路由选择(域内路由选择)协议使用得最多，如**RIP**和**OSPF...通过广播UDP协议520端口封装成的报文来交换路由信息，默认每30秒发送一次路由信息更新报文 RIP使用跳数作为路由距离度量，即数据报到达目标设备所必须经过的路由器数目 RIP最多支持的跳数为15，跳数...运行RIP后，路由器会发送Request报文，用来请求邻居路由器的RIP路由 运行RIP的邻居路由器收到该Request报文后，会根据自己的路由表，生成Response报文进行回复 路由器在收到Response...一个RIP路由更新消息中最多可包含25条路由表项，每个路由表项都携带了目的网络的地址和度量值。...环路避免-水平分割 路由器从某个接口学到的路由，不会从该接口再发回给邻居路由器。
简介K最近邻（K-nearest neighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的机器学习方法，可以用于分类和回归问题。它的思想非常简单，但在实践中却表现出了出色的效果。...它的工作流程如下计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离（通常使用欧氏距离或曼哈顿距离）选取距离最近的K个样本作为邻居根据邻居样本的标签进行投票，将待分类样本归类为得票最多的类别（分类问题）或计算邻居样本标签的平均值...（回归问题）欧拉距离如下KNN算法应用场景KNN算法在以下场景中广泛应用分类问题：如垃圾邮件过滤、图像识别等回归问题：如房价预测、股票价格预测等推荐系统：根据用户和物品的相似度进行推荐异常检测：检测异常行为或异常事件例如在邮件分类上就需要如下步骤数据准备...常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等，通过这些指标可以评估模型在垃圾邮件过滤方面的性能。模型使用：将训练好的模型应用于新的邮件数据分类。...通过计算待分类邮件与训练集样本的距离，并选取最近的K个邻居样本，根据这些邻居样本的标签进行投票，将待分类邮件划分为得票最多的类别，即确定该邮件是否为垃圾邮件。
以通过哨兵节点去解决它，哨兵节点广泛应用于树和链表中，如伪头、伪尾、标记等，它们是纯功能的，通常不保存任何数据，其主要目的是使链表标准化，如使链表永不为空、永不无头、简化插入和删除。 ?...其速度的差值为 1，因此需要经过 二者之间距离/速度差值 次循环后，兔子可套圈乌龟 ，假设环状长度为K，因此，在最糟糕的情形下，时间复杂度为 O(N+K)，也就是 O(n)。...但是空间复杂度为O(n) 时间复杂度：O(n)，对于含有 n 个元素的链表，我们访问每个元素最多一次。添加一个结点到哈希表中只需要花费 O(1)时间。...空间复杂度：O(n)，空间取决于添加到哈希表中的元素数目，最多可以添加 n个元素。 ?...我们仍然以龟兔赛跑为例子：假设兔子在环上追上乌龟的地点是first。那么，乌龟走的距离为F+a。
GNN的经典操作是聚合邻居信息来学习节点表示。在这个过程中，GNN很好的保持了图上的邻居结构，如K层GNN保持了图上的K阶邻居信息。...另一方面，图上一些性质(节点之间的距离和位置，节点的度等)对于下游任务也是非常重要的。 ?...image-20210622234209893 这里推荐3篇如何在GNN中保持图的位置/距离/度等信息并本质的提升GNN的表示能力。 ?...优点是直接计算计算节点对之间的SPD确保了GNN的Inductive能力，且省去了选取anchor-set的麻烦。问题在于SPD的计算也会增加耗时的。...Centrality Encoding，主要是编码节点的度的信息，当做初始节点属性的一部分。直观的想，度越大，节点越重要。 其中， 和 分别代表节点的入度和出度。
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