用户在登录系统时，出现网络断开，从而系统自动检测到网络状态。 /** * @author 麦克劳林 * @功能：持续检测网络是否连通 */ import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; publi
不少搞IT的朋友听到“算法”时总是觉得它太难，太高大上了。今天，跟大伙儿分享一个比较俗气，但是却非常高效实用的算法，如标题所示Union-Find，是研究关于动态连通性的问题。不保证我能清晰的表述并解释这个算法，也不保证你可以领会这个算法的绝妙之处。但是，只要跟着思路一步一步来，相信你一定可以理解它，并像我一样享受它。
在面向对象的程序设计中，我们经常会反复地遇到相同的问题，于是有人就做了抽象，把这些可能反复出现的场景提取出来，用一种通用的方法去解决它。我们把这种通用的方法叫做设计模式。 例如，我们第一篇文章里的问题
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。
本文讨论了使用图论中的强连通分量算法，用于分析给定网络中各个强连通分量的大小和数量，并使用K-means算法对它们进行聚类。首先，介绍了图论的基本概念和强连通分量的定义。然后，详细描述了如何使用K-means算法对强连通分量进行聚类。最后，通过实验验证了该方法的有效性，并分析了算法的时间复杂度。
2. 配置成功后, 进行测试 需要先将事件回调sdk部署在内网服务器上才能够进行测试
1，创建一个topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 牢记一点，副本数要要小于Broker的总数。 2，topic级别的配置 要多使用topic级别的配置 bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic my-topic --partitions
package com.asset.utils; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date import javax.servlet.http.HttpSession; public class NetworkState implements Runna
DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。 关键字：DAG，有向无环图，算法，背包，深度优先搜索，栈，BlockChain，区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种，我在上大学的时候，图的这一章会被老师划到考试范围之外，作为我们的课后兴趣部分。但实际上，图在信息化社会中的应用非常广泛。图主要包括： 无向图，结点的简单连接 有向图，连接有方向性 加权图，连接带有权值 加权有向图，连接既有方向性，又带有权值 图是由
最近在看相关面经时，发现对于计算机网络的考察还是挺多的。于是就看回这些曾经做过的笔记复习了一下。
图是一种非线性数据结构，它由节点（也称为顶点）和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接，比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据，而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法：邻接矩阵和邻接表。
对于EEG数据有多种分析方法来评估大脑连通性。然而，连通性方法的实施存在很大的异质性。连通性测量、数据收集或者数据预处理的概念化的异质性可能与测量稳健程度的易变性有关。虽然使用不同EEG连通性测量的研究之间很难进行比较，但标准化的处理和报告可能有助于解决这个问题。本文讨论了重参考、epoch的长度和数量、容积传导的控制、伪迹去除、多重比较的统计控制等因素如何影响连通性测量的EEG连通性评估。基于先前的研究，本文提出了相关建议和新的检查清单用于EEG连通性研究的质量评估。该检查清单和建议旨在提请注意那些可能影响连通性评估的因素以及未来研究中需要改进的因素。EEG连通性程序和报告的标准化可能使得EEG连通性研究更具可综合性[如，用于元分析研究]和可比性，尽管连通性评估的方法上存在差异。
本文讨论了使用Kosaraju算法求解给定问题，并使用DFS和BFS算法进行求解的过程。首先，介绍了Kosaraju算法的基本原理，然后详细描述了如何使用DFS和BFS算法实现该算法。最后，通过示例演示了该算法的具体实现过程。
作为计算机相关专业学生，面试或者笔试时不可避免地会遇到与专业相关的问题，而考核专业问题的时候，又不可避免地涉及到很多专业词汇，这就需要求职者掌握好常见的专业词汇，才能在阐述问题时得心应手，避免出现表达错误引起误解。以下是计算机专业常见相关词汇。
通常我们查看本机的网络是否正常，主要需要知道的就是网卡是否在正常工作，相关的网络信息（IP地址、广播地址、子网掩码等）是什么。除此之外，我们需要测试当前机器是否连入互联网，或者是否能够与网关正常通信。
最近评估大脑功能连接体的遗传性的努力主要集中在静态连接上。然而，评估随时间变化的连通性可以为大脑功能的内在动态本质提供有价值的见解。在这里，研究人员检查了人类连接组计划静息态fMRI数据的遗传率，以确定功能连接的动态波动是否有遗传基础。除了动态平均值和标准静态连通性外，还对动态连通性变化进行了评估。
树的重心是指，删除某个结点后剩下的最大连通子树的结点数目最小，如下图是根据样列生成的树，若删除结点1，则剩下三个子树最大的是中间那颗结点有4个，即剩下的最大连通子树的结点数目为4；若删除结点2，则剩下两个数目为1的子树和一个数目为6的子树，即剩下的最大连通子树的结点数目为6；若删除结点3，剩下一个数目为1的子树，和一个数目为7的子树，即剩下的最大连通子树的结点数目为7……枚举可得剩下的最小的最大连通子树的结点数目为4也就是说结点1是树的重心。另外注意题目要求答案是输出剩下的最小的最大连通子树的结点数目。
背景：精神分裂型指的是在一般人群中低于临床阈值的精神分裂样特征。精神分裂症的病理发展被假设为从最初的脑连接断开和脑连接补偿共存到脑连接失代偿的演变过程。
为何要做网络优化 网络优化对于App产品的用户体验至关重要，与公司的运营和营收息息相关。这里列举两个公开的数据： “页面加载超过3秒，57%的用户会离开。” “Amazon页面加载延长1秒，一年就会减
今天给大家介绍哈佛大学Yang-Yu Liu课题组和加利福尼亚大学洛杉矶分校Yizhou Sun课题组发表在nature machine intelligence上的一篇文章“Finding key players in complex networks through deep reinforcement learning”，作者提出一种基于深度强化学习框架FINDER来寻找一组能对网络功能产生最大影响的关键节点序列。
连通性问题 问题概述 先来看一张图： 在这个彼此连接和断开的点网络中，我们可以找到一条 p 点到 q 点的路径。在计算机网络中判断两台主机是否连通、在社交网络中判断两个用户是否存在间接社交关系等，都可
图的基础概念图的基础算法1. 图的遍历深度优先搜索遍历(DFS)广度优先搜索遍历(BFS)2. 单源最短路径问题(Dijkstra算法)3. 拓扑排序4. 最小生成树Kruskal算法(加边法)Prim算法(加点法)经典面试题1.克隆图2.课程表II3.网络延迟问题4.除法求值5.最小高度树6.重新安排行程7. 冗余连接
抑郁症是一种常见的精神障碍，其特征是异质性的认知和行为症状。功能连接组学的新兴研究范式为分析抑郁症患者大脑网络组织和功能的变化提供了定量的理论框架和分析工具。在这篇综述中，我们首先讨论了抑郁症相关功能连接体变异的最新进展。然后，我们讨论了抑郁症治疗特异性脑网络的结果，并提出了一个假设模型，突出了每种治疗在调节特异性脑网络连接和抑郁症症状方面的优势和独特性。最后，我们展望了在临床实践中结合多种治疗类型，使用多站点数据集和多模式神经成像方法，并确定生物学抑郁症亚型的未来前景。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder, PTSD)是一种常见的令人衰弱的精神疾病，在美国成年人中终生患病率为7%，在退伍军人中的患病率为0.25%。PTSD可能发生在经历或暴露于危及生命的事件之后，其特征是侵扰性的想法或记忆，认知和情绪的负面改变，高度唤醒和回避。执行功能的认知缺陷也可能在PTSD中表现出来。
给定一个具有n个顶点的图。要给图上每个顶点染色，并且要使相邻的顶点颜色不同。问是否能最多用2种颜色进行染色？题目保证没有重边和自环。
紧接着历史文章：《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究》、《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究-part1》《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究-part2》……
2) Xshell（可选）：用于在本地访问虚拟服务器，也可选择其他远程工具，如SecureCRT
畅通工程 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 50540 Accepted Submission(s): 26968 Problem Description 某省调查城镇交通状况，得到现有城镇道路统计表，表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通（但不一定有直接的道路相连，
如何配置Linux系统的IP地址，使其能够连接局域网甚至外网。其实这并不难，Linux系统网络配置的方法有多种。
今天我们继续来解读《算法》这本书，我将会按照书中的顺序来依次来介绍算法。今天介绍的是本书的第二个算法——并查集。
随着互联网的发展，许多人需要使用代理服务器来访问国外网站或绕过地理限制，在选择一个可靠的国外HTTP代理时，了解其有效连通率是至关重要的。
BMC Bioinformatics发表的一个新工具，可以从网络中发现biomarker。NetRank是受Google的PageRank算法启发而提出的用于生物标记物排序的模型。方法比较容易理解：
机器之心报道 编辑：王强 神经网络开发到 100% 会发生什么？神经网络的究极形态又是什么？何为网络超体？上述问题的答案可能可以在电影超体（Lucy）中找到。 在电影中，随着女主角 Lucy 脑力的逐渐开发，她获得了以下能力： 10%：能够控制身体的自主神经系统，提高身体协调能力和反应速度。 30%：能够预测未来并预测人们的行动，提高洞察力和判断力。 50%：能够通过感知周围环境的微小变化来预测未来的变化。 70%：能够控制身体和物体的运动，拥有超凡的运动和战斗技能。 90%：能够与宇宙和时间相连，拥有灵感
而且，移动网络固有的弱网问题、DNS问题、连接性能等等都无法跟传统的固定网络相比。所以，优化移动端网络，显的尤其必要。
本研究探讨了参与不同生活方式活动与大范围脑功能网络连接的关系，以及网络连接是否独立于脑淀粉样蛋白水平而改善认知能力下降。参与者(N = 153，平均年龄= 69岁，包括N = 126淀粉样蛋白成像)在完成静息状态功能磁共振成像、生活方式活动问卷和认知测试后，认知正常。他们每年接受长达5年的认知测试(平均= 3.3年)。线性回归表明，认知活动参与与背侧注意网络内的连接，以及身体活动水平与默认模式、边缘和额顶叶控制网络内的连接以及全局网络内连接之间存在正相关关系。此外，较高的认知和身体活动水平与较高的网络模块化(功能网络专业化的衡量指标)独立相关。这些相关性在很大程度上独立于APOE4基因型、淀粉样蛋白负担、全脑萎缩、血管风险和认知储备水平。此外，背侧注意、默认模式和边缘网络的高连通性，以及更大的全局连通性和模块化与认知能力下降相关，与APOE4基因型和淀粉样蛋白负担无关。这些发现表明，大脑功能连接的变化可能是生活方式活动减少认知能力下降的机制之一。
今天将分享前庭神经鞘瘤分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
Colorful Tree Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)
功能磁共振成像(fMRI)测量的功能连通性(FC)为探索大脑组织提供了一个强有力的工具。脑组织的时间动力学研究表明，功能连接体具有很大的时间变异性，这可能与心理状态的转变和/或适应过程有关。大多数动态研究，如功能连接体和功能网络连接(FNC)，都关注于宏观的FC变化，即不同脑网络来源、节点和/或感兴趣区域的时间相干性变化，其中假设在网络或节点内FC是静态的。在本文中，我们发展了一种新的方法来检查FC的空间动力学，而不假设其网络内的平稳性。我们将我们的方法应用于22名受试者的听觉oddball任务(AOD)中的fMRI数据，试图通过评估空间连通性是否随任务条件而变化来捕获/验证该方法。结果表明，除了参与传统的时间动态，如跨网络变异性或动态功能网络连通性(dFNC)，连接网络还表现出随时间的空间变异性。此外，我们还通过聚类分析评估个体对AOD任务中目标(oddball)检测的功能对应关系，研究了FC的空间动态与认知过程的关系。提取认知任务对应状态，并分离对应状态的动态FC空间图。在不同的任务引导的状态下，任务刺激同步状态随着默认模式网络(defaultmode network, DMN)与认知注意网络强的负相关关系显著降低。我们还观察到越来越多的任务异步状态，这种状态表现出没有DMN的反相关。研究结果强调了认知任务对观察到的空间动态结构的影响。我们还发现，我们方法得到的FC空间动态模式与宏观dFNC模式基本一致，但在空间上有更多的细节和规范，同时源内部的连通性提供了新的信息，并随时间而变化。总的来说，我们证明了(通常被忽视的)连接的空间动力学存在的证据，它与任务的联系和认知/心理状态的暗示。
自动导入工具是针对已经设计完善的UN网络模型，完整的导入模板或恢复备份数据。如果模型处于设计阶段，或需要学习模型的基本原理，则需要理解手动创建和配置UN的流程。以下流程是理论上创建UN网络模型的操作步骤，但实际上很多步骤需要重复数十次，因此通常需要编程实现，这里只是针对操作流程进行梳理。
人脑是一个大规模的网络，其功能依赖于空间分布区域之间的动态相互作用。在快速发展的网络神经科学领域，有两个尚未解决但有望取得突破的挑战。首先，应该使用非侵入性和易于使用的神经成像技术来识别功能性脑网络。其次，这些技术的时间-空间分辨率应足以评估所识别网络的动态特性。现有证据表明，只要对头皮EEG信号进行适当处理，EEG源连通性方法可以解决这两个问题。因此，该技术的性能很大程度上依赖于不同方法的信号处理，如预处理方法、逆向求解、信号间的统计耦合以及网络科学。
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开发中偶尔需要判断网络的连通性，没有什么方法比 ping 更直接了当，通常检查网络情况都是运行命令ping www.baidu.com ，查看输出信息即可。
最近我们小组开始整理CS224W机器学习图网络的一些笔记，这是第一课对应的PPT。
最近1-2周, 业务侧基于性能和一致性的需求，测试和验证基于sofa-jraft的框架。由于上线后事关生产环境的稳定性，于是加入调研jraft/raft相关领域调研，确保生产环境即使在极端情况下，也在我们考量的范围之内。
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。它的目的是从单一的服务器扩展到成千上万的机器，将集群部署在多台机器，每个机器提供本地计算和存储。Hadoop 框架最核心的设计是 HDFS 和 MapReduce。
图(Graph)是由顶点和连接顶点的边构成的离散结构。在计算机科学中，图是最灵活的数据结构之一，很多问题都可以使用图模型进行建模求解。例如：生态环境中不同物种的相互竞争、人与人之间的社交与关系网络、化学上用图区分结构不同但分子式相同的同分异构体、分析计算机网络的拓扑结构确定两台计算机是否可以通信、找到两个城市之间的最短路径等等。
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