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b-a
- 无标度网络的生成模型，这是一个通用的源程序，可以实现任意节点数的无标度网络
一个非常好用的Autocad工具集
- ********************************************************* * AyungerStudio AutoCAD-Tools 更新日期: 2010.02.01 * ********************************************************* 这是本人近年来独自开发的一个AutoCAD修改工具集合，现与各位共享，主要包括： 1、 绘制类： 箭头、示坡线、锥坡线、剖断线、垂线、切线、等高线加
SISmodal.rar
- 用于生成和分析网络传播模型，对于发表SCI论文极有好处和帮助。,SIS
sw_321
- 复杂网络中对于生成小世界网络模型的c程序代码-Complex network of small-world network model for generating the c code
ER
- 复杂网络研究中的，ER模型图的生成程序，使用C++写成。-ER model diagram generation program in the study of complex networks, C++ languages.
complex-netwok
- 复杂网络拓扑模型生成代码，及网络同步实现代码-Complex network topology model generated code
ER
- ER 模型网络生成的matlab代码 计算网络的度分布、集簇系数 网络科学作业 -ER model generate a random network of nodenum nodes with probability of 0.1 and calculate average degree, average clustering coefficient and degree distribution
Mobility-Patterns-for-VANETs
- 该文档说明通过VanetMobiSim软件，生成对车辆自组织网络中车辆的运动模型的实际描述，为之后研究车联网提供帮助。- This document describes the software through VanetMobiSim generate the actual descr iption of the vehicle from the vehicle motion model of organizational networks for help after car resea
mwm
- 多分形小波模型数据源产生代码，可生成任意分布的多分形数据序列，用于网络设计评估、Noc设计评估等-mult-fractional wevelet model
generateBA
- BA网络的生成模型，大家可以自己下载，在软件中执行-it can generate a BA network model,you can use it directly
BA_net.m
- 无标度网络模型的由来，根据择优连接与自动增长，生成演化模型ba程序-The origin of the scale-free network model, according to the preferential connection and automatic growth, generation and evolution model ba program
SIRmodel
- 单层网络的SIR模型代码，只需将生成的网络以txt格式与本代码放在同一文件夹下即可运行，内有详细注释-SIR single network model code, simply resulting network in txt format to run this code in the same folder, there are detailed notes
Char-RNN-PyTorch-master
- # Char-RNN-PyTorch 使用字符级别的RNN进行文本生成，使用PyTorch框架。[Gluon实现] ## Requirements - PyTorch 0.2 - numpy ## Basic Usage 如果希望训练网络，使用如下的代码 ```bash python main.py \ --state train \ --txt './data/poetry.txt' \ # 训练用的txt文本 --batch 128 \ # batch_siz
adversarial.tar
- 此程序为对抗生成网络，生成图像。 生成对抗网络是一种生成模型（Generative Model），其背后基本思想是从训练库里获取很多训练样本，从而学习这些训练案例生成的概率分布。 而实现的方法，是让两个网络相互竞争，‘玩一个游戏’。其中一个叫做生成器网络（ Generator Network），它不断捕捉训练库里真实图片的概率分布，将输入的随机噪声（Random Noise）转变成新的样本（也就是假数据）。另一个叫做判别器网络（Discriminator Network），它可以同时观察真实和假
6s_lut
- 该程序是通过6s辐射校正模型生成查找表，以便进行气溶胶反演 ; 该程序参数设置较为简单，如果要详细的参数，请自行设置 ; 改进方法：1、读取每一个影像的角度信息建立查找表，这样精度更高 ; 2、利用IDL直接调用Fortran语言的6S源程序，并行生成查找表，速度提高20倍左右 ; 3、将所有参数都设置好，缩小步长，构建一个庞大的查找表，构建神经网络，一劳永逸(The program generates look-up
NW_net
- 基于该程序可以直接生成网络模型，供初学者使用。(Based on this program, a network model can be directly generated for beginners)
CNN_Pavia-master
- 使用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类，使用的数据源为Pavia University高光谱数据 文件夹log--日志文件夹，存放TensorBorad日志、网络参数文件、混淆矩阵图 文件夹Patch--存放数据处理的切片结果 文件夹PaviaU--高光谱数据下载存放位置 文件夹predicted--CNN对原始影像的分类结果 data.py--对原始高光谱影像进行数据处理，生成切片 net.py--神经网络模型 train.py--训练神经网络 utils.py--需要用到的函数 show.p