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新c++我们的呀
- 按时org,开放的网络天书! 基数排序是这样实现的: 假设需排序数列的取值...如果化成比较树可以知道,这样的排序算法复杂度的下限是O(N*lnN),而基数排序没有比较元素,所以所需排序时间就少了,我们... www.cnic.org/wiki/鍩烘暟鎺掑-time org, open network hieroglyphics! Sort base is achieved : a few assumptions need to sort out ... If the value into
matlab_3_opt
- 提供一种求解最优哈密尔顿的算法---三边交换调整法，要求在运行jiaohuan3（三交换法）之前，给定邻接矩阵C和节点个数N，结果路径存放于R中。 bianquan.m文件给出了一个参数实例，可在命令窗口中输入bianquan,得到邻接矩阵C和节点个数N以及一个任意给出的路径R,，回车后再输入jiaohuan3,得到了最优解。 由于没有经过大量的实验，又是近似算法，对于网络比较复杂的情况，可以尝试多运行几次jiaohuan3,看是否能到进一步的优化结果。
paizhaoshibie1
- 提出了一种汽车牌照的自动识别算法:先对汽车图象进行直方图均衡、平滑去噪、二值化 预处理,再根据车牌上文字变化特点快速、准确地从复杂背景中分割车牌,最后采用投影-变换系 数法提取汉字、英文和阿拉伯数字的不同维数的特征,送到相应的BP神经网络中进行识别,较好 地解决了汽车牌照的自动识别问题。
TFTPclientandserver
- 不论你是热衷于黑客技术的爱好者, 还是从事编写网络应用程序的程序员, 都需要掌握熟练的编程能力, 以及具备扎实的TCP/IP协议的扎实基础. 很多初学者都有这样的经历， 要么是能编一些复杂算法的程序,却不能结合到实际的应用中, 要么就是三卷W.Richard Stevens的圣经《TCP/IP详解》熟记于胸, 却无法用熟悉的编程语言将其实现. 这真是件很令人郁闷的事. 出于这样的目的, 本文就结合TCP/IP协议中的TFTP协议来分析, 并简单实现了Windows下TFTP的服务器和客户端.
ai
- 在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等。这些算法或理论都有一些共同的特性（比如模拟自然过¬ 程），通称为“智能算法”。它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地
Parallel-Algorithm
- 基于Spark 分布式图计算模型，提出大规模复杂网络社区并行发现算法DBCS 。-Based on Spark distributed graph computing model, a large scale and complex network community parallel discovery algorithm DBCS is proposed.
LouvainAlgorithm
- 为了降低算法的时间复杂度，Vincent Blondel等人提出了另一种层次性贪心算法（BGLL算法）。该算法包括两个阶段，这两个阶段重复迭代运行，直到网络社区划分的模块度不再增长。第一阶段合并社区，算法将每个节点当作一个社区，基于模块度增量最大化标准决定哪些邻居社区应该被合并。经过一轮扫描后开始第二阶段，算法将第一阶段发现的所有的社区重新看作节点，构建新的网络，在新的网络上迭代的进行第一阶段。当模块度不再增长时，得到网络的社区近似最优划分。 算法的基本步骤如下： 1）.初始化，将每个节点划
SLPA_C++v1.3
- SLPA是复杂网络中的重叠社区发现算法，亲测可用(SLPA is a complex network of overlapping community discovery algorithm, close test available)
BGL及其使用说明
- bgl 工具箱使用说明及安装说明。关于复杂网络方面的算法法及其算法的使用说明(BGL toolbox instructions and installation instructions)
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
- 态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础，其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能。针对态势要素不易获取问题，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化获取框架中，利用主成分分析(PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，将其结果用于优化概率神经网络(PNN)结构，降低系统复杂度。以PNN作为基分类器，基分类器通过反复迭代、权重更替，然后加权融合处理形成最终的强多分类器。实验结果表明，该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%，明显优于
libsvm-3.17
- 为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
assrchrmnous
- 遗传算法源程序,用来优化复杂函数,多次迭代求解最大值,()
deepwalk-master
- skipgram的deepwalk算法，复杂网络节点表征学习文中有部分地方还是有很大的改进空间的，比如随机游走过程，本文提出的更像是随机地进行深搜，后来的很多文章，例如LINE、Node2vec都有在这方面有进行改进。还有一点就是LINE里面提到的，Deepwalk中没有提出一个明确的目标函数（这是不是机器学习专家的职业病，非得把问题转化为最优化问题…）(Deepwalk skipgram algorithm, the complex network node in the characteri
CISC-slhcor
- 这篇文章是关于在复杂场景中进行景物的分割,这个算法较之以前的算法有点是加速分割的速度,()
Snap-4.0
- 复杂网络Snap包,内部包含许多有关复杂网络的算法。(package Snap for complex network)
particle swarm optimization algorithm
- 对于大型楼宇或矿井复杂的通风网络结构，建立数学模型，运用改进的粒子群优化算法，对通风网络进行精准通风，按需分风。(For the complex ventilation network structure of large buildings or mines, the mathematical model is established, and the improved particle swarm optimization algorithm is used to make the vent
系统辨识及其MATLAB仿真
- 对动态系统辨识理论做了概括性的介绍，包含了常用的非参数系统辨识方法和参数辨识方法，并将神经网络人工智能算法应用到复杂系统参数识别，适用于系统控制、参数识别与数据预测等领域的学习。传统方法与现在智能算法都配有实例，每个代码文件都有详细注释。(This paper gives a general introduction to the dynamic system identification theory, including commonly used non-parametric system
《趣学算法》C++源码
- 本书内容按照算法策略分为7章。第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2～7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划和网络流。每一种算法都有4～10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚且通俗易懂。附
《趣学算法》Java源码
- 本书内容按照算法策略分为7章。第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2～7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划和网络流。每一种算法都有4～10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚且通俗易懂。附
uv分解
- 非负矩阵分解算法，采用块坐标下降法，效率更高。用于复杂网络计算。