在图论中，介数（Betweenness）反应节点在整个网络中的作用和影响力。而本文主要介绍如何基于 Nebula Graph 图数据库实现 Betweenness Centrality 介数中心性的计算。
在进行社交网络分析时，一个常见的问题是如何检测社区，如相互了解或者经常互动的一群人。社区其实就是连通性非常密集的图的子图。
我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝，除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”，当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一，而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph，并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络，还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络，网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中，我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
本文从复杂网络的研究简史出发，简单介绍了复杂网络的基本特征、几种基本的网络模型、网络挖掘方法以及在信贷反欺诈中的应用。
现实生活中存在各种各样的网络，诸如人际关系网、交易网、运输网等等。对这些网络进行社区发现具有极大的意义，如在人际关系网中，可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体，方便进行不同的宣传策略；在交易网中，不同的社区代表不同购买力的客户群体，方便运营为他们推荐合适的商品；在资金网络中，社区有可能是潜在的洗钱团伙、刷钻联盟，方便安全部门进行相应处理；在相似店铺网络中，社区发现可以检测出商帮、价格联盟等，对商家进行指导等等。总的来看，社区发现在各种具体的网络中都能有重点的应用场景，图1展示了基于图的拓扑结构进行社区发现的例子。
作为数据科学家，我们已经对 Pandas 或 SQL 等其他关系数据库非常熟悉了。我们习惯于将行中的用户视为列。但现实世界的表现真的如此吗？
在互联世界中，用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系，我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。
图的中心性是用来衡量图中节点的重要性或者中心程度的指标。它是通过计算节点在图中的关系网络中的特定位置、连接或交互方式来评估节点的重要性。
今天给大家带来的是2020年3月发表在Nat Genet（IF=27.603）杂志上的文章“Pan-cancer analysis of whole genomes identifies driver rearrangements promoted by LINE-1 retrotransposition”。文章中作者通过泛癌数据分析了LINE-1 逆转座促进各种类型的重排。
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
原生的networkx实现的只能在节点介数度量性任务上达到单核心100的cpu利用率。通过对源码的几行改造我们可以实现多核心的100的利用率。接下来要我们来一起看看是如何实现的多核心100的利用率。
大脑，这个“三磅宇宙”，似乎可以说是目前我们人类正在研究的最为复杂的系统之一。大脑的不同神经元、不同脑区之间存在着不同形式的连接，从而构成一个非常复杂、庞大的大脑网络。现代脑科学研究表明，许多大脑高级认知功能的实现依赖的是不同脑区之间的协同合作，而不仅仅是依靠于某个具体的脑区。而很多神经和精神疾病（如精神分裂、抑郁症等）的发病机制，从某种程度上来说，是由于相关脑区之间某种形式连接的异常。大脑内的这种连接，可以分为三种，即结构连接(Structural connectivity)、功能连接(Functional connectivity)和有效连接(Effective connectivity)。本文，笔者带大家了解什么是结构、功能和有效连接，以及不同层面上（微观、介观和宏观）的三种连接如何来测量。
本文主要应对与web端数据的防採集（接口数据加密方面）
一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
不管是啥语言都离不开加减乘除这些算法，但是在Python里面你知道这些符号代表什么运算吗？
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络，刚刚入门，把总结的一些信息跟大家分享一下： 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络（-_-!!），比如人际关系网： （我也不知道什么电
作者：hunteryu，腾讯 WXG 后台开发工程师 Plato 简介 腾讯高性能图计算框架 Plato 图作为一种表示和分析大数据的有效方法，已成为社交网络、推荐系统、网络安全、文本检索和生物医疗等领域至关重要的数据分析和挖掘工具。例如，定期对网页进行影响力排序以提升用户的搜索体验；分析庞大的社交网络结构以便精准地为用户推荐服务；通过子图匹配等方式了解蛋白质间的相互作用从而研制更有效的临床医药。 Plato 是腾讯图计算 TGraph 整合腾讯内部图计算资源，打造的业界领先的超大规模图计算平台
<数据猿导读> 很多大数据公司都知道用户们需要大数据，但却不知道该怎么为用户服务。数介科技的孔祥鹏在接受数据猿记者采访时提到，用户本身有数据，但过于依赖传统应用软件，没办法独立分析，所以谁先利用数据替
号外，最近公众号刚刚接入聊天机器人，由于没有充值每天只能对话1000句...目前可以讲段子、查天气、故事大全、测星座、斗图、菜谱、列车查询、附近饭店等功能。 SNA笔者是在R语言之前有学过一阵子。来稍微回顾一下关系网络点入度、点出度的大致结构。 📷 . 1.点度中心度——triple_apply() triple_apply是可以输入三个图元素并进行计算的函数，比较灵活。 📷 从结果看到，deree就是每个顶点的总点度 . 2.点入度、点出度 degree_counting启动计算图计数函数，in_degr
程序员是一个需要不断学习的职业。幸运的是，在这个互联网时代，知识就在那里，等着我们去获取。
在网络理论 的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络，如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性，而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现实中各类高复杂性系统，如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
在利用python在进行数据分析的时候，经常需要按照某种规则快速生成实数序列，尤其是在学习matplotlib绘图的时候，需要模拟生成数据，然后开始绘制。
社交网络分析（Social Network Analysis, 简称SNA）是一种研究虚拟或现实社会网络结构与特征的方法，通过了解个体之间的联系和关系，在社会学、心理学、人类学等领域有广泛应用。
12月14日消息，半导体材料供应商杜邦宣布推出新一代乾膜式感光型介电质材料（CYCLOTENE DF6000 PID），其结合了杜邦在苯并环丁烯 （BCB）型树脂的专业知识及面板、先进基板封装制程经验（包括无线射频介电质和重佈层中介层），得以实现更加性能和热稳定性，以提升 5G、AI 等半导体先进封装稳定性。
近年来，随着虚拟货币价格的一路攀升，利用计算机资源“挖矿”的行为逐渐盛行，挖矿木马呈明显增长的趋势。在巨大利益的驱使下，为了得到更多的算力资源，黑客往往对全网进行无差别扫描，同时利用多种爆破和漏洞等手段攻击主机。在主机被成功入侵之后，挖矿木马还会向内网渗透，并在被入侵的服务器上持久驻留以获取最大收益。
在利用Python在进行数据分析的时候，经常需要按照某种规则快速生成实数序列，尤其是在学习matplotlib绘图的时候，需要模拟生成数据，然后开始绘制。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：C/C++中的素数判定 更多内容请见👇 C/C++中的基础数据类型 C与C++的最常用输入输出方式对比 C语言竟支持这些操作：C语言神奇程序分享 ---- 本文目录 1.什么是素数 2.素数的两种判断方法 2.1 暴力法 2.1.1 从 2 到 √n 2.1.2 6n-1与6n+1 2.2 筛法 2.2.1 埃
Given an array of integers, every element appears three times except for one. Find that single one.
二面大哥是临时叫来的，没看过我的简历，就对简历中的项目进行探讨，讨论了一下实现的方式。
Memory-efficient Embedding for Recommendations (WWW21)！
位操作是一种很底层的操作二进制数据的方法，虽然比较难掌握，但是有时候却有更高的效率和难以名状的优雅感。而且，在面试或者笔试中，考察基本的位操作应用越老越普遍，所以掌握位操作的基本操作和应用很有必要。 我们先从基本的位操作概念和基础谈起，并介绍其在程序中的用处比较多的应用，最后根据几道常用的算法题来总结升华。
今天我们继续来看《算法第四版》一书，在上一篇文章当中我们介绍了快速排序的原理，并且也用Python和C++对于快排的两种实现方式进行了实现。
随着大数据时代的到来，金融银行的经营模式正在发生着深刻的变化：由过去单一的存贷汇服务向信息提供者、业务撮合者、财富管理者转变。
Hello,大家好。今天我们来聊一聊GA(遗传算法)。见名知意，GA是科学家们从生物学上得来的启示,这一渊源早已在江湖上流传,就不赘言。本文希望能用糖葫芦帮助初学者们一窥GA,了解具体的糖(真)葫(的)芦(皮)制作流程以及如何用Matlab实现简单优化。
给你一根长度为n的绳子，请把绳子剪成整数长的m段（m、n都是整数，n>1并且m>1，m<=n），每段绳子的长度记为k[1],...,k[m]。请问k[1]x...xk[m]可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是8 时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到的最大乘积是18。
在这第三封家书里，想和你聊聊我对单细胞数据边界的体会。作家苏心说：人与人之间的关系，就像两棵共同生长的树木， 彼此靠得太近了，互相滋扰遮挡，肯定长不好，甚至会枯萎。只有保持适度距离的守望，才能枝繁叶茂，华枝春满。
首先列出一些在线教程网站，这些在线教程网站通常都比较适合入门，可以作为开发学习路上的第一个阶梯，也可以作为工作中的在线文档。
来源：cnblogs.com/three-fighter/p/13641835.html 众所周知，程序员是一个需要不断学习的职业，而幸运的是，在这个互联网时代，知识就在那里，等着我们去获取。 作为一个 收藏从未停止，学习从未开始 的博主 :(doge，秉承着好东西不能独享的态度，把收藏的学习网站整理分享出来。 好，那下面就开始上货了。 一、在线教程 首先列出一些在线教程网站，这些在线教程网站通常都比较适合入门，可以作为开发学习路上的第一个阶梯，也可以作为工作中的在线文档。 1、菜鸟教程 地 址：http
众所周知，程序员是一个需要不断学习的职业，而幸运的是，在这个互联网时代，知识就在那里，等着我们去获取。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
常用电容按介质区分有纸介电容、油浸纸介电容、金属化纸介电容、云母电容、薄膜电容、陶瓷电容、电解电容等。
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，由谷歌公司开发并开源免费使用。
哈希算法就是把任意长度的输入变换成固定长度的输出，每个字节都会对输出值产生影响，且无法通过输出逆向计算得到输入。
当科学家共同写一篇论文，或者写一本书。通过网络连接，找出哪些科学家有更大的影响力。
近日，来自韩国延世大学融合生物技术与转化医学学院的卢敬泰(NO Kyoung Tai)教授指导的在读博士生毛家顺等在Cell旗下全学科新期刊Heliyon (JCR Q1,IF: 3.776)发表了一种用于预测工业领域中常见的用作有机溶剂的单一化合物的介电常数（DC）预测方法，据悉该方法能够仅根据小样本数据即可实现预测准确率达到95.6%的性能，尤其是使用传统方法在DC值介于50-180区间上预测较差的区域上实现了良好的预测性能，该方法不同于传统机器学习的单层分类器训练，而是模拟深度网络进行多层线性和非线性映射，从而有效提升了预测效果，在评估方面采用相关性指标而非传统的回归指标，但是在单层内又采用遗传算法进行单层分类器的自适应定向保留有效的变量和映射器（即将单个分类器看做一个映射器，而无须进行分类器调参），此种结合遗传算法、传统机器学习作为映射器、相关性指数作为预测目标的方法框架，即可解决在任何小样本数据集上实现可解释与高预测性能的平衡，为了提高模型的解释性，每一层均可查看是哪些变量提升了预测精度，以及最终通过最小生成树实现关键变量的最佳组合可视化，又反过来为我们在科学研究上寻找关键的一次、二次等非线性变量的构建上给与启发。最后，本文的思想方法的来源实际上是借鉴了kaggle中经常使用的stacking的思想，并且结合遗传算法来加速发现变量有效组合，使用DBSCAN来合并线性相关性强的变量，以减少变量的爆炸组合数。
昨天有点事停更了一天，非常抱歉！继续遗传算法可视化项目，之前文章没看的或者今天才关注的点历史消息或者这里：
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