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重写后的标题可以是:“微博数据(不适合复杂网络分析,主要是转发关系)”

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简介:
本数据集来源于新浪微博,主要包含用户间的转发行为记录。由于其特性并不适用于复杂的网络结构分析,更适合研究信息传播的基本模式和特征。 微博数据可以用于可视化分析,例如热点事件的转发情况可视化。

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    本数据集来源于新浪微博,主要包含用户间的转发行为记录。由于其特性并不适用于复杂的网络结构分析,更适合研究信息传播的基本模式和特征。 微博数据可以用于可视化分析,例如热点事件的转发情况可视化。
  • :“于boostdesc_bgm.i和vgg_generated_48.i等”
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    本文章主要探讨了boostdesc_bgm.i与vgg_generated_48.i等多个特征描述子文件在计算机视觉任务中的应用,深入分析其特性和使用场景。 安装opencv_contrib时缺少boostdesc_bgm.i、vgg_generated_48.i等文件。
  • UG896-Vivado-IP : Vivado IP (UG896)
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    简介:本资料详细介绍了Xilinx Vivado设计套件中的IP(Intellectual Property)使用指南,涵盖IP核的创建、验证和集成流程。文档编号为UG896。 Vivado Design Suite 用户指南 UG896 (v2022.1) 是面向使用 IP 进行设计的专业参考资料,主要针对 Xilinx 公司的 FPGA(现场可编程门阵列)设计工作。该文档旨在帮助用户高效地利用 Vivado IP Integrator 进行系统级集成,以构建复杂的硬件加速解决方案。 在设计流程方面,本指南详细介绍了围绕 IP 的设计过程,并引导用户按照设计进程浏览内容,涵盖了从项目创建到 IP 集成的各个阶段。关键的设计步骤包括需求分析、设计规划、IP 选型、系统集成、验证以及实现和部署。 理解整个设计过程的基础是掌握 IP 相关术语,其中包括 IP(知识产权)核心——这是预定义的可重用硬件模块,可以是数字逻辑功能、接口控制器或处理器等。将 IP 核心转化为可在 Vivado 环境中使用的组件的过程被称为封装器操作,通常涉及接口适配和配置选项。IP Integrator 是 Vivado 工具中的重要部分,它提供了一个图形用户界面来连接和配置多个 IP 核,并构建基于块设计的系统。 在使用过程中,版本控制与源代码管理是必不可少的实践,以确保团队协作时的代码同步及一致性。Vivado 支持像 Git 这样的版本控制系统,有助于跟踪设计的变化并促进协同工作。此外,文档还讨论了 IP 的安全性问题,并提出采用加密来保护知识产权免受未经授权访问或复制。 第二章深入介绍了 IP 基础知识、如何设置 IP 工程(包括配置工程属性、选择合适的 IP 库以及设定目标设备),IP 目录功能允许用户浏览可用的 IP 核,查找并添加适合设计需求的组件。此外,还提供了学习自定义 IP 参数以适应特定应用场景的方法。 后续章节可能涵盖 IP 集成方法、验证技巧、性能优化策略及解决时序分析中的问题等内容。Vivado 还支持高级功能如硬件调试、仿真和板级验证等,确保设计的正确性和高效性。 Xilinx 致力于创建一个包容性的环境,并逐步移除产品与宣传材料中非包容性语言。尽管旧版本的产品可能仍包含此类语句,但公司正在积极努力更新其内容以符合行业标准。 总之,《UG896-vivado-ip》是 Vivado 用户不可或缺的参考资料,它提供了全面指导帮助工程师们高效利用 IP 资源进行 FPGA 设计,并提高开发效率和设计质量。通过遵循这份指南,用户可以更熟练地使用 Vivado 工具实现高效的系统级集成。
  • :“单目流水车间调度”
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    本研究探讨了单目标混合流水车间调度问题,旨在优化生产流程中的任务分配与资源利用,提升整体效率。 一个以最小化最大完工时间为目标的简单混合流水车间调度问题代码。
  • 新编:“计算达性矩阵”
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    计算可达性矩阵是指通过算法和数学模型来评估空间位置间相互连通性的技术方法,广泛应用于交通规划、城市设计和社会网络分析等领域。 在已知连接矩阵的情况下,计算可达矩阵的定义清晰易懂,但实际计算过程较为复杂。
  • :“MATLAB中代码提取-Bender_Project_MATLAB”
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    Bender_Project_MATLAB项目专注于从复杂的MATLAB程序中高效地提取和管理代码片段,旨在提高开发效率与代码可读性。 在MATLAB 2018b版本下进行变形对象的建模与控制需要安装Simscape、Simscape多体6.0以及相关的附加组件:Simulink中的Simscape Multibody,同时还需要使用到柔性人体模型和带传送带的机械臂(用于抓手型号)。校准程序通过在四个输入上引入一定的变形增量来提取模型。此阶段的目标是为后续叠加光束与灯具标记的工作提供一个基础模型。 对齐弯曲过程利用先前建立的模型,通过对两组标记之间距离进行最小化实现精确调整。原点罗斯模块用于计算两个机器人的初始关节姿态,并通过符号修改使该理论模型更贴合现实世界的应用场景。校准稳定性分析部分则专注于构建灵敏度雅可比矩阵的NxN网格来评估特定参数集下的稳定区间。 在实际操作中,可能会遇到因梁关键帧断开而导致变形对象首次执行时出现错误的情况。未来的工作计划包括改进算法,在光束全长范围内自动插入适当数量的关键帧以提高模型精度和稳定性。
  • applyhatch.m 修改变,因为这一个文件名,而一个需描述性语言
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    简介:该文件名为 applyhatch.m 的脚本用于在图形中应用网格填充或图案(称为hatching),以增强视觉效果并提供额外的数据区分能力。 解决了不存在的hardcopy问题。由于之前的applyhatch函数使用了hardcopy函数,在新版Matlab中无法正常使用。这个Matlab文件可以解决上述问题。
  • 改进:“用于多维DBSCAN类程序”
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    本程序为DBSCAN算法的优化版本,专为处理高维度数据设计,有效解决了传统方法在复杂数据集上的聚类难题,提升了数据分析效率和准确性。 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的空间聚类方法)是一种用于空间数据聚类的算法。它能够将密度足够高的区域划分为簇,并在包含噪声的数据集中识别出任意形状的簇。根据该算法,簇被定义为一组相互连接且密度足够的点的最大集合。
  • :“原始倾斜摄影OSGB格式
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    原始倾斜摄影的OSGB格式数据是指通过多角度拍摄技术获取的地表三维图像,并将其转换为OSGB格式以便高效管理和渲染大规模实景模型的数据集。 原始倾斜摄影数据采用OSGB格式。这种格式仅支持smart3d的osgb组织方式。使用相关工具处理的具体方法可以参考相关的技术博客文章。
  • :“蒙特卡洛实验下信噪比与检测概率
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    本研究通过蒙特卡洛模拟方法深入探讨了信号处理中的信噪比对检测概率的影响,为优化系统性能提供了理论依据。 在两种不同的假设下: H1:0 = xn + A cos (2πfn) + wn ,n=1, 2,...N;f0 是归一化频率 H0 :xn = wn, n=1, 2,...N 其中 w[n]是均值为0、方差为σ²的高斯白噪声。A已知且样本间相互独立,信号与噪声也相互独立。相位θ是一个随机变量,并遵循均匀分布: p(θ) = 1/(π-(-π)) for θ ∈ [-π, π] 其余情况 p(θ)=0。 任务如下: 1. 改变输入信噪比(通过调整A或改变噪声方差),在给定虚警概率的情况下,绘制出输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。注意:此理论检测曲线会随着样本数量的不同而变化。 2. 变更样本数,并使用蒙特卡洛实验方法,在PF=0.001的条件下得出输入信噪比和检测概率的关系曲线(至少三条),并总结结论。 3. 改变Monte-Carlo模拟次数,保持样本数目不变。在PF为0.001的情况下,再次用蒙特卡洛法绘制出输入信噪比与检测概率之间的关系图(同样需要生成至少三条曲线), 并据此得出相关结论。