Identifying effective multiple spreaders by coloring complex networks

最近看了这篇发表在EPL上的有关影响力最大的论文 论文下载地址 论文代码根据文章中对于算法的介绍进行了复现,希望大家批评指正 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt def welsh_powell(graph): # 将图中结点按度的递减顺序进行排列 degree_graph = dict(nx.degree(graph)) trans_degree = list(zip(degree_graph.values(), degree_gr...

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通过SIR模型来验证复杂网络影响力最大化

毕业设计的后一个部分是挖掘网络中的关键节点组,基于目前国内外所发表的相关论文,整合并结合自身的需要,现提供如下参考代码,希望给予相关意见。 目前,主要验证节点组选取的好坏是通过传染病模型进行仿真实验,通过给定传染率、恢复率,以及关键节点组(也就是种子),查看传染病传染达到稳定状态时,整个网络中R型节点的占比。 代码初版如下所示: import networkx as nx import random import matplotlib.pyplot as plt def sir_one(graph, se...

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实验室服务器使用指南

实验室新服务器已经配置好环境,供大家实验学习使用,现将相关使用指南提供如下: 1、服务器使用纯命令行的形式,希望大家能够掌握基本的Linux操作命令 2、相关的深度学习环境已配置好,大家不用重新配置 3、Python使用anaconda的集成环境,在各自用户下输入conda相关命令即能新建自己所需要的虚拟环境进行相关实验 4、不推荐使用root用户登录进行相关实验,需要使用服务器的同学建议新建普通用户进行操作 5、需要使用网络时,可以登录用户admin,密码123456,使用conda进入network_...

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Centos7+Anaconda+校园网关

实验室服务器配置了一个星期,终于选择了一种合适组合方案 上一篇博客实现了利用显卡进行深度学习的相关配置,这篇博客将主要介绍如何配置Python环境 我们的目标是让所有的普通用户能直接使用anaconda环境 anaconda我就不多加介绍了,一开始我在root用户下安装anaconda,安装路径是/root/anaconda3,并通过chmod 777 命令期望所有的用户能进行访问执行,很遗憾,新建的普通用户根本无法使用conda。在网上参考了一些教程后,新建admin用户,在该用户下使用sudo命令进行...

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Centos7+RTX2080Ti深度学习环境配置

首先介绍一下实验室服务器的硬件配置:两块Xeon(R) CPU E5-2620 v4; 两块RTX2080Ti; 内存DDR4 32G; 固态硬盘256G 一、安装前准备工作: 1.检查是否安装GPU,查看显卡信息: lspci |grep -i nvidia 2.升级系统,准备工具: yum -y update yum -y groupinstall 'Development Tools' yum -y install kernel-devel yum -y install epel-release y...

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