gn演算法

㈠ 如何計算網路中邊的介數

在最短路演算法的基礎上，每替換一次k點時該點介數+1，（k，j）邊介數+1，不知道你的最短路總數怎麼算，是包括所有的還是只包括3節點以上的路？反正再除下最短路總數就出來了。

㈡ 社交網路核心，推薦演算法有哪些

對好友推薦演算法非常熟悉，有些積累。好友推薦演算法一般可以分為下面幾類：
1、基於關系的推薦
基於關系的推薦，最近寫了一個專欄文章，具體介紹了常用演算法，可以看下有沒有幫助，傳送門：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
簡介：
a.社會網路中，三元閉包理論，以及常用推薦演算法
b.Facebook中的推薦演算法是如何做的
2、基於用戶資料的推薦
3、基於興趣的推薦
剩下兩個方面有時間再寫。
近來學習聚類，發現聚類中有一個非常有趣的方向—社交網路分析，分享一下我的大致了解。這篇只是一篇概況，並沒有太多的公式推導和代碼，基本是用人話解釋社交網路分析中的常用的幾種演算法。詳細到每個演算法的以後有空再把詳細的公式和代碼補上。
社區發現演算法，GN演算法，Louvain演算法，LPA與SLPA
Louvain演算法思想
1.不斷遍歷網路中的節點，嘗試把單個節點加入能使模塊度提升最大的社區，直到所有節點不再改變
2.將第一階段形成的一個個小的社區並為一個節點，重新構造網路。這時邊的權重為兩個節點內所有原始節點的邊權重之和。
3.重復以上兩步
LPA演算法思想：
1.初始化每個節點，並賦予唯一標簽
2.根據鄰居節點最常見的標簽更新每個節點的標簽
3.最終收斂後標簽一致的節點屬於同一社區
SLPA演算法思想：
SLPA是LPA的擴展。
1.給每個節點設置一個list存儲歷史標簽
2.每個speaker節點帶概率選擇自己標簽列表中標簽傳播給listener節點。（兩個節點互為鄰居節點）
3.節點將最熱門的標簽更新到標簽列表中
4.使用閥值去除低頻標簽，產出標簽一致的節點為社區。

㈢ GN聚類演算法

按照你所說的要求，

㈣ GN1和IMX766兩款5000萬像素的CMOS誰的性能更好

GN1更好。

OPPO和索尼聯合開發CMOS感測器,2016年R9s首發的IMX398，主打雙核對焦技術，大幅提升了拍照時的對焦體驗。

2018年，R15首發IMX519，它擁有60FPS的采樣率技術，能夠保證高幀率下的拍照和更高解析度的視頻拍攝。

2020年，Find X2系列首發IMX689（Pro版）和IMX708（標准版），前者是一顆感測器尺寸達 1/1.43 英寸的旗艦級CMOS，主打全像素全向對焦技術，而後者則擁有16:9定製視頻畫幅和120度超廣角，保證了感測器利用率的最大化，達到了旗艦級視頻拍攝水準。

OPPO 官方的介紹顯示，OPPO與索尼聯合研發的IMX766旗艦機感測器，擁有1/1.56英寸大底，單個像素麵積為1.0μm，總像素達5000萬，再通過四合一像素技術獲得2um的單個大像素，搭配自研月光夜景視頻演算法，進光量對比IMX586提升63.8%，視頻拍攝更亮更清晰，無懼明暗變化。

而且OPPO Reno5Pro+首發搭載數字重疊高動態范圍技術，視頻拍攝動態范圍和畫質皆提升200%，有效緩解運動拖影現象；加上Live HDR視頻演算法，視頻錄制所見即所得，也就是說，該機無論在夜景，還是室內等光線不足的場景下，都能拍出更加清晰明亮的照片和視頻。

三星GN1感測器，擁有1/1.3"超級大底，是一款 5000 萬像素感測器，根據官方數據其單個像素尺寸 1.2μm，是三星首款同時支持雙像素和 Tetracell （四像素合成）技術的圖像感測器。

前者可以帶來更快的對焦速度（三星表示可以達到單反相機級別）和更高的解析度，後者則可以提升在暗光處的表現。

三星GN1感測器除了以上技術，三星 GN1 還擁有 Smart-ISO，可以智能選擇最佳 ISO，進行實時 HDR（同時捕獲多個曝光的場景），還可以使用基於陀螺儀的電子圖像穩定（EIS）技術提供更加清晰的圖像和視頻，支持 8K。

三星GN1和IMX766 這兩款雖然都是5000萬像素，但從大底和和單像素麵積來看，三星GN1是優於IMX766。

CMOS感測器發展趨勢

感測器架構可由兩分式、四分式或一個像素陣列組成。輸出可為並行模擬輸出，或一個10位數字輸出或數字串列LVDS輸出。每個輸出可高達每秒5,000萬次的采樣速度，這樣就能實現每秒55億像素的吞吐量。迄今為止，該圖像感測器是具有最高連續像素吞吐量的一款。

圖像質量至少達到10位精度，因此攝像頭數字化之後，數據吞吐量可為每秒55Gbit。這樣高速的應用通常需要6個電晶體快照像素，且需要較高的靈敏度和動態范圍。圖像感測器的靈敏度很大程度上取決於像素尺寸，而大的像素尺寸就需要大面積特定應用的定製圖像感測器。

內部多路復用技術可支持更高幀速率的隨機窗口。如果將窗口大小縮至較小的ROI（圈選目標區域），那麼最快速度器件的幀速率可達每秒170,000幀。大多數感測器都採用0.25工藝。

目前，CMOS是高速成像所青睞的技術。在當前市場中，我們可以發現高速圖像感測器有三大發展趨勢，一是向極高速方向發展，二是向片上特性集成方向發展，三是向通用高速圖像感測器方向發展。

解析度和幀速率相結合，發揮著重要的作用。目前，我們可以推出1024×1024像素的圖像感測器，工作速度達到每秒5,000個全幀。如果模數轉換為10位的話，那麼這就是說攝像頭上的總數據速率可達每秒55Gbit。

為了實現感測器上極高的數據速率和高圖像質量，尤其是對這種高敏感度的應用而言，我們不僅要設計出正確的電子線路，還要確保整個線路布局實現良好的平衡性。

這就是說，電源線路應實現極佳的分布，而且布局中每個線路節點的所有光學和雜散光靈敏反應都應得到很好的控制。並需要採用低功耗模塊設計，以確保滿足整體功耗要求。

高速成像領域還有另一種趨勢，就是把高速ADC、時序發生器、LVDS發射器和校正演算法的片上集成趨勢。這種圖像感測器通常在速度和靈敏度方面不如上述圖像感測器，但在易用性和系統集成功能方面頗有長處。目前市場上新興的第三種圖像感測器就是通用高速圖像感測器。

具有模擬輸出或不具有時序發生器功能的老式（簡單式）通用圖像感測器正在被速度更快、更復雜的圖像感測器所取代。這種新型圖像感測器使我們能在較短時間內就設計出通用高速攝像頭。

現在的一個普遍現象是，智能手機在更新迭代的時候總會帶來新的拍照解決方案，這樣一來就為CMOS圖像感測器供應商提供了一個廣闊、潛力無限的市場。

根據Yole Development公布的最新市場研究報告，CMOS感測器行業將在未來5年內繁榮發展，2015年至2021年的復合年增長率預計將達到10.4%，屆時整個市場價值有望達到188億美元。

㈤ 復雜網路聚類中GN演算法的matlab實現

已經解決了哦，親~~~啦啦啦

㈥ 復雜網路中的GN演算法任何類的程序都可以，最好是matlab，希望是一個有結果的實例。挺急的，謝謝了

著急是沒有用的。
首先，應該說清楚輸入是什麼，輸出是什麼。希望有一個結果的實例，什麼樣的結果，是圖還是一組數？
其次，描述需要的功能，GN演算法是一個簡稱，不同演算法簡稱GN的很多。應該說清楚是哪一方面的GN演算法，比如分類，聚類還是類似神經網路的預測？簡單把應用背景和實現功能描述清楚。
最後，希望重新描述你的問題，越詳細越好，前面只是說了兩點。

㈦ matlab實現GN演算法的源代碼

http://wenku..com/view/ae21b33f0912a21614792943.html

㈧ GN演算法劃分空手道社團都需要哪些數據

為毛這吧里這么多人問空手道的問題？

㈨ gn演算法中計算最短路徑通常用的是什麼演算法

這份代碼中沒有求出最短的那條路徑具體是什麼，僅僅求出了最短路徑的長度。若要求，可在更新當前最短路徑距離時記錄下前驅結點，最後逆嚮往回查找求出路徑即可，但要注意的是最短路徑可能是不唯一的。

㈩ 求兩篇與"基於GN演算法的社會網路分析系統的設計與實現"相關的文章,一篇中文一篇英文,翻譯用

去 open access library 找找，可以直接下載的。