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添加706字节 、 2020年5月26日 (二) 00:46
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[[File:概念地图.jpg|250px|thumb|right|《解读幂律与无标度网络 | 网络科学入门》全文概念地图]]
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[[File:概念地图.jpg|350px|thumb|right|《解读幂律与无标度网络 | 网络科学入门》全文概念地图]]
 
*[https://mp.weixin.qq.com/s/5fuNb_K8yx7jj_dsWj6LNA 解读幂律与无标度网络 | 网络科学入门]
 
*[https://mp.weixin.qq.com/s/5fuNb_K8yx7jj_dsWj6LNA 解读幂律与无标度网络 | 网络科学入门]
 
::本文围绕4个问题展开,分别是:
 
::本文围绕4个问题展开,分别是:
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#如何产生幂律分布
 
#如何产生幂律分布
 
#如何估计和判断幂律分布
 
#如何估计和判断幂律分布
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===课程推荐===
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*[https://campus.swarma.org/course/1349  复杂网络2020]
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::本课程是对复杂性科学的一个概述,包含10个章节,每节都会涵盖复杂系统的一个主要概念。
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*[https://campus.swarma.org/course/1161 复杂网络的基本模型]
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::本课程中,将详细介绍复杂网络的四个基本模型:规则网、随机图、小世界网络、Scale-Free 网络。
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*[https://campus.swarma.org/course/243 网络上的CNN-图卷积网络模型]
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::本课程主要讲解图卷积神经网络(GCN),GCN是针对不规则图(图像可以看作是规则的二维网格)的一种卷积神经网络的技术,可以用来进行图上信号的识别和预测。
    
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