首页
资源下载
云计算
人工智能
信息化管理
前端
区块链
后端
大数据
存储
安全技术
开发技术
操作系统
数据库
服务器应用
游戏开发
物联网
硬件开发
移动开发
网络技术
考试认证
行业
行业研究
课程资源
跨平台
音视频
登录
注册
当前位置:
主页
>
资源下载
>
20
> Python实现的改进SIR模型用于评估k个关键点算法
Python实现的改进SIR模型用于评估k个关键点算法
更新:
2024-07-28 10:22:20
大小:
4KB
推荐:
★★★★★
来源:
网友上传分享
类别:
机器学习 - 人工智能
格式:
PY
反馈 / 投诉
文件下载
资源介绍
本资源针对一种边权重存在重尾分布复杂网络,改进原本的SIR模型对TopK重要节点进行性能评估。并将传播过程绘制成可视化图。本资源使用networkx工具包。
上一篇:
dataAndModelsCovid19:Python代码分析数据并预测Covid-19感染
下一篇:
《综合数据AI方法预测2019-nCoV传播结束》.zip
相关推荐
12-02
Python实现的改进SIR模型用于评估k个关键点算法