Paper Notes: Online Community Detection for Large Complex Networks

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#community detection #graph #linear time #generative mechanism

本文介绍了一种针对大型复杂网络的在线社区检测算法。该算法采用逐边处理方式，并考虑了复杂网络的生成机制及节点度数来创建新的社区。实验结果显示，在斯坦福大学的Web图上，相较于CNM算法，本算法运行速度显著提升。

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自己学校的文章，仰慕一下~

Paper title: Online Community Detection for Large Complex Networks

Author: Wangsheng Zhang, Gang Pan, Zhaohui Wu, Shijian Li

Conference: IJCAI

Year: 2013


My notes:

This paper proposed an online community detection algorithm for large complex networks using an edge-by-edge processing method.  The algorithm considered the generative mechanism of complex networks and a split mechanism based on the degree of nodes to create new community is presented. The algorithm has a linear time complexity and the most exciting result is found on a web graph ofStandford.edu which consists of 281,903 nodes and 1,992,636 edges, where the running time over 10 runs is 6.802s compared to 3605.6s by CNM algorithm.


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Paper Notes: Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks
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直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
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内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
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KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
EfficientNet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks论文
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### 关于 EfficientNet 的论文下载 《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》是一篇由 Google Research 发表的重要论文，探讨了如何通过复合扩展方法来优化卷积神经网络 (ConvNets) 的性能。该论文提出了一种新的模型缩放策略——复合扩展（Compound Scaling），这种方法能够更高效地平衡宽度、深度和分辨率之间的关系，从而显著提高模型的精度和效率[^1]。 如果需要获取这篇论文的 PDF 文件，可以通过以下几种方式： #### 1. **官方发布平台** 论文最初发表在 arXiv 上，因此可以直接访问其官方网站进行下载： - 链接地址：https://arxiv.org/abs/1905.11946 （此链接指向原始版本的预印本） #### 2. **学术搜索引擎** 使用学术搜索引擎可以帮助快速定位到论文资源。常用的工具包括但不限于： - Google Scholar: https://scholar.google.com/ 输入关键词 “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks”，即可找到相关条目并尝试点击免费或付费选项下载。 #### 3. **第三方存储库** 如果无法直接从上述渠道获取，还可以考虑一些开放存取网站，例如： - Papers With Code: 提供大量机器学习领域经典论文及其对应代码实现。 地址：https://paperswithcode.com/paper/efficientnet-rethinking-model-scaling-for - Semantic Scholar: 类似于Google Scholar的功能，但界面更加简洁友好。 地址：https://www.semanticscholar.org/ 以下是基于 Python 编写的简易脚本来模拟自动抓取功能（仅作演示用途，请勿滥用爬虫技术违反版权规定）: ```python import requests def fetch_paper(url, filename="paper.pdf"): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.content) print(f"Paper successfully downloaded as {filename}") else: print("Failed to retrieve the paper") # Example usage fetch_paper('https://arxiv.org/pdf/1905.11946', 'EfficientNet_paper.pdf') ```
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