Orange3实战教程:网络---网络分析

网络分析

对网络数据进行统计分析。

输入

  • Network(网络):网络图的实例。
  • Items(项目):网络文件的属性。

输出

  • Network(网络):附加新信息的网络图实例。
  • Items(项目):网络文件的新属性。

网络分析 小部件计算网络中的节点级别和图级别的汇总统计信息。它输出一个包含新计算统计信息的网络,以及一个扩展的项目数据表(仅包含节点级别指标)。


图级别指标

在这里插入图片描述

  • 节点数(Number of nodes):网络中的顶点数量。
  • 边数(Number of edges):网络中的连接数量。
  • 平均度(Average degree):每个节点的平均连接数。
  • 密度(Density):实际边数与最大可能边数(完全连通图)的比值。
### 香橙派 AIpro 的实际应用案例与教程 #### 1. 大语言模型实战教程 香橙派 AIpro 可用于部署大型语言模型 (LLM),这得益于其强大的硬件支持。具体来说,这块开发板能够运行复杂的神经网络推理任务。通过详细的保姆级教学指南[^2],用户可以从零开始学习如何在该平台上部署并优化 LLMs。 #### 2. 物体识别与分类 利用内置的高性能 AI 处理器,香橙派 AIpro 能够轻松处理图像数据,实现高效的物体检测和分类功能。例如,在智能家居监控系统中,设备可以通过摄像头捕捉视频流,并实时分析其中的内容,识别人脸或其他特定目标对象[^3]。 ```python import cv2 from orangepi_ai import ObjectDetector detector = ObjectDetector(model='ssd_mobilenet_v2') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = detector.detect(frame) for obj in results: label = obj['label'] score = obj['score'] box = obj['box'] # Draw bounding boxes and labels on the image cv2.rectangle(frame, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, f'{label}: {score:.2f}', (box[0], box[1]-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Object Detection', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码片段展示了如何使用预训练好的 SSD MobileNet V2 模型来进行基本的对象检测操作。 #### 3. 官方样例与项目实践 除了上述应用场景外,华为昇腾社区还提供了丰富的官方样例程序和完整的项目指导材料,帮助开发者快速上手并深入理解这款产品的特性和优势。这些资源涵盖了从基础入门到高级技巧等多个层次的学习路径。
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