知识点:脑网络笔记

本文探讨了脑网络的小世界特性,包括功能性分化与整合的基本组织原则。介绍了网络的度、特征路径长度、效率、聚类系数等概念,以及结构性、功能性、因效性脑网络的区别。并讨论了随机网络、规则网络与复杂网络的特征。

小世界特性:网络具有小的特征路径长度和大的聚类系数

脑功能的两个基本组织原则:功能性分化(segregation)、功能性整合(integration)

​ 功能性分化:

空间距离邻近的神经元彼此之间连接的概率较高,并形成具有一定独立功能的单元,大脑神经连接网络的聚类系数可以反映这一特征

功能性整合:

空间远离的神经元彼此之间连接的概率较低,大脑神经连接网络的特征路径长度可以反映这一特征

网络(图论中):

可抽象为节点集N={n1,n2,…,nN}和边集L={l1,l2,…,lK}组成的图

分为:无向网络(undirected network)、有向网络(directed network)、加权网络(weighted network)、有向加权网络(directed weighted network)

**度:**degree,与节点相连接的边的数目。

出度:out-degree,有向网络中从该节点指向其他节点的边的数目

入度:in-degree,有向网络中从其他节点指向该节点的边的数目

节点强度:node strength,加权网络中与该节点相连的边的权重和

距离:

**特征路径长度:用来刻画网络的全局连接特征,**网络中任意两节点之间的距离的平均值

**效率:**efficiency,网络中所有的节点间的距离的调和平均的倒数;效率的值越大,表示信息或能量等在该网络上进行交换所需的代价越小。

**聚类系数:用来刻画网络的局部连接特征,**对于度为ki的节点ni,其聚类系数定义为ni与相连的ki个节点之间实际存在的边数ei与这些节点之间总的可能的边数之比

**整个网络的聚类系数

06-22
### 得物技术栈及开发者文档分析 得物作为一家专注于潮流商品的电商平台,其技术栈和开发者文档主要围绕电商平台的核心需求展开。以下是对得物技术栈及相关开发资源的详细解析: #### 1. 技术栈概述 得物的技术栈通常会涵盖前端、后端、移动应用开发以及大数据处理等多个领域。以下是可能涉及的主要技术栈[^3]: - **前端开发**: 前端技术栈可能包括现代框架如 React 或 Vue.js,用于构建高效、响应式的用户界面。此外,还会使用 Webpack 等工具进行模块化打包和优化。 - **后端开发**: 后端技术栈可能采用 Java Spring Boot 或 Node.js,以支持高并发和分布式架构。数据库方面,MySQL 和 Redis 是常见的选择,分别用于关系型数据存储和缓存管理。 - **移动应用开发**: 得物的移动应用开发可能基于原生技术(如 Swift/Kotlin)或跨平台框架(如 Flutter)。这有助于确保移动端应用的性能和用户体验一致性。 - **大数据云计算**: 在大数据处理方面,得物可能会使用 Hadoop 或 Spark 进行数据挖掘和分析。同时,依托云服务提供商(如阿里云或腾讯云),实现弹性扩展和资源优化。 #### 2. 开发者文档分析 类似于引用中提到的 Adobe 开发者文档模板[^2],得物也可能提供一套完整的开发者文档体系,以支持内部团队协作和外部开发者接入。以下是开发者文档可能包含的内容: - **API 文档**: 提供 RESTful API 或 GraphQL 的详细说明,帮助开发者快速集成得物的功能模块,例如商品搜索、订单管理等。 - **SDK 集成指南**: 针对不同平台(如 iOS、Android 或 Web)提供 SDK 下载和集成教程,简化第三方应用的开发流程。 - **技术博客**: 分享得物在技术实践中的经验成果,例如如何优化图片加载速度、提升应用性能等。 - **开源项目**: 得物可能将部分技术成果开源,供社区开发者学习和贡献。这不仅有助于提升品牌形象,还能吸引更多优秀人才加入。 #### 3. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何通过 RESTful API 调用得物的商品搜索功能(假设接口已存在): ```python import requests def search_items(keyword, page=1): url = "https://api.dewu.com/v1/items/search" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN", "Content-Type": "application/json" } params = { "keyword": keyword, "page": page, "size": 10 } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: return {"error": "Failed to fetch data"} # 调用示例 result = search_items("Air Jordan", page=1) print(result) ``` 此代码片段展示了如何通过 Python 请求得物的 API,并获取指定关键词的商品列表。 --- ###
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