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原创 Matlab和Python实现复杂网络的随机和蓄意攻击
Matlab和Python实现复杂网络的随机和蓄意攻击1. 使用Network Toolbox来模拟：「在MATLAB中，可以使用Network Toolbox来模拟和分析复杂网络的随机和蓄意攻击。」下面是一个简单的演示，以说明如何使用MATLAB来执行这些任务。「首先，我们需要生成一个随机网络。可以使用networkx包来生成一个随机图形，并将其保存为GML文件格式。这里我们使用一个名为ER随机图形的模型：」n = 100; % 节点数p =&
2023-02-14 22:37:05
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原创 社会网络、生态网络、复杂网络脆弱性分析(随机、蓄意攻击)工具(自由组合版)
社会网络、生态网络、复杂网络、交通网络等脆弱性（随机蓄意攻击）分析工具1.客户端更新了指标自由选择只需几步，即可轻松评估和分析网络的脆弱性！这个用户友好的GUI界面帮助你快速选择和分析网络指标，输出详细的结果。1️⃣2.🆕 新思路与方法。
2024-06-12 16:40:14
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原创 社会网络，生态网络，贸易网络，复杂网络边介数蓄意和随机攻击（增边策略）
度中心性（Degree Centrality）是指一个节点的连接数，即节点的度数。最小度优先策略通过选择度中心性最小的节点对进行连边。度中心性低意味着这些节点相对孤立，增加它们的连接可以显著提高网络的连通性。
2024-05-29 14:36:51
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原创 社会网络，生态网络，贸易网络，复杂网络边介数蓄意和随机攻击
边介数越高，表示该边在网络中越关键。针对网络中的边进行蓄意和随机攻击是研究网络韧性和稳定性的重要方法。边介数（Edge Betweenness）在这种分析中扮演了关键角色，因为它可以帮助识别网络中的关键边和潜在的脆弱点。：观察网络在蓄意攻击下的反应，可以评估网络的韧性和容错能力。：通过对比随机攻击和蓄意攻击的结果，可以更清晰地了解高介数边在网络中的重要性。：通过随机移除边，测试网络在面对非针对性攻击时的表现，评估网络的随机容错性。：通过移除具有高边介数的边，可以识别网络中对连通性和信息流动至关重要的边。
2024-05-22 20:13:10
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原创 社会网络、生态网络、复杂网络指定节点蓄意攻击客户端
平均聚类系数（Average Clustering Coefficient）衡量网络中节点的聚集程度，即网络中的节点倾向于形成紧密群组的程度。公式为：其中， 是节点 的三角形数量， 是节点 的度（即连接数）。平均路径长度（Average Path Length）其中， 是节点 和节点 之间的最短路径长度。表示在网络中所有可能的节点对之间平均需要多少步可以互相到达。公式为：全球效率（Global Efficiency）这里的 同样表示节点间的最短路径长度。描述整个网络的信息或节点效率的平均值。
2024-05-14 23:47:44
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原创 社会网络、生态网络、复杂网络脆弱性分析(随机攻击、蓄意攻击)工具
以上策略提供了一个全面的视角来分析网络的脆弱性，帮助理解不同节点在网络中的作用及其对整体稳定性的影响。：PageRank是一种衡量节点重要性的指标，它不仅考虑了节点的连接数，还考虑了连接节点的质量。：PageRank攻击旨在破坏网络中最有影响力的节点，分析这种攻击可以帮助理解网络对重要节点失效的敏感性。的独特价值所在，它不仅为网络脆弱性研究提供了强大的工具，同时也为相关行业的发展带来了新的视角和解决方案。：通过评估度攻击对网络的影响，可以了解网络对高度中心化节点失效的敏感性，进而评估网络的韧性。
2024-05-13 09:16:37
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原创 汽车产业技术创新网络的演化
：将结构嵌入和关系嵌入结合起来，全面分析了它们如何共同影响技术创新网络的稳定性和演化。：通过划分技术创新网络的不同演化阶段，深入理解在不同政策和市场环境下网络如何响应嵌入性风险。：开发了级联失效模型，这不仅有助于理论研究，也为产业界提供了评估和管理技术创新网络中嵌入性风险的工具。网络指标节点度中心性是衡量节点在网络中的重要性和活跃性的基本指标之一。该指标的核心意义在于，度中心性越高的节点，表明其与网络中其他节点的直接联系越多，因此在网络中扮演着更为关键的角色。
2024-04-20 01:57:08
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原创 社会、生态、复杂网络脆弱性分析工具
社会网络、生态网络、复杂网络、交通网络等脆弱性（随机蓄意攻击）分析工具1.新客户端上线了这个客户端关注于，旨在理解和改善网络在面临节点故障或攻击时的稳定性和功能性。这项研究的实际问题在于评估和增强网络结构的韧性，确保在关键节点失效时网络仍能维持其核心功能。这在许多产业领域中都是至关重要的，比如电力供应、交通管理和互联网通信等。：对于电力或通讯网络，提高韧性可以减少故障导致的服务中断。：通过减少故障时间，企业可以节约成本，避免因服务不可用导致的收入损失。
2024-04-06 09:26:49
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原创 新产品发布：网络脆弱性分析工具！
*「网络脆弱性分析工具3」**是一个用于评估网络在面临蓄意攻击时的脆弱性的软件。它通过图形用户界面(GUI)提供了一种简单直观的方式来进行网络分析，无需用户具备编程知识。该工具支持多种网络指标和节点移除策略，帮助用户深入了解网络的弱点，并采取相应的防御措施。
2024-03-22 13:17:50
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原创 网络的随机和蓄意攻击客户端
整个程序通过图形界面提供了一个用户友好的方式，使用户能够轻松地进行网络脆弱性分析和单节点攻击效率计算，从而了解网络在面对攻击时的鲁棒性。网络的随机和蓄意攻击客户端。
2024-03-15 14:00:29
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原创 矩阵与三列式互转工具介绍
矩阵是一个由行和列组成的二维数组，常用于表示网络中节点间的关系。例如，邻接矩阵通过元素值来反映图中各节点间的连接状态。三列式数据结构包含起点（from）、终点（to）和值（value）三列，明确表达了网络中的边及其权重。这种格式清晰明了，适用于直接描述网络数据。矩阵与三列式互转工具作为一款简洁高效的辅助工具，在网络分析、数据处理和科研教学等领域发挥着重要作用。其直观的操作方式和强大的功能使其成为处理相关数据的理想选择。需要关注公众号 JdayStudy，集赞免费获取。
2024-02-27 10:49:22
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原创 复杂网络（社会网络）的随机和蓄意攻击
1. 创建输出文件夹：如果指定的保存图表的文件夹不存在，则创建该文件夹。2. 语言支持：根据传入的language参数（‘English’ 或 ‘中文’），函数会选择相应的字体和标签文本。对于中文，函数使用自定义的中文字体（例如 ‘Deng.ttf’）。labels字典中定义了各种图表类型的中英文标题和轴标签，以适应不同语言的需求。4. 绘图：函数遍历传入的data字典（包含了不同度量的数据），为每种度量（例如最大连通分量的相对大小、全局效率、平均路径长度等）绘制图表。
2024-01-23 22:52:48
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原创 复杂网络（社会网络）中心性度量工具
无论你是数据科学家、社会网络分析师还是简单地对网络理论感兴趣的爱好者，这款工具都将成为你分析网络中心性的得力助手。作为一个独立的可执行文件，我们的工具不需要复杂的安装过程或额外的插件。我们的工具专注于网络中心性的计算和分析，使得数据的读取和处理变得更加简单直接。与Gephi等提供广泛网络分析功能的软件相比，我们的工具专门针对网络中心性度量进行优化。直观的图形用户界面：我们的工具提供了一个清晰、易于导航的界面，让用户能够轻松加载数据、执行分析并保存结果。，无论你的需求如何，我们的工具都能提供帮助。
2024-01-19 14:42:26
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原创 Python 实现**复杂网络（社会网络）**的随机和蓄意攻击
Network Vulnerability Analysis Tool不仅提供了网络分析的深度视角，更以其用户友好的操作和直观的结果输出，降低了网络分析的门槛。[
2024-01-08 10:19:20
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原创 【无标题】
在日常开发中，经常需要对数据中的某些字段进行匹配，但这些字段可能存在微小的差异。例如，同一个招聘岗位的数据中，省份字段可能有“广西”、“广西壮族自治区”和“广西省”等不同的写法。为了处理这些情况，文章介绍了一个名为FuzzyWuzzy的模糊字符串匹配工具包。
2023-09-14 10:34:09
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原创 在ER和WS网络上实现degree-based, betweenness-based和random攻击
在Python中，我们可以使用NetworkX库来创建和操作ER和WS网络。以下是一些基本的代码示例，展示了如何在ER和WS网络上实现degree-based, betweenness-based和random攻击。下面是一个基本的示例，说明如何在进行攻击后创建网络效率图。函数计算的是图G的全局效率，全局效率是所有节点对之间的平均最短路径的倒数。该指标可用来衡量网络的信息传播效率，值越大表示网络的信息传播效率越高。你可以使用类似的方法来创建介数中心性和随机攻击后的效率图。函数来计算网络效率。
2023-06-27 09:43:22
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原创 基于 TOPSIS 的复杂网络节点重要性评估
这个模型是用来描述感染病在人群中的传播过程，但在这里，我们将其应用于贸易网络中节点的影响力传播。评估节点重要性并计算感染规模： 最后，我们结合度中心性、介数中心性、接近中心性、结构洞系数作为评估指标，评估节点在网络中的重要性。请注意，这是一个简化的SIR模型，你可能需要根据你的问题和数据进行调整以获得更准确的结果。请注意，这是一个简化的SIR模型，你可能需要根据你的问题和数据进行调整以获得更准确的结果。请注意，这是一个简化的SIR模型，你可能需要根据你的问题和数据进行调整以获得更准确的结果。
2023-03-17 20:51:30
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原创 对称矩阵转换
此代码将读取名为“三列式.xlsx”的Excel文件，并将其转换为表格格式。它将使用起始城市和目标城市作为索引和列标签，并将距离值作为单元格值。最后，它会将表格保存到名为“网络.xlsx”的Excel文件中。但是我们发现生成时会有很多空值，那怎么把空值制动生成0呢？可以直接excel操作，但是具体代码怎么实现呢？请注意，如果您在三列式中有重复的城市对，那么在使用。方法时，您需要指定如何合并重复值。方法使用平均值来合并重复值，但是您可以使用。参数来指定其他聚合函数，例如。
2023-03-08 15:49:42
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原创 python进行文本分析
python进行文本分析 Python 有许多强大的库和工具可以用于文本分析。下面是一个简单的文本分析流程，使用一些常见的 Python 库和工具：读取文本数据：使用 Python 的内置函数 open() 或第三方库如 Pandas 读取文本文件，例如import pandas as pddata = pd.read_csv('text_data.csv')清洗文本数据：使用 Python 的字符串操作和正则表达式库，清洗文本数据，例如：im
2023-02-18 15:47:44
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原创 提取PDF里面的EXCEL表格
提取PDF里面的EXCEL表格1. 批量提取PDF中的表格，其中一些常见的工具包括：Tabula：Tabula 是一款免费的开源工具，可以轻松地从 PDF 中提取表格并将其导出为 CSV 格式的文件。。Adobe Acrobat Pro DC ：Adobe Acrobat Pro DC 是一款收费的 PDF 编辑器，它具有一个功能强大的表格提取工具，可以帮助用户从 PDF 中提取表格，并将其保存为 Excel、Word 或 HTML 文件。PDFTables：PDFTables 是一款在线工具，可以将
2023-02-14 21:35:33
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原创 处理降雨NC4文件
处理气象数据（nc4格式数据） 1. 处理气象数据（nc4格式数据）的通用步骤如下：读取 nc 数据：使用 Python 中的科学计算库（如 NumPy 或 xarray）读取 nc 数据。数据预处理：可能需要对数据进行预处理，以确保数据的正确性和完整性。数据分析：可以使用 Python 中的数据分析工具（如 pandas）进行数据分析。数据可视化：可以使用 Python 中的可视化工具（如 Matplotlib 或 Seaborn）对数据进行可视化。数据保存：可以使用 Python 中的文件读写模块
2023-02-11 00:19:10
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空空如也
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