DENSE_RANK

密子图发现算法综述 摘要 本章节主要综述了用于密子图发现的各种算法。密子图发现问题与聚类问题密切相关，但在定义密集区域的方式上更为灵活。探讨了单个或多个图上的密子图发现问题，对现有文献进行了系统性的整理和讨论，以便读者更容易理解这一主题。 关键词 密子图发现 图聚类 1. 引言 在各种网络中，密度是衡量重要性的关键指标。类似于地图上标注的城市位置，研究者们也关注图中的密集区域，这些区域通常表明高度交互、相互相似性或关键特征。理论上，密集区域具有较小的直径，使得内部路由操作更快捷，甚至支持简单的全局路由策略。 2. 图术语与密度度量 在探讨各种密子图发现算法之前，本节概述了图的基本术语及密度

TopN：获取指定分组内满足指定条件的前N行数据。RowNumber：获取当前行在分组内排序后的行号。Rank：获取当前行在分组内去重排序后的行号。DenseRank：获取当前行在分组内不去重排序后的行号。

展示了NMF（非负矩阵分解）在Python中的分级Rank2 NMF实现，适用于Python 3.6及以上版本，基于Numpy库的参考代码。以下为该算法的基本流程和实现步骤： 采用分级Rank2 NMF方法，逐步分解矩阵，并进行层次性分解。 使用Python的Numpy库进行数值计算，简化实现过程。 以下为该算法的Python实现代码示例： import numpy as np # 假设输入矩阵X为m×n维 X = np.random.rand(10, 10) # 设置NMF的秩（rank）为2 rank = 2 # 初始化W和H矩阵 W = np.random.rand(X.sha

Matlab阻滞增长模型代码 - 残留稠密网络（RDN）（Caffe）是基于论文实现的：“Y. Zhang, Y. Tian, Y. Kong, 等，2018。用于图像超分辨率的残留密集网络。CVPR，第2472-2481页。” 该实现要求的环境配置如下：操作系统: CentOS 7 (Linux kernel 3.10.0-514.el7.x86_64)CPU: Intel Xeon（R）E5-2667 v4 @ 3.20GHz x 32内存: 251.4 GBGPU: NVIDIA Tesla P4, 8GB软件:- Cuda 8.0（已安装Cudnn）- Caffe（需要matcaffe