链路预测

链路预测方法的新趋势 基于结构相似性： 这类方法简单易行，计算复杂度低，尤其依赖局部结构的算法。 挑战： 不同算法在不同网络中的预测能力差异巨大。 缺乏对算法性能与网络结构特征之间关系的深入研究。 针对复杂网络（如含权网络、有向网络、多部分网络等）的结构信息预测研究不足。 未来方向： 建立以网络系综理论为基础的链路预测理论框架。 通过网络结构统计分析，估算预测方法的可预测极限，指导最佳方法选择。 基于最大似然估计： 局限性： 计算复杂度高，难以应用于大规模网络。 预测精度有限。 概率模型： 优势： 综合考虑网络结构信息和节点属性信息，力求更精准的预测。 局限性： 计算复

目前，链路预测研究主要关注于无向网络，然而现实世界中的大量有向网络，如果忽略链路方向将导致信息丢失甚至预测失真。为解决这一问题，本研究提出了一种基于三元组的有向网络链路预测算法。该算法利用势理论筛选三元组，分析闭合概率以计算节点相似性权重。实验结果显示，在9个真实数据集上，新方法的预测精度比基准方法提高了4.3%。

探讨了基于 UMTS-OFDMA 和 SC-FDMA 的无线接入中 LTE 上行链路单载波 OFDMA 的技术特性和应用。

Flume 和 Kafka 组合用挺多的，尤其在做日志采集链路的时候。不过你要是想着让 Flume 从 Kafka 拉数据再写回 Kafka，可得注意点坑——我就踩过。Flume 的 Kafka Source 拉数据没问题，但 Kafka Sink 那边写不进去你设定的 Topic，数据反而回头跑到了 Source 的 Topic 里，像是兜了一圈又回去了。嗯，听起来挺魔幻，但实际就是这么回事。问题出在 Flume Agent 里同时用 Kafka Source 和 Kafka Sink，会出现 Topic 配置冲突。简单说就是你以为 Sink 在往sinkTopic写，其实它压根没管那设置，

Zipkin在使用MySQL存储链路数据时所需的脚件，可以从官方GitHub地址获取：https://github.com/openzipkin/zipkin-storage/mysql/src/main/resources/mysql.sql。如果找不到，请参考这份我自己准备的版本。

赵勇编著的《架构大数据技术及算法解析》涵盖了大数据领域的各个重要环节，从基础概念到实践应用，提供了全面的学习路径： 大数据概念阐述 数据采集方法 数据分析技术 实时数据处理 数据挖掘与深度学习 大数据可视化 大数据安全保障 知名公司大数据架构案例 通过对以上内容的讲解，读者能够建立对大数据全链路的清晰认知，并深入了解其核心技术和算法。

该仿真模型专注于UMTS下行链路的物理层仿真，基于3GPP标准25.101、25.211，版本99的25.212和25.213。尽管标准未定义接收器实现，但ZIP文件包含原始模型和调试模型。详细信息请参阅附带的“Readme.txt”文件。

从 SQL 小白到玩转 Oracle 备份的全链路学习资源，蛮适合前端想扩展技能树的你。里面讲得挺细，从CREATE TABLE开始，到各种JOIN、子查询、存储过程，再到备份恢复，算是一步步带你进阶的路线图。是PL/SQL那块，对逻辑控制能力提升蛮有，写点业务逻辑完全不在话下。还有不少性能调优的干货，像EXPLAIN PLAN、SQL Tuning Advisor，响应也快，体验感不错。 备份相关内容也比较全，像物理备份、逻辑备份和 RMAN 这些都有覆盖，结合实际操作练一练，懂得就能用得上。顺手还整理了几个配套文章链接，SELECT 语法也复习得明明白白。，想学 Oracle 不走弯路，这

随着大数据时代的来临，数据中心正快速升级至100Gbit/s及以上的光纤网络。同时，它们放弃了传统的On-off-keying（OOK）数据编码，转向复数调制技术，以降低光波信号的带宽占用并减少延迟，从而显著提高了光纤链路的数据传输效率。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。