如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking COMS3200这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。计算机网络Computer Networking是一组共享位于网络节点上或由网络节点提供的资源的计算机。这些计算机通过数字互连使用共同的通信协议来相互通信。这些互连是由电信网络技术组成的，基于物理有线、光学和无线射频方法，可以安排在各种网络拓扑结构中。
计算机网络Computer Networking的节点可以包括个人计算机、服务器、网络硬件或其他专用或通用的主机。它们由网络地址识别，也可以有主机名。主机名作为节点的记忆性标签，在最初分配后很少改变。网络地址用于通过通信协议（如互联网协议）来定位和识别节点。计算机网络可按许多标准进行分类，包括用于传输信号的传输介质、带宽、组织网络流量的通信协议、网络规模、拓扑结构、流量控制机制和组织意图。
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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Batch Importance Sampling
In Importance Sampling, when $V_v^h$ is obtained for a sampled $v \in V_{a v b}$ (line 5 of Algorithm 2.3), we could sample more than one node from $V_v^h$ as reference nodes, in order to reduce the cost. However, sampling too many nodes from one $V_v^h$ would degrade the performance since the number of event nodes peeked at decreases and consequently, we are more likely to be trapped in local correlations. Here, we present an empirical evaluation of this idea for $h=2,3$. We show results for four synthetic event pair sets in Figure 2.17. Two of those sets contain noises since in the corresponding cases, the correlation is hard to break, which means in those cases it
is easy to detect the correlations. We can see that the results are as expected. The performance curves for $h=3$ can keep high for a longer range of the number of reference nodes sampled from each $V_v^h$, compared to $h=2$. This is because 3-vicinities are usually much larger than 2vicinities and 3-vicinities of event nodes tend to have more overlapped regions. Therefore, sampling a batch of reference nodes from 3-vicinities is less likely to be trapped in local correlations than from 2-vicinities. The results also indicate that we can sample a small number of reference nodes from each $V_v^h$ for Importance sampling, without severely affecting its performance. In the following efficiency experiments, we set this number to 3 and 6 for $h=2$ and $h=3$, respectively.
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Impact of Graph Density
We change the graph density to see the impact on the correlation results. Specifically, we alter the DBLP graph by randomly adding/removing edges and run Batch_BFS for the six-event pair sets (without noises) generated in Section 2.4.4.2 . Figure $2.18$ shows the results. We can see when removing the edges, the recall of positive pairs decreases, while adding edges leads to recall decline of negative pairs. In the remaining cases (e.g., negative pairs vs edge removal), the recall remains at 1 . This is because removing the edges tends to increase distances among nodes, while adding edges makes nodes near one another. Figure 2.18a shows that 1-hop positive correlations are less influenced by edge removal, which is different from the observation in Section 2.4.4.3, that is, 1-hop positive correlations are easier to break. The reason is that in our correlation simulation model, 1-hop positive-event pairs tend to have more nodes with both events, due to the Gaussian distributeddistances between event $b$ nodes and corresponding event $a$ nodes. Nodes with both events reflect a TC which is not influenced by the edge removal. However, TESC does not just measure the TCs. We will show in Section 2.4.4.7 there are real-event pairs which exhibit high positive TESC but are independent or even negatively correlated by the TC.
计算机网络代写
CS代写计算机网络代写COMPUTER NETWORKING代 考|BATCH IMPORTANCE SAMPLING
在重要性采样中，当 $V_v^h$ 获得一个采样 $v \in V_{a v b}$ line5of Algorithm $2.3$ ，我们可以从中采样多个节点 $V_v^h$ 作为参考节点，以降低成本。但是，从一 个节点中采样太多节点 $V_v^h$ 会降低性能，因为偷看的事件节点数量减少，因此，我们更有可能陷入局部相关性。在这里，我们对这个想法进行实证 评估 $h=2,3$. 我们在图 $2.17$ 中显示了四个合成事件对集的结果。其中两个集合包含噪声，因为在相应的情况下，相关性很难打破，这意味着在这 些情况下很
容易检测到相关性。我们可以看到结果符合预期。性能曲线 $h=3$ 可以在较长范围内保持较高的每个采样的参考节点数 $V_v^h$ ，相比 $h=2$. 这是因为 3-附近通常比2-附近大得多，事件节点的 3-附近往往有更多的重叠区域。因此，从 3 个邻近区域采样一批参考节点比从 2 个邻近区域采样更不容易 陷入局部相关性。结果还表明，我们可以从每个样本中抽取少量参考节点。 $V_v^h$ 对于重要性采样，不会严重影响其性能。在下面的效率实验中，我 们将这个数字设置为 3 和 $6 h=2$ 和 $h=3$ ，分别。
CS代写|计算机网络代写COMPUTER NETWORKING代 考|IMPACT OF GRAPH DENSITY
我们更改图形密度以查看对相关结果的影响。具体来说，我们通过随机添加/删除边来更改 DBLP图，并为六事件对集运行 Batch_BFS 拟模型中，由于事件之间的高斯分布距离， 1 跳正事件对往往有更多节点同时具有两个事件 $b$ 节点和相应的事件 $a$ 节点。具有这两个事件的节点反旺 了一个不受边缘移除影响的 TC。然而，TESC 不仅仅测量 TC。我们将在第 2.4.4.7 节中展示存在具有高正 TESC 但与 TC 独立甚至负相关的真实事件
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
