如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking CS3015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|SSC of Real Event
We apply gScore on real events occurring on graphs and report Interesting, highly correlated events and uncorrelated events. Using Eq. (2.8), we obtain an estimate (lower and upper bounds) of $\tilde{\rho}$ for each event. A ranked list of events can be generated according to these bounds. If the bounds of two events overlap, we increase sample numbers and the maximum steps to break a tie. For this experiment, we omit the results for DBLP keywords due to the space limitation. The readers can refer to (Guan et al., 2011) for details. We group the products from TaoBao into two categories: Laptops and tablets and Other and show top-five products for each case. Before presenting the results, we would like to emphasize that our correlation findings are just for the specific social networks involved in this study.
Table $2.1$ shows the ranked lists for top-five products in “Laptops and tablets”. We also show $\rho$ values in Table 2.1. ThinkPad and Apple products usually have high correlation with the underlying network, indicating there are fan communities for these brands. An interesting exception is ThinkPad T410, which is a new version of Thinkpad T400. In comparison with T400, its correlation score is very close to that of random cases. The reason may be that people in the fan community already bought $\mathrm{T} 400$ and they would not further buy a new version for T400 since they are quite similar and not cheap.
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Scalability of Sampling-alg
Finally, we investigate the scalability of Sampling-alg when the graph size $n$ increases. The Twitter graph is used to perform this experiment. We extract subgraphs with different sizes (i.e., $n$ ) and for each $n$, different values of $m$ are tested. The results are averaged over 50 sampled DHTs. Figure $2.11$ shows that Sampling-alg is scalable and only needs $0.17 \mathrm{~s}$ to estimate one DHT on a graph with 10 million nodes. Although the time cost of Sampling-alg is linear in $n$, it only involves creating an index array of size $n$ in memory. Regarding $\rho$, the estimation time is only $8.5 \mathrm{~s}$ on a graph with 10 million nodes if we set the number of samples $c^{\prime}=50$. Note that this can also be regarded as the time used for computing one adjusted correlation $\tilde{\rho}$ since $E(\rho)$ and $\operatorname{Var}(\rho)$ can be obtained from pre-computed results. Intuitively, when $n$ is fixed and $m$ increases, the running time should decrease since it is easier to hit a target node (most random walks do not need to reach the maximum steps, $s$ ). This is the reason that the curve of $m=0.05 n$ is below that of $m=0.005 n$. Since we only store the adjacency list, the memory cost is linear in the number ofedges in the graph. We do not show the curve here due to space limitation.
计算机网络代写
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|SSC of Real Event
我们将gScore应用于图上发生的真实事件，并报告有趣的、高度相关的事件和不相关的事件。使用式(2.8)，我们得到每个事件$\tilde{\rho}$的估计值(下限和上界)。可以根据这些边界生成事件的排序列表。如果两个事件的界限重叠，我们增加样本数和打破平局的最大步数。在这个实验中，由于空间限制，我们省略了DBLP关键字的结果。读者可以参考(Guan et al.， 2011)了解详细信息。我们将来自淘宝的产品分为两类:笔记本电脑和平板电脑和其他，并展示了每种情况下排名前五的产品。在展示结果之前，我们想要强调的是，我们的相关性发现只是针对本研究中涉及的特定社交网络。
表$2.1$显示了“笔记本电脑和平板电脑”中排名前五的产品列表。我们还在表2.1中显示了$\rho$的值。ThinkPad和苹果产品通常与底层网络具有较高的相关性，这表明这些品牌都有粉丝社区。一个有趣的例外是ThinkPad T410，它是ThinkPad T400的新版本。与T400相比，其相关评分非常接近随机病例的相关评分。原因可能是粉丝社区的人已经买了$\mathrm{T} 400$，他们不会再买一个新的版本的T400，因为他们很相似，不便宜
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考| Sampling-alg的可伸缩性
最后，我们研究了当图的大小$n$增加时，Sampling-alg的可伸缩性。Twitter图被用来执行这个实验。我们提取不同大小的子图(例如$n$)，对于每个$n$，测试$m$的不同值。结果是50个抽样dht的平均值。图$2.11$显示了Sampling-alg是可伸缩的，只需要$0.17 \mathrm{~s}$就可以在具有1000万个节点的图上估计一个DHT。尽管在$n$中Sampling-alg的时间成本是线性的，但它只涉及在内存中创建一个$n$大小的索引数组。对于$\rho$，如果我们将样本数量设置为$c^{\prime}=50$，则在1000万个节点的图上，估计时间仅为$8.5 \mathrm{~s}$。注意，这也可以被视为计算一个调整相关性$\tilde{\rho}$所用的时间，因为$E(\rho)$和$\operatorname{Var}(\rho)$可以从预先计算的结果中获得。直观地说，当$n$固定而$m$增加时，运行时间应该会减少，因为它更容易击中目标节点(大多数随机漫步不需要达到最大步数$s$)。这就是为什么$m=0.05 n$的曲线低于$m=0.005 n$的原因。由于我们只存储邻接表，内存开销与图中的位数成线性关系。由于篇幅限制，这里没有显示曲线。
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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。
