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全面的网络分析与可视化资源列表

网络分析图论社交网络数据可视化复杂网络Github开源项目

该项目整理了丰富的网络分析资源,包括构建、分析和可视化网络数据的工具与材料。涵盖书籍、会议、课程、数据集、期刊、研究组织、综述文章和软件等多方面内容,涉及社交网络、生物网络、复杂网络等领域。列表还收录经典论文、教程和网络科学相关资料,为研究人员和爱好者提供全面的学习参考。

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介绍相关项目
awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合
Github个性化推荐开源项目排序优化搜索技术搜索质量评估检索算法
该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。
awesome_lists - 计算机科学助理教授和博士生的资源指南
GithubPhD学生Tenure-Track Asst. Professor学术会议开源项目科研建议计算资源
这份资源列表专为计算机科学领域的助理教授和博士生提供，包括计算资源性价比分析、资金申请、社交媒体宣传、学术会议时间线及实验室管理技巧等内容。列表旨在支持学术事业的发展，并鼓励社区贡献，提供国内外广泛适用的资源。
awesome-privacy - 全面的在线隐私保护工具和资源列表
Github加密通信匿名浏览开源软件开源项目网络安全隐私保护
awesome-privacy项目汇集了全面的隐私保护工具和资源。该列表涵盖Windows隐私设置、匿名浏览、安全搜索、加密通信、密码管理等多个方面,旨在帮助用户减少个人数据泄露并提高在线安全。项目为普通用户和隐私专业人士提供了实用的工具和建议,是一个值得参考的在线隐私保护资源库。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文，并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例，帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源，获取重要技术及最新进展。
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源，包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现，帮助AI研究者掌握最新技术。
awesome-elasticsearch - Elasticsearch资源大全与实践指南
ElasticsearchGithubKibana开源项目搜索引擎数据可视化日志分析
这是一个全面的Elasticsearch资源汇总项目，涵盖了书籍、工具、插件和教程等多方面内容。项目为开发者和运维人员提供了关于Elasticsearch安装配置、性能调优和安全防护等方面的学习和实践资料。此外，项目还收录了多个实用的开源工具和扩展，有助于更好地管理和使用Elasticsearch。对于有意深入学习和应用Elasticsearch的人士而言，该项目是一个极具参考价值的资源库。
awesome-wpo - Web性能优化资源大全
GithubWeb性能优化前端优化开发工具开源项目性能测试性能监控
该项目汇集了Web性能优化(WPO)领域的精华资源,包括分析工具、测试方法、CDN服务、图像处理、延迟加载等多个方面。资源涵盖文章、博客、书籍、演讲等多种形式,为开发者和设计师提供全面的性能优化参考。列表持续更新,旨在帮助提升网站性能,改善用户体验。
awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全 丰富的开源深度学习工具库
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。
networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库
GithubNetworkXPython库图论复杂网络开源项目网络分析
NetworkX是一个功能强大的Python库，专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型，包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法，如最短路径计算、中心性分析和社区检测，并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域，支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。
awesome-large-graph-model - 大规模图模型研究前沿综述
Github图提示学习图机器学习图神经网络大图模型大语言模型开源项目
这个项目整理了大规模图模型相关的研究文献，涵盖理论基础和实际应用。内容包括图神经网络与大型语言模型的结合、LLM在图任务中的应用、图提示学习和参数高效微调等技术。同时涉及知识图谱、分子科学和神经架构搜索等领域。项目为图机器学习研究提供了全面的文献综述，有助于推动该领域的发展。
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