社交网络分析算法(SNA)
近来学习聚类，发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析，这篇只是一篇概况，并没有太多的公式推导和代码，基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补上。 目录： 1.应用场景 2.分析指标 3.社区发现算法 3.1 GN算法 3.2 Louvain算法 3.3 LPA与SLPA 应用场景 社交网络分析中最常用的就是社交
孝顺世界
cache缓存读写策略Cache基本原理
cpu发展快，存储器发展速度慢。cache(静态RAM)可解决cpu与主存（DRAM）之间速度不匹配问题。依据程序访问的局部性原理（时间局部性和空间局部性），cache与主存数据交换单位按块进行。cache工作原理：把主存与cache分为大小相等的块，主存有M块，cache有C块，C远小于M。则cpu给出的内存地址可分为 块内偏移地址（决定块大小） 和 主存块号；cache地址也分为块内地址和缓存块号。内存块与cache块大小相同，块内地址相同。块在内存和cache之间传送时是整体传送的，块内字
