如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking CSEE4119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|Global Sampling in Whole Graph
When $\left|V_{a u b}\right|$ and $h$ increase, the chance that a random node selected from the whole graph is in $V_{a u b}^h$ also increases. In this situation, we can simply sample nodes uniformly in the whole graph and the obtained nodes which are within $V_{a u b}^h$ can be regarded as a uniform sample from $V_{a u b}^h$. We use an iterative process to harvest reference nodes: (i) First a node is chosen uniformly from the whole graph; (ii) test whether the selected node is within $V_{a u b}^h$; (iii) if it is in $V_{a u b}^h$, keep it. (iv) Another node is selected uniformly from the remaining nodes and we go to step 2. This process continues until $n$ reference nodes are collected. For completeness, the Whole graph-sampling algorithm is shown in Algorithm 2.4. The major cost is incurred by one $h$-hop BFS search in each iteration (line 5), where the purpose is to examine whether $v$ is an eligible reference node.
Complexity Analysis
The major space cost is $O(|E|)$, for storing the graph as adjacency lists. Regarding time complexity, we have mainly three phases: Reference node sampling, event density computation (Eq. (2.12) ), and measure computation ( $z$-score, Eq. (2.17) ). Let $c_B$ be the average cost of one $h$-hop BFS search on graph $G$, which is linear in the average size of node $h$-vicinities, that is, average $\left|V_v^h\right|+\left|E_v^h\right|$. Let $n$ be the number of sample reference nodes. The event density computation for a reference node has time complexity $O\left(c_B\right)$. The cost of $z$-score computation is $O\left(n^2\right)$. Fortunately, we do not need to select too many reference nodes, as discussed in Section 2.4.2.1. We will demonstrate the efficiency of the earlier two phases in the experiments.
For reference node sampling, we have three methods. The time complexity of Batch_BFS is $O\left(\left|V_{a u b}^h\right|+\left|E_{a u b}^h\right|\right)$ where $\left|V_{a u b}^h\right|=N$. The cost of Importance sampling is $O\left(n c_B\right)$. For Whole-graph sampling, the time cost is $O\left(n_f c_B\right)$, where $n_f$ is the number of nodes examined, which are not in $V_{a u b}^h$. The cost incurred by examined nodes which are in $V_{a \cup b}^h$ is counted in the event density computation phase. $n_f$ is a random variable. Treating Whole graph sampling as sampling with replacement, the probability of selecting a node in $V_{a \cup b}^h$ in each iteration is $N /|V|$. The expected total number of iterations is $n|V| / N$ and therefore $E\left(n_f\right)=n|V| / N-n$. When $N$ is small, Batch_BFS can be used. For large $N$, Importance sampling and Whole-graph sampling are better candidates. We will empirically analyze their efficiency in the experiments.
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Experiments
This section presents the experimental results of applying our proposed TESC testing framework on several real-world graph datasets. First, we verify the efficacy of the proposed TESC testing framework by event simulation on the DBLP graph. Then, we examine the efficiency and scalability of the framework with a Twitter network. The third part of the experiments, concentrates on analyzing highly correlated real-event pairs discovered by our measure in real-graph datasets. All experiments are run on a PC with Intel Core i7 CPU and 12GB memory. The source code of our TESC estimation framework can be downloaded at http://grafia.cs.ucsb.edu/strucorrl.
Graph Datasets
We use three datasets to evaluate our TESC testing framework: DBLP, Intrusion, and Twitter.
DBLP The DBLP dataset was downloaded on Oct. 16th, 2010 (http://www. informatik.unitrier.de/ ley/db). Its paper records were parsed to obtain the coauthor social network. Keywords in the paper titles are treated as events associated with nodes (authors) on the graph. The DBLP graph contains 964677 nodes and 3547014 edges. Totally, it has around $0.19$ million keywords.
Intrusion The Intrusion dataset was derived from the log data of intrusion alertsin a computer network. It has 200858 nodes and 703020 edges. There are 545 different types of alerts which are treated as events in this network.
Twitter The Twitter dataset has 20 million nodes and $0.16$ billion edges, which is a bidirectional subgraph of the whole twitter network (http://twitter.com). We do not have events for this dataset. It is used to test the scalability of the proposed TESC testing framework.
计算机网络代写
CS代写计算机网络代㝍Computer Networking代考|Global Sampling in Whole Graph
什么时候 $\left|V_{a u b}\right|$ 和 $h$ 增加, 从整个图中选择的随机节点的机会 $V_{a u b}^h$ 也增加。在这种情况下, 我们可以简单地 在整个图中对节点进行均匀采样, 得到的节点在 $V_{a u b}^h$ 可以看作是来自 $V_{a u b}^h$. 我们使用迭代过程来收集参考节 点:（i）首先从整个图中统一选择一个节点; (ii) 测试选中的节点是否在 $V_{a u b}^h$; (iii) 如果它在 $V_{a u b}^h$, 收下。 (iv) 从剩余节点中统一选择另一个节点, 我们进入步骤 2。这个过程一直持续到 $n$ 收集参考节点。为了完整 起见, 全图采样算法如算法 $2.4$ 所示。主要费用由一个 $h$-hop BFS 在每次迭代中搜索 (第 5 行), 目的是 检查是否 $v$ 是一个合格的参考节点。
䇱杂性分析
主要的空间成本是 $O(|E|)$, 用于将图形存储为邻接列表。关于时间复杂度, 我们主要分为三个阶段：参考节 点采样、事件密度计算 (式 (2.12))、测度计算 ( $z$-分数, $\mathrm{Eq}$ 。(2.17))。让 $c_B$ 是一个的平均成本 $h$-hop BFS 搜索图 $G$, 与节点的平均大小成线性关系 $h$-附近, 即平均 $\left|V_v^h\right|+\left|E_v^h\right|$. 让 $n$ 是样本参考节点的数荲。 参考节点的事件密度计算具有时间复杂度 $O\left(c_B\right)$. 的代价 $z$-分数计算是 $O\left(n^2\right)$. 幸运的是, 我们不需要选择 太多参考节点, 如第 2.4.2.1 节所述。我们将在实验中展示前两个阶段的效率。
对于参考节点采样, 我们有三种方法。Batch_BFS 的时间复杂度为 $O\left(\left|V_{a u b}^h\right|+\left|E_{a u b}^h\right|\right)$ 在哪里
$\left|V_{a u b}^h\right|=N$. 重要性采样的成本是 $O\left(n c_B\right)$. 对于全图抽样, 时间成本是 $O\left(n_f c_B\right)$, 在哪里 $n_f$ 是检查的 节点数, 不在 $V_{a u b}^h$. 被检查的节点所产生的成本 $V_{a \cup b}^h$ 在事件密度计算阶段进行计数。 $n_f$ 是一个随机变荲。 将 Whole graph sampling 视为 sampling with replacement, 选择中节点的概率 $V_{a \cup b}^h$ 在每次迭代中 $N /|V|$. 预期的总迭代次数是 $n|V| / N$ 因此 $E\left(n_f\right)=n|V| / N-n$. 什么时候 $N$ 小, 可以使用 Batch_BFS。对于大型 $N$, 重要性抽样和全图抽样是更㫃的选择。我们将根据经验分析它们在实验中的效 率。
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Experiments
本节介绍将我们提出的 TESC 测试框架应用于几个真实世界的图形数据集的实验结果。首先, 我们通过在 DBLP 图上进行事件模拟来验证所提出的 TESC 测试框架的有效性。然后, 我们使用 Twitter 网络检查框架 的效率和可扩展性。实验的第三部分, 集中分析我们在实图数据集中的测量发现的高度相关的真实事件对。 所有实验均在配备 Intel Core i7 CPU 和 12GB 内存的 PC 上运行。我们的 TESC 估计框架的源代码可以在 http://grafia.cs.ucsb.edu/strucorrl 下载。
图数据集
我们使用三个数据集来评估我们的 TESC 测试框架：DBLP、Intrusion 和 Twitter。
DBLP DBLP 数据集于 2010 年 10 月 16 日下载 (http://www.informatik.unitrier.de/ley/db)。它的纸 质记录被解析以获得共同作者的社交网络。论文标题中的关键字被视为与图上的节点 (作者) 相关联的事 件。DBLP 图包含 964677 个节点和 3547014 条边。总的来说, 它有 $0.19$ 万关键词。
Intrusion Intrusion 数据集来源于计算机网络中入侵警报的日志数据。它有 200858 个节点和 703020 条 边。有 545 种不同类型的警报被视为该网络中的事件。
Twitter Twitter 数据集有 2000 万个节点和 $0.16$ billion 边, 这是整个 twitter 网络 (http://twitter.com) 的双向子图。我们没有此数据集的事件。它用于测试所提出的 TESC 测试框架的可扩展性
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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。