Coefficient

目录 Lecture 1: Introduction Lecture 2: Properties and Random Graph Degree Distribution Path Length Clustering Coefficient Connectivity Erdos-Renyi Random Graph Model Small-World Model Kronecker Graph Model 最近在看 Stanford 的 Machine Learning with Graphs。然后在网上找相关的笔记或者其他人的理解，发现大部分内容是照搬并翻译 slides， 没有一些个人的理解，而且很多地方只有前几个 lecture。所以打算自己整理一个系列的笔记供以后反复温习，也欢迎大家指正，共同学习。 转自本人： https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105277863 Lecture 1: Introduction Jure 提出了两个概念 Network 和 Graph，这两者的界限很模糊，但大致上我们可以将 Network 视为现实中的图，而 Graph 是一种更数学的描述方式。在很多复杂的系统之下都有错综复杂的关系网，比如食物链、化学物质的相互反应等。 课程标题很明确的表示了这个学科研究的是图，那么怎么研究

1. 简介 非接触红外测温在医疗，环境监测、个人健康等领域得到越来越广泛的应用。本文将向大家介绍如何通过AliOS-Things inside的WiFi模组，快速完成体温检测，流程涵盖从传感器数据采集，到阿里云IoT智能生活平台接入，以及快速构建App完成监控。希望通过阿里云IoT提供的从设备端到云端应用的全套解决方案，快速帮助智能设备厂商，构建出可以替代人力的自动化人体测温设备和方案，在防控中降低人员接触风险，提升排查效率。 2. 软硬件环境 2.1 软件平台 云端 -- 阿里云IoT智能生活平台（飞燕平台） 生活物联网平台提供了设备接入能力、移动端的SDK以及免开发的公版App和界面，开发者基于该平台可快速实现设备的智能化。 移动端 -- 云智能（公版App） 云智能是生活物联网平台提供的公版App，无需额外开发，下载后可直接对设备进行配网和控制。支持在全球主流应用商店中搜索“云智能”下载； 设备端 -- AliOS Things 3.0.0版本 AliOS Things作为轻量级物联网OS，已支持多款芯片，可以方便的集成温度传感器，并通过设备端SDK连接生活物联网平台；这里选用其最新发布的3.0.0版本。 2.2 硬件平台 硬件平台 硬件平台选用ESP8266 nodeMCU，支持Wifi连接，带有I2C、UART等接口，并且带有按键（FLASH按键），可用于触发体温检测上报

In mathematics, any of the positive integers that occurs as a coefficient in the binomial theorem is a binomial coefficient. Commonly, a binomial coefficient is indexed by a pair of integers n ≥ k ≥ 0 and is written {\displaystyle {\tbinom {n}{k}}.} {\displaystyle {\tbinom {n}{k}}.} It is the coefficient of the xk term in the polynomial expansion of the binomial power (1 + x)n, and it is given by the formula. 英文描述 英文描述请参考下面的图。 中文描述 根据给定的公式计算二项式的值。 在这里有一个说明需要注意的是，如果结果超过 1,000,000,000 你的程序应该返回 -1。 如果结果没有定义的话，那么你的程序应该也要返回 -1。 思路和点评 在这里的计算，公式比较简单，就是计算 N，K N-K 的阶乘，在阶乘中，你可以使用递归进行计算。