应对5G网络需求，G.metro技术逐步走向成熟和实践
相比于LTE，引入Massive-MIMO、超密集组网等特性以及满足车联网等业务需求的5G网络对于传送承载网络的带宽、时延及同步提出了更高要求，包括更大的移动前传和回传带宽，更小的端到端时延，更密集的组网以及更高精度的网络同步等，对5G承载传送网络的组网方
山东“氢进万家“工程首个落地项目由民营钢铁企业实现
5月23日，泰山钢铁加氢母站投产、氢能重卡运营启动仪式在济南市莱芜区举行，这是山东省内首个加氢母站。 ＊凌文副省长宣布加氢母站投产 该座加氢母站投资约6000万元，采取前站后厂业务模式，将泰山钢铁工业副产焦炉煤气，通过两级PSA纯化、加压后，可直接
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（6）：简单的总结报告
基于FP-Growth的频繁项集挖掘与基于社交图的关联规则挖掘 一、任务简介 1 二、数据集 1 三、基本思路 2 3.1、发掘各个会议的“核心”研究者 2 3.2、挖掘作者之间的合作关系 3 3.3、挖掘导师-学生关系 5 四、正确性验证 5 五、总结 5 ? ? 一、任务简介 本次
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（3）：挖掘任务简介、
首先是挖掘任务： 思路明天写。。。。。
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（5）：挖掘研究者合作
副标题#e# 就是频繁项集挖掘，FP-Growth算法。 先产生headerTable： 数据结构（其实也是调了好几次代码才确定的，因为一开始总有想不到的东西）：entry: entry: {authorName: frequence,firstChildPointer,startYear,endYear} def CreateHeaderTable(tranDB
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（4）：挖掘每个会议的
在只有【论文标题、发布时间、作者、会议名称】这四种信息的情况下，首先提取出所有这四种信息： 代码产生的结果如下，数据结构类似于headerTable，看结果就知道了，不再介绍： authorDict={} #{authorName: total(frequence,startYear,endYear),{eachConf
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（2）：从DBLP数据集中
副标题#e# 上篇文章：http://www.voidcn.com/article/p-nsbrwwsu-zv.html?（挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（1）：从DBLP数据集中提取目标信息（会议、作者等）） 大家反映代码不能用，主要是太慢了，好吧，我也承认慢，在内存构造树，肯定的！
