dimension op• Data kinds: conn_graph × labels → conn_graph
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import conngraph; conngraph.graph_block_shuffle(W: 'Any', labels: 'Any', seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsconngraph.get("graph_block_shuffle"))
layer (label) के हर block के अंदर भेजने वालों को मिलाया गया control conn_graph: हर receiver को मिलने वाले weight का multiset और layer के बीच की कुल wiring बनाए रखते हुए केवल "किससे" को तोड़ता है।
जहाँ graph_degree_preserving_shuffle पूरे degree sequence को बनाए रखता है, वहीं यह layer structure को बनाए रखता है (brain → neck → ventral nerve cord → muscle के blocks को हिलाया नहीं जाता, block के अंदर rows का क्रम बदला जाता है)। layer के आकार और convergence (fan-in) के प्रभाव को रखते हुए केवल "wiring की specificity" हटाने वाले control के रूप में इस्तेमाल होता है। उसी seed से दोहराया जा सकता है।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_connectome_motor_bottleneck — py -3.11 examples/poc_connectome_motor_bottleneck.py
conn_graph को input के रूप में लेते हैं)graph_degree_preserving_shuffle · graph_binarize · graph_degree_table · graph_clustering_coefficient · graph_betweenness · graph_laplacian_spectrum · graph_spectral_radius · graph_components
dimension)graph_layer_propagate · states_participation_ratio · states_layer_dimension
*Provenance: conngraph.py — CONNGRAPH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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