Demeaned log returns") 除了现实世界的数据外，还可以使用内置的数据生成器svsim。...此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。 下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...评估输出并显示结果 按照常规做法，可使用svdraws对象的print和summary方法。每个参数都有两个可选参数showpara和showlatent，用于指定应显示的输出。...（2）paratraceplot：显示θ中包含的参数的轨迹图。图5显示了一个示例。 （3）paradensplot：显示θ中包含的参数的核密度估计。
查看umap plot，检查需要去除的点 pbmc_small % RunUMAP(dims = 1:10) DimPlot(pbmc_small) 查看降维图...使用plotly手动绘制可交互的umap plot 使用plotly手动实现这个umap plot散点图。...将交互式的umap plot使用shiny打开，并可以使用套索工具获得选区边界 library(shiny) library(plotly) ui <- fluidPage( plotlyOutput...在shiny页面圈选感兴趣的区域 在shiny页面，使用套索工具圈选感兴趣的区域，程序会自动将选区边界坐标导出到家目录中的lassso_boundary.rds文件中。 5....sp包计算所有在选区中的点，并在umap中展示套索选区和选中的点。
今天想对这个现状进行改善，网上查到一种雪碧图的方案，其实就是使用工具将数量很多的小图片拼成一张大图片，然后css里都引用这张大图片，并指定显示该图片的某一个区域，但这个方案需要手工作很多处理。...于是就想到能不能用目前比较成熟的grunt对前端样式文件自动进行处理，自动生成雪碧图，自动修改样式文件。...grunt.initConfig({ // 自动雪碧图 sprite: { options: { // 映射CSS中背景路径，支持函数和数组，默认为 null...// 是否使用 image-set 作为2x图片实现，默认不使用 useimageset: false, // 是否以时间戳为文件名生成新的雪碧图文件，...如果启用请注意清理之前生成的文件，默认不生成新文件 newsprite: false, // 给雪碧图追加时间戳，默认不追加 spritestamp: true
series[i],从data中判断：当地区名称等于params.name的时候就将当前数据和名称添加到res中供显示 for (var k = 0; k...//将series数据系列每一项中的name和数据系列中当前地区的数据添加到res中 res += myseries[i].name +...series[i],从data中判断：当地区名称等于params.name的时候就将当前数据和名称添加到res中供显示 for (var...//将series数据系列每一项中的name和数据系列中当前地区的数据添加到res中 res += myseries[i]...echarts一般可以自己网上找案例，或者去官网查看文档 如果使用的echarts是动态获取到，用到ajax不能使用异步的方式，不然渲染的时候拿不到数据，应该选择使用同步的方式（自己搞了半天，特别注意）
概述在Vue.js的开发中，循环语句是非常常用的语法之一。通过循环语句，我们可以对数组和对象进行遍历，动态生成重复的HTML元素或执行一系列的操作。...本文将详细介绍Vue.js中循环语句的使用方法和相关技巧。...v-for指令会遍历数组中的每个元素，并根据每个元素生成一个元素。使用:key指令可以为循环生成的每个元素设置唯一的标识符，这样可以提高性能和避免渲染错误。...通过嵌套的循环语句，可以逐行逐个单元格地渲染二维数组中的值。4. 循环的过滤和排序在使用v-for指令时，还可以对数组进行过滤和排序，从而根据一定的条件来筛选出需要的元素或调整元素的顺序。...本文详细介绍了Vue.js中循环语句的使用方法和相关技巧，包括v-for指令的基本用法、循环的嵌套、循环的过滤和排序，以及循环中的事件处理。
DeepWalk DeepWalk以一个图形作为输入，并在R维度中创建节点的输出表示。看看R中的“映射”是如何将不同的簇分开的。...该算法主要包括两个部分: DeepWalk SkipGram 在DeepWalk中，我们使用一个随机生成器来生成节点的短序列。然后，SkipGram使用生成的节点序列将节点编码到低维空间中。...然后我们可以使用任何类型的节点度量来总结这些新标签 这个内核在化学信息学中应用非常广泛，它经常应用于分子数据。例如，循环指纹算法就是基于WL核的。...基于路径的内核 基于路径的核通过在图的标记节点和边缘上应用随机漫步或最短路径来创建特征向量[7,8]。...这个内核的算法与graphlet内核类似，但是我们研究的不是graphlet，而是图中的不同路径[1]。使用随机漫步的基于路径的内核将检查随机生成的路径。
. , -2. ] ]) 得到与相邻节点特征均值对应的节点表示。这是因为（转换的）邻接矩阵中的权重对应于邻接节点特征的加权和中的权重。...一个完整的隐藏层与邻接矩阵，输入功能，权重和激活功能! 回到现实 现在，最后，我们可以将图卷积网络应用于实图。我将向您展示如何生成我们在文章早期看到的功能表示。...我们实际上不会训练网络，只是随机初始化它，以生成我们在本文开头看到的特性表示。我们将使用networkx，它有一个容易获得的俱乐部的图形表示，并计算A_hat和D_hat矩阵。...zachary空手道俱乐部节点的特征表示 我应该注意到，在这个示例中，由于ReLU函数的作用，随机初始化的权重很可能在x轴或y轴上给出0个值，因此需要进行一些随机初始化才能生成上面的图。...我们看到了如何使用numpy构建这些网络，以及它们的强大功能：即使是随机初始化的GCNs，也可以将Zachary空手道俱乐部中的社区分开。
本文借助vs2005中自带的FileUpload控件实现图片文件的上传并生成缩略图。...中自带的FileUpload控件实现图片文件的上传并生成缩略图。...实现过程：选择图片上传成功后，取得已经存在服务器的文件生成缩略图，并且判断是否是图片类型的文件，这个的判断可以在程序中修改，本程序只是判断了“image/bmp”、“image/gif”、“image/.../// 在图片上增加文字水印 /// /// 原服务器图片路径 /// 生成的带文字水印的图片路径.../// /// 原服务器图片路径 /// 生成的带图片水印的图片路径</
，使得生成的向量保留邻接矩阵的绝大多数信息；LINE (2015) 将该思想延续下去，并努力在嵌入向量中维持节点的一阶和二阶相似度；HOPE (2016) 更是引入了更高阶的相似度矩阵，通过广义奇异值分解保留高阶相似性...前者在节点的上下游随机走动，生成长度为 2k+1 的等长序列，作为节点的邻接特征导入 skip-gram 模型训练；后者在前者的基础上对随机游走在 DFS 和 BFS 的方向上施加权重，使生成的序列更为真实地体现节点的结构信息...卷积层的前馈公式如下： ? 其中 A˜∈R N×N 为添加了自连接关系的邻接矩阵，D˜ 为度矩阵，W 为可训练参数，H 为卷积层的输出。...GraphRNN(2018) 则遵循第二类思路，采用双层循环神经网络设计，第一层基于图的级别处理隐藏状态，为节点序列添加新的节点；第二层则基于边的级别生成布尔值列表，判断新生成的节点与原序列中的节点是否存在邻接关系...image.png 总结 图神经网络相对于传统的卷积神经网络和循环神经网络的不同之处，在于其高度的可塑性和多样性。
之后它将能够根据季节脚本中的文本生成新文本。...在这里，将构建一些字典来将字符转换为整数和从整数转换。将字符编码为整数使得它更易于用作网络中的输入以进行训练。...在定义了一个将生成小批量的函数之后，现在将生成批量大小为10和50个序列步骤的数据集。...此处使用的示例函数是更大代码的一部分，可以在存储库中找到它以及整个笔记本和代码片段来执行自己的代码。...完成后，使用自己的剧集/剧集/季节/季节文本文件替换存储库中的anna.text。 训练一个赛季并查看结果，然后继续增加更多赛季，以进一步优化数据集和学习过程。
图 一、存储设计 1、邻接矩阵 设图 G = (V, E)是一个有 n 个顶点的图，则图的邻接矩阵G.arcs[n][n]定义为： 图片 无向图的邻接矩阵是对称的，在无向图中，第 i 行/列 1...使用邻接表表示时，深度优先搜索扫描边的时间为O(e)，而且对所有顶点递归访问1次，所以遍历图的时间复杂性为O(n+e)；广度优先搜索循环的总时间代价为d_0 + d_1 + … + d_{n-1} =...三、最小生成树 尽可能用网络中权值最小的边； 必须使用且仅使用 n-1 条边来联结网络中的 n个顶点； 不能使用产生回路的边。 1、Prim算法 选择新的边时必须有一个顶点在已构成的树中。...首先将0作为起始点，初始化数组： 我们需要进行n-1次循环，每次循环将一个点加入最小生成树中； 在每一次循环中，寻找adjvex[i]!...为了得到所有顶点的入度，我们在邻接表中增设一个数组count[ ]，记录各顶点入度。 使用一个存放入度为0的顶点的链式栈/队列, 供选择和输出入度为0的顶点。
在现实世界的各种场景中，图处处可见。社交网络是在人与人构建连接的图，生物学家使用图描述蛋白质分子的交互，通信网络本身就以图的形式存在。在文本挖掘中还会使用词共现图进行分析。...图由边和节点组成， 数学、统计学和机器学习方法只能部分处理图数据，而在向量空间可以更充分的利用图数据。 嵌入是压缩表示。邻接矩阵描述图中顶点的连接关系，大小为|V| x |V|，其中V为顶点个数。...在邻接矩阵中，非零值表示对应行和列的两个节点之间有边。然而对节点数众多的图来说，使用邻接矩阵对图进行描述是不现实的。想象一下有1M节点的图，其邻接矩阵大小会是1M x 1M。...DeepWalk通过随机游走的方式生成顶点嵌入。随机游走就是从一个顶点出发，随机移动到它的一个邻居节点，将该节点作为新的当前节点，如此循环执行若干步，得到一条游走路径。...某点与当前节点存在边那么对应邻接向量（邻接矩阵的一行）位置为正。 该网络结构中左右两部分之间的连接是受监督的部分。它计算左侧嵌入和右侧嵌入间的距离，并将其统计到网络的公共损失中。
事实上，它们非常强大，即使是随机启动的2层GCN也可以生成网络中节点的有用特征表示。下图展示了由这样一个GCN生成的网络中每个节点的二维表示。...给定一个图G = (V, E)， GCN作为输入 一个输入特征矩阵N×F⁰特性矩阵,X,其中N是节点的数量和F⁰输入特征为每个节点的数量,和图结构的N×N矩阵表示，如[1]的邻接矩阵A[1] 一个隐藏层的...我们现在有一个图，它的邻接矩阵A和一组输入特征X。...你可能已经发现了问题: 节点的聚合表示不包括其自身的功能！该表示是邻居节点特征的聚合，因此只有具有自循环的节点才会在聚合中包含自己的特征。...添加自循环 为了解决第一个问题，可以简单地向每个节点添加一个self-loop[1,2]。在实践中，这是通过在应用传播规则之前将恒等矩阵I添加到邻接矩阵A来实现的。
映射到高维特征空间 所得到的邻接矩阵通过下图表示表示邻接矩阵Aij中的元素。 2.2 不同的图结构 从图的构成上来进行区分，图结构主要可以分为空间和时间两个角度。...0 (n2r + r3), r为近似矩阵的秩远小于n。...T的迭代循环来实现门控图神经网络的结构，通过节点二来建立邻节点之间的聚合信息，然后通过循环门控单元z和r实现递归过程更新每个节点的隐藏状态。...门控图神经网络除了基于门控循环单元和LSTM的基础模型外还有很多变种，You等人[45]利用分层循环递归网络分别生成新的节点和节点对应的边，从而将图递归神经网络应用于图生成的问题;Peng等人[46]提出了利用不同的权重矩阵...最近，研究人员又提出了一些通用方法，主要有两个方向:其一是将生成过程看成节点或边的形成[68]，而另一些则使用生成对抗训练[69]。该领域的方法主要使用图卷积神经网络作为构造块。
GCNs是一种非常强大的用于图形机器学习的神经网络体系结构。事实上，它们非常强大，即使是随机启动的2层GCN也可以生成网络中节点的有用特征表示。下图说明了由这种GCN产生的网络中每个节点的二维表示。...一个简单的图形示例 作为一个简单的例子，我们将使用下图: ? 一个简单的有向图。 下面是它的numpy邻接矩阵表示。...我们现在有一个图，它的邻接矩阵a和一组输入特征X。...你可能已经发现了问题： 节点的聚合表示不包括其自身的功能！该表示是邻居节点特征的聚合，因此只有具有自循环的节点才会在聚合中包含自己的特征。...这是因为（转换后的）邻接矩阵中的权重对应于邻接节点特征的加权和中的权重。再次，我鼓励你亲自验证这一观察结果。
随机网络模型之ER随机图模型 我们现实中的各种关系网可以用一种网络模型表示...随机网络的生成方式有很多种，ER随机图是随机网络模型中最经典的一种，本文主要介绍ER随机网络及其 算法思路： （1）初始化：给定N个节点，所有节点为孤立节点，连边概率p[0,1] （2）随机连边：...2.生成一个随机数 r（0,1）。 3.如果r < p，那么就将这两个节点相连，否则就不相连。 4.重复1,2,3，直到所有的节点对都被选择。...R语言实现代码 RandomNetwork<-function(n,p){ A<-matrix(0,n,n); # 初始化邻接矩阵，默认都是孤立节点 for(i in 1:n){...for(j in (i+1):n){ r=runif(1,min=0,max=1);#产生0-1之间随机概率 if(r<p){ # 如果随机数r小于连边概率
使用残差图学习结构，因为原始user-item二分图中的所有现有边都表示用户的积极偏好，并且对于用户和item的embedding学习很有价值。...通过使用残差图结构，修正后的图结构通过未观察到的行为中的可能的积极偏好得到增强(这句话有点绕，简而言之就是通过可能的潜在偏好修正图结构)。 因此，想要得到一个好的增强图，就需要找到一个好的残差图。...embedding 在得到上述增强图后，我们可以利用邻接矩阵 A^E 来得到新的user和item的embedding [P,Q,U,V]=GCF(A^E) 。...三种方案分别为： Fake Edge：随机采样在中为0的边作为局部表征的负样本，然后结合全局表征g，作为D学习的负样本 Feature shuffling：通过随机打乱既定比例的特征来得到假的表征 \tilde...Structure perturbation：在邻接矩阵 A^E 中随机的去掉或者添加一些边，从而生成 \tilde{A}^E ,然后局部表征的负样本从 (\tilde{A}^E,F) 中采样得到 \tilde
它提供了一个强大的N维数组对象、广泛的数学函数操作，以及用于线性代数、傅里叶变换和随机数生成的工具。 pandas: pandas 是Python中用于数据处理和分析的库。...，上面所构建的邻接矩阵为有向图邻接矩阵，而在论文的引用关系中，我们并不需要有向连接。...但是有一点需要注意，就是我们仍需要对输入特征矩阵和邻接矩阵进行归一化处理，原因主要包括以下几点： 防止梯度消失或爆炸：在深度学习模型中，特别是在使用多层网络时，未经归一化的数据可能导致梯度消失或爆炸。...当数据在一个较小的范围内变化时，优化算法（如梯度下降）更容易找到最优解。 邻接矩阵的特殊性：在GCN中，邻接矩阵用于传播节点特征，从而捕获图结构。...# 对邻接矩阵对角线添加1，将其变为自循环图。
通过转换模型，从会话序列中捕获商品之间的依赖关系和顺序关系 通过传送模型，从会话序列中捕获商品之间的共现关系 利用RWR，结合上面两个模型得到的图，生成最终的图，用于预测。 2....使用随机游走的传统推荐模型基于用户-商品二分图 \mathcal{G}=(\mathcal{U} \cup \mathcal{I},\mathcal{E}) ，其中 U 和 I 是用户集合和商品集合。...R 是 GR 的邻接矩阵，它编码会话中的顺序依赖和重复交互的商品；矩阵T是GT的邻接矩阵，捕获会话中的商品一致性。...从概念上讲，两个商品图 G 和 G 上的 RWR 可以被认为是抛硬币，以概率 产生正面： 以α的概率，在矩阵R上，随机游走者从当前商品节点跳跃到另一个相邻节点； 以1-α的概率，在矩阵T上，从开始节点的其中一个相邻节点上重启...通过 RWR，可以获得随机游走者落在每个节点上的平稳概率，最后通过最终的图 \mathcal{G}_M=(\mathcal{I},\mathcal{E}_M) 生成推荐列表。
主要学习在R语言和Python中这些算法的理论和实现应用。 谁能从这篇指南中获益最多？ 本文要讲的内容，可能是作者写过的最有价值的指南了。...朴素贝叶斯使用相似的方法来预测不同属性的不同类的概率。该算法多用于文本分类，和涉及多个类的问题。...R 语言代码： 6. kNN K-最近邻算法(k- Nearest Neighbors) kNN算法可用于分类和回归问题。然而，K–最近邻算法更常用于行业中的分类问题。...随机森林（Random Forest） 随机森林是决策树的总体专有名词。在随机森林算法中，我们有一系列决策树（因此，被称为“森林”）。...森林选择（在所有树中）获得票数最多的分类。 每棵树的种植&培育过程： 1. 假设训练集中的案例数为N，则使用重置抽样法在N个案例中随机抽取样本。该样本将作为此树生长的训练集。 2.
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