原创 linux安裝 openbabel pybel
文檔在此 https://open-babel.readthedocs.io/en/latest/UseTheLibrary/PythonInstall.html 首先,pip install pybel安裝的是 pyBEL,是不相干
原创 Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network GATNE筆記
KDD,2019 這篇文章給人感覺比較全面、general,針對的網絡叫Attributed Multiplex HEterogeneous Network (or AMHEN),即考慮節點屬性、考慮不同節點類型和不同邊類型的網絡。 具體
原创 OpenMP“for”語句中的初始化格式不正確
嚴重性 代碼 說明 錯誤 C3015 OpenMP“for”語句中的初始化格式不正確 環境爲win10,VS2017,自帶的openmp 源代碼: #pragma omp parallel for
原创 python融合list速度比較
list comprehension 快許多,大概是因爲少了中間建立新list的步驟 橫座標數據規模,縱座標秒 import timeit import matplotlib.pyplot as plt from tqdm impo
原创 TransG翻譯
Xiao H, Huang M, Zhu X. TransG: A generative model for knowledge graph embedding[C]//Proceedings of the 54th Annual M
原创 pytorch 自定義學習率衰減
def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epo
原创 CCF 2017-9 JSON查詢 Java
題目見https://blog.csdn.net/sinat_33431419/article/details/79433299 一開始想寫狀態機的,後來用了正則,搜了一個表達式來完成想要的功能:提取不在括號內的字符 譬如不在話括號內
原创 python類變量和實例變量在繼承中如何取值
詳見https://blog.csdn.net/u014734886/article/details/80691402 真沒想到... class A: a = 0 class B(A): def __in
原创 pandas 二維錶轉換爲一維記錄
這個題目估計取的不行,有更好的描述以後再換。 代碼很簡單 dataframe.stack().reset_index().rename({"???":"???"}, axis=1) # 問號處內容請自己觀察一下前一步結果填寫 做的事
原创 如何優雅地平均多條曲線 & scipy.interpolate.interp1d below the interpolation range error
爲了實驗結果的有效性減少偶然性,我們經常需要重複實驗,平均多個結果。但是像類似auc曲線的這種東西,每次出來的一條折線的拐點都是不對齊的,這時該如何平均多條曲線呢?我的做法是先插值取x軸特定點上的y值,然後在平均每個x對應的y值們。代碼如
原创 hin2vec 異質信息網絡表示學習 個人筆記
hin2vec的思想其實挺簡單的 它學習兩種embedding,一種是對於節點的嵌入,一種是對於元路徑(meta path)的嵌入 (ps 作者在文中說如果要強調路徑的有向性,強調路徑開始節點和終止節點的不同,那麼可以擴展到三種emb
原创 自動着色筆記
主要問題:顏色的多種可能性,比如同樣差不多一隻鳥,可能是藍色的也可能是黃色的 此前:依賴用戶的提示或者產生低飽和度的圖片 Colorful Image Colorization 將配色問題看作一個多分類問題,將所有顏色量化成
原创 cannon算法的原理及MPI C語言實現
前提(可以看了下面回來再看): 1. 矩陣A是一個n*n方陣 2. 有p個處理器,每個處理器得到n/sqrt(p)個數據,(注意:此處好像要求n是一個平方數。因爲cannon要求每個分塊大小一樣) 3. 一個高效的串行矩陣乘法算法(dge
原创 JupyterNotebook 可視化技巧
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt 格子 sns.set_styl
原创 topological data analysis (TDA) 算法
來自兩篇論文 Topological Methods for the Analysis of High Dimensional Data Sets and 3D Object Recognition (2007) Extracting