utils.features下载

时间: 2023-12-04 08:00:12 浏览: 74
utils.features是一个常用的Python库，用于下载文件或从网络获取数据。它提供了一套简单而强大的工具，可以方便地进行文件下载和数据获取。 使用utils.features下载文件非常简单。首先，我们需要导入该库： ```python import utils.features as utils ``` 然后，我们可以使用`utils.download_file()`函数来下载文件。这个函数需要两个参数：文件的URL和保存文件的路径。例如，要下载名为`data.txt`的文件，可以使用以下代码： ```python url = 'https://example.com/data.txt' save_path = 'path/to/save/data.txt' utils.download_file(url, save_path) ``` 这将自动从指定的URL下载文件，并保存到指定的路径中。 此外，我们也可以使用`utils.get_data()`函数从网络获取数据。这个函数需要一个参数：数据的URL。例如，要获取一个JSON格式的数据，可以使用以下代码： ```python url = 'https://example.com/data.json' data = utils.get_data(url) ``` 这将自动从指定的URL获取数据，并将其作为Python对象返回。 总而言之，utils.features是一个非常方便的Python库，它可以帮助我们简化文件下载和数据获取的过程。无论是下载文件还是获取网络数据，使用该库都可以提高我们的效率。

相关推荐

zip

utils工具集合.zip

Java相关的工具类集合
zip

机器学习算法代码-GitHub上开源的

我在GitHub上找的开源的，跟唐宇di机器学习算法课程里面差不多，包含自定义的features，如prepare_for training, generate_polynomial, generate_sinusoids, ...from utils.features import prepare_for_training
zip

机器学习-02. 线性回归深入和代码实现

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） ...

ModuleNotFoundError: No module named 'utils.features'

这个错误表示在你的代码中找不到名为 'utils.features' 的模块。请确保你的项目中已经安装了该模块，并且正确导入了它。你可以通过在命令行中运行以下命令来安装该模块：pip install utils.features。如果该模块不...

报错：ModuleNotFoundError: No module named 'utils.features'

这个错误通常是由于缺少名为 "utils.features" 的模块导致的。请确保你已经正确安装了相应的模块或库。你可以尝试使用以下命令安装该模块： pip install utils.features 如果安装失败，可能是因为该模块不...

hydra.utils.instantiate

cfg = {'type': 'nn.Linear', 'args': {'in_features': 10, 'out_features': 5}} model = hydra.utils.instantiate(cfg) 这个例子中，我们使用了一个字典cfg来指定我们要实例化的对象类型和参数。type字段...

ModuleNotFoundError: No module named 'utils.transform'

报错"ModuleNotFoundError: No module named 'utils.features'"可能是因为该模块不存在或者没有正确安装。建议检查一下该模块是否存在，或者重新安装该模块。如果您需要更多帮助，请提供更多上下文信息或者报错信息...

# 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) # 定义模型 model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, len(labels))，这段代码有什么作用

然后，通过 model.fc.in_features 获取模型最后一个全连接层的输入特征数，将其赋值给变量 num_features。接着，将模型的最后一个全连接层替换为一个新的全连接层，其中输出维度为标签数 len(labels)。这样就可以将...

for epoch in range(config.epochs): trainset = VideoDataset_images_with_motion_features(videos_dir, feature_dir, datainfo_train, transformations_train, 'test', config.crop_size, 'SlowFast') #testset = VideoDataset_images_with_motion_features(videos_dir, feature_dir, datainfo_test, transformations_test,'test', config.crop_size, 'SlowFast') #print((trainset.shape())) #trainsettemp=data_loader.VideoDataset_images_with_motion_features() #testsettemp=data_loader.VideoDataset_images_with_motion_features() kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=config.num_workers) for train_index, test_index in enumerate(kf.split(trainset)): print(train_index) #trainsettemp.append(trainset(train_index)) #testsettemp.append(trainset(test_index)) train_loader1 = torch.utils.data.Subset(train_loader,train_index) train_loader2=torch.utils.data.DataLoader(train_loader1,batch_size=1,shuffle=False,num_workers=config.num_workers)

首先，它定义了一个数据集trainset，并使用VideoDataset_images_with_motion_features类从视频目录和特征目录中获取图像，然后将其转换为SlowFast格式。然后，它定义了一个KFold对象，将数据集分成10个折叠...

network_input = notes.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1)) network_input = network_input / float(num_features) network_output = np_utils.to_categorical(network_output)

接着，将network_input中的数值进行归一化处理，将其除以num_features，这里的num_features是指音符的种类数，即上面提到的参数。最后，使用keras中的np_utils.to_categorical函数将训练数据的输出进行one-hot编码，...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)你可以为我详细讲解一下这个代码吗？

10. 将 new_features 维度减少一维，使用 new_features.squeeze(-1) 实现，得到的 new_features 是一个形状为 (B, mlp[-1], n) 的浮点数张量，表示传递后的特征。 最后，返回传递后的特征 new_features。

pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'requirement failed: DecisionTree requires maxBins (= 32) to be at least as large as the number of values in each categorical feature, but categorical feature 0 has 385 values. Considering remove this and other categorical features with a large number of values, or add more training examples.'怎么改正

dt = DecisionTreeRegressor(featuresCol="features", labelCol="avgPrice", maxBins=512) # 训练模型 model = dt.fit(trainingData) 另外一种解决方法是删除数据集中的某些类别型特征，或者将它们转换为数值...

from tsflex.features import FeatureCollection, MultipleFeatureDescriptors from tsflex.features.integrations import seglearn_feature_dict_wrapper介绍一下tsflex库

- features：提供了特征集合、特征描述符和特征提取函数等工具。 - io：提供了用于读取和保存时间序列数据的工具。 - preprocessing：提供了用于数据预处理的工具。 - utils：提供了一些实用的工具。 总的来说，...

pycharm中utils库里没有features怎么办

如果你在PyCharm中使用的是Python的标准库，那么utils库里应该是有features模块的。如果你确信该模块不存在，那么你可以尝试以下几种方法： 1. 确认你的Python版本是否正确，Python3.x应该是自带features模块的。 2...

逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss 定义了一个计算 Deep...

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping""" def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().__init__() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method我想将以上模块输出的张量的shape在模块尾部打印出来方便检查，你可以提供详细的代码吗？

new_features = F.max_pool1d(new_features, new_features.size(2)).squeeze(2) # (B, C, N) -> (B, C) elif self.pool_method == 'avg_pool': new_features = F.avg_pool1d(new_features, new_features.size(2))...

Data.TensorDataset(features,labels)

torch.utils.data.TensorDataset 是 PyTorch 中的一个数据集类，它用于将特征张量和标签张量打包成一个数据集。它接受两个参数： - features：特征张量，即输入数据的特征部分，可以是一个或多个张量。 - ...

class _PointnetSAModuleBase(nn.Module): def init(self): super().init() self.npoint = None self.groupers = None self.mlps = None self.pool_method = 'max_pool' def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, new_xyz=None) -> (torch.Tensor, torch.Tensor): """ :param xyz: (B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features :param features: (B, N, C) tensor of the descriptors of the the features :param new_xyz: :return: new_xyz: (B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz new_features: (B, npoint, \sum_k(mlps[k][-1])) tensor of the new_features descriptors """ new_features_list = [] xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) ).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None for i in range(len(self.groupers)): new_features = self.groupers[i](xyz, new_xyz, features) # (B, C, npoint, nsample) new_features = self.mlpsi # (B, mlp[-1], npoint, nsample) if self.pool_method == 'max_pool': new_features = F.max_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) elif self.pool_method == 'avg_pool': new_features = F.avg_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) else: raise NotImplementedError new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint) new_features_list.append(new_features) return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1)你可以给我详细讲解一下这个模块吗，一个语句一个语句的来讲解

new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint) new_features_list.append(new_features) 这里遍历self.groupers列表，并对每个采样点进行聚合。对于每个聚合模块，首先将xyz、new_xyz和...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)运行时报错： File "/root/autodl-tmp/project/tools/../pointnet2_lib/pointnet2/pointnet2_modules.py", line 165, in forward new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 64 and 256 (The offending index is 0)

这个错误是因为在执行 torch.cat 操作时，第二个张量 unknow_feats 的维度与 interpolated_feats 的维度不匹配。具体来说，unknow_feats 的第二个维度是 256，而 interpolated_feats 的第二个维度是 64。...

最新推荐

recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

可见光定位LED及其供电硬件具体型号，广角镜头和探测器，实验设计具体流程步骤，

1. 可见光定位LED型号：一般可使用5mm或3mm的普通白色LED，也可以选择专门用于定位的LED，例如OSRAM公司的SFH 4715AS或Vishay公司的VLMU3500-385-120。 2. 供电硬件型号：可以使用常见的直流电源供电，也可以选择专门的LED驱动器，例如Meanwell公司的ELG-75-C或ELG-150-C系列。 3. 广角镜头和探测器型号：一般可采用广角透镜和CMOS摄像头或光电二极管探测器，例如Omron公司的B5W-LA或Murata公司的IRS-B210ST01。 4. 实验设计流程步骤： 1）确定实验目的和研究对象，例如车辆或机器人的定位和导航。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
recommend-type

解释这行代码 c = ((double)rand() / RAND_MAX) * (a + b - fabs(a - b)) + fabs(a - b);

这行代码的作用是随机生成一个浮点数，范围在 a 和 b 之间（包括 a 和 b）。 其中，`rand()` 函数是 C 语言标准库中的一个函数，用于生成一个伪随机整数。`RAND_MAX` 是一个常量，它表示 `rand()` 函数生成的随机数的最大值。 因此，`(double)rand() / RAND_MAX` 表示生成的随机数在 [0, 1] 之间的浮点数。 然后，将这个随机数乘上 `(a - b) - fabs(a - b)`，再加上 `fabs(a - b)`。 `fabs(a - b)` 是 C 语言标准库中的一个函数，用于计算一个数的绝对值。因此，`fabs(a - b)
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩