> es_hist <- mean(returns[returns <= var_hist]) Error in `[.xts`(returns, returns <= var_hist) : 'i' or 'j' out of range

时间: 2024-04-05 15:35:05 浏览: 53
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Python库 | hist_loss-0.0.8-py3.7.egg

这个错误提示表明你正在使用`returns`这个`xts`对象的子集，但是索引超出了范围。可能的原因是`var_hist`的值不正确，或者`returns`对象中的时间戳范围与你期望的不一致。 你可以尝试打印一下`returns`对象，查看它的时间戳范围和数据内容是否符合你的期望。如果发现问题，可以尝试重新设置时间戳范围或者删除不需要的行。如果没有发现问题，你可以检查一下`var_hist`的值是否正确，或者尝试使用其他方法获取`returns`对象的子集。
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pairs(data, lower.panel = function(x, y) { points(x, y, pch = 19, cex = 0.5, col = "#3C9668") abline(lm(y ~ x), col = "red") }, diag.panel = function(x) { hist(x,col = "#D8EAF6",probability = TRUE,axes = FALSE,main = "",breaks = "FD") }, upper.panel = function(x, y) { corr_text <- round(cor(x, y), 2) symbol_size <- abs(corr_text) * 5 color_scale <- colorRampPalette(c("#F09576","white","#175A9E")) # 颜色比例尺 symbol_color <- color_scale(5 + corr_text * 5) #symbol_color <- ifelse(corr_text >= 0, "#F09576","#175A9E") symbols(1, 1, circles = symbol_size, inches = FALSE, bg = symbol_color) text(mean(x), mean(y), corr_text, cex = symbol_size*0.7, font = 1) }, labels = c("FBD", "VC", "EO","OF","DP","VC-FBD","EO-VC","OF-EO","DP-OF","DP-EO"), font.labels = list(cex = 1.5))又出现Error in plot.new() : figure margins too large的问题。怎么解决

symbol_color <- color_scale(5 + corr_text * 5) #symbol_color <- ifelse(corr_text >= 0, "#F09576","#175A9E") symbols(1, 1, circles = symbol_size, inches = FALSE, bg = symbol_color) text(mean(x), ...

pairs(data, lower.panel = function(x, y) { points(x, y, pch = 19, cex = 0.5, col = "#3C9668") abline(lm(y ~ x), col = "red") }, diag.panel = function(x) { hist(x,col = "#D8EAF6",probability = TRUE,axes = FALSE,main = "",breaks = "FD") }, upper.panel = function(x, y) { corr_text <- round(cor(x, y), 2) symbol_size <- abs(corr_text) * 5 color_scale <- colorRampPalette(c("#F09576","white","#175A9E")) # 颜色比例尺 symbol_color <- color_scale(5 + corr_text * 5) #symbol_color <- ifelse(corr_text >= 0, "#F09576","#175A9E") symbols(1, 1, circles = symbol_size, inches = FALSE, bg = symbol_color) }, labels = c("FBD", "VC", "EO","OF","DP","VC-FBD","EO-VC","OF-EO","DP-OF","DP-EO"), font.labels = list(cex = 1.5))出现Error in text.default(x, y, txt, cex = cex, font = font) : 字形设定不对的问题，怎么使右三角每个格子的圆和相关性数字在每个格子中心啊，求代码了，谢谢

text(mean(x), mean(y), round(cor(x, y), 2), cex = 1.5, font = 2) }, labels = c("FBD", "VC", "EO", "OF", "DP", "VC-FBD", "EO-VC", "OF-EO", "DP-OF", "DP-EO"), font.labels = list(cex = 1.5)) 在...

// TODO: 在此添加命令处理程序代码 CDIPFrameworkDoc* pDoc = GetDocument(); ImgCenterDib* pDib = pDoc->GetPDib(); Histogram hist(pDib->GetDimensions(), pDib->m_nBitCount, pDib->m_lpColorTable, pDib->m_pImgData); if (pDib->m_nBitCount == 8) { hist.computeHistGray(); } else hist.computeHistBrightness(); CImgEnhance imgenhance(pDib->GetDimensions(), pDib->m_nBitCount, pDib->m_lpColorTable, pDib->m_pImgData); //添加噪声 imgenhance.AddPepperSaltNoise(); //梯度锐化 imgenhance.GradSharp(30); //创建新窗口，打印图像 CMainFrame* pFrame = (CMainFrame*)(AfxGetApp()->m_pMainWnd); pFrame->SendMessage(WM_COMMAND, ID_FILE_NEW); CDIPFrameworkView* pView = (CDIPFrameworkView*)pFrame->MDIGetActive()->GetActiveView(); CDIPFrameworkDoc* pDocNew = pView->GetDocument(); ImgCenterDib* dibNew = pDocNew->GetPDib(); dibNew->ReplaceDib(imgenhance.GetDimensions(), imgenhance.m_nBitCountOut, imgenhance.m_lpColorTableOut, imgenhance.m_pImgDataOut); pView->OnInitialUpdate(); pDocNew->SetModifiedFlag(TRUE); pDocNew->UpdateAllViews(pView);

Histogram hist(pDib->GetDimensions(), pDib->m_nBitCount, pDib->m_lpColorTable, pDib->m_pImgData); 创建一个直方图对象，用于计算图像的直方图。传入图像的尺寸、位深、颜色表和像素数据。 c++ if ...

lambda <- BoxCox.lambda(pep2) lambda new_ts <- BoxCox(pep2,lambda) new_ts BoxCox.lambda(new_ts) hist(new_ts, breaks = 100) max(new_ts)

- new_ts <- BoxCox(pep2,lambda)：使用估计出的最佳lambda值对数据进行Box-Cox变换 - BoxCox.lambda(new_ts)：检查新数据的最佳lambda值是否接近于1，如果接近1则表示变换效果较好 - hist(new_ts, breaks = ...
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rar

hist--example.rar_exe直方图在那_hist

各种直方图的求法。可以求取并显示各种直方图。

Error in [.xts(returns, returns <= var_hist) : 'i' or 'j' out of range

这个错误通常在使用xts对象时出现，它表示你正在尝试访问一个超出范围的索引。可能的原因包括： - 时间戳范围错误：确保你的时间戳范围与你的数据匹配，不要尝试访问超出范围的时间戳。 - 数据框列名错误：确保你...

# 创建转换映射 transfer_map = np.zeros((180, 256), dtype=np.uint8) for src_bin in range(180): source_prob = source_hist[src_bin] cumulative_prob = source_prob target_bin = 0 while cumulative_prob < target_hist[src_bin] and target_bin < 255: target_prob = target_hist[target_bin] cumulative_prob += target_prob target_bin += 1 transfer_map[src_bin] = target_bin

接着，代码通过循环遍历输入图像的灰度直方图source_hist的每一个角度bin，将该bin的概率值source_prob存储到source_prob变量中，并初始化累计概率值cumulative_prob为source_prob。然后，代码循环遍历输出图像的...

hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 )请完整详细的解释每一行的代码意思

此处 hist_x < thr 表示取直方图中像素值小于阈值的部分，hist_y[hist_x < thr] 是对应的直方图值。最大值的索引即为空气峰值的位置。 第四行： hist_x[0] 此行代码取 hist_x 的第一个值。hist_x 数组存储了对应...

import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, "，最终的账户余额为", self.balance, "，因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉，买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉，卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

这是一段Python代码，用于导入Pandas、Numpy、Talib以及Tushare这几个Python库。Pandas和Numpy是用于数据处理的库，Talib是用于技术指标计算的库，Tushare是用于获取股市数据的库。

import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)改正上述代码

上述代码本身并没有错误，但是需要注意以下几点： ... 2. 在使用tushare获取数据时，需要注意限制调用频率，否则可能会被封禁； 3. 代码中只是简单地判断了最近5天的股价是否连续上涨，并不能完全说明该股票已经具有...

test_mean_max = np.max(test_mean) test_mean_min = np.min(test_mean) bins = 10 fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = plt.subplot(111) ax.hist(test_mean, bins=bins, range=(test_mean_min, test_mean_max), density=True, rwidth=0.9) mu, sigma = test_mean.mean(), test_mean.std() x = np.linspace(test_mean_min, test_mean_max, 100000) y = 1 / (sigma*np.sqrt(2*np.pi)) * np.exp(- (x-mu)**2 / (2*sigma**2)) ax.plot(x, y) plt.show()为什么已经归一化，y轴的值有大于1的值

在这段代码中，density=True参数会将直方图的值归一化为概率密度，即每个箱子内的计数除以箱子宽度和所有计数的总和。因此，直方图的y轴表示的是概率密度，不是计数。但是，代码中添加的曲线是正态分布的概率密度...

详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

在这个过程中，记录了每个batch的正确预测个数和损失值，最后计算平均损失和准确率，并将其保存在loss_hist和acc_hist列表中。 在验证数据集循环中，同样将数据集分成一个个batch，然后将batch和对应的标签传入网络...

hist = self._model.fit(board_list, [pi_list, z_list], epochs=self._fit_epochs, batch_size=self._mini_batch_size, verbose=1) hist_path = self._fit_history_file + '_' + str(self._fit_epochs) + '_' + str(self._mini_batch_size) + '.txt' with open(hist_path, 'a') as f: f.write(str(hist.history)) return hist.history['loss'][0] # only sample loss of first epoch

这段代码是一个训练模型的过程。首先，使用模型的 fit() 方法对输入的棋盘列表 board_list 进行训练，期望输出为策略列表 pi_list 和胜率列表 z_list。其中，epochs 参数指定了训练的迭代次数，batch_...

解释代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 fig = plt.figure() #matplotlib只支持PNG图像 lena = mpimg.imread('cat.jpg') lena_r=np.zeros(lena.shape) #0通道 lena_r[:,:,0]=lena[:,:,0] ax1=fig.add_subplot(331) ax1.imshow(lena_r)# 显示R通道 lena_g=np.zeros(lena.shape)#1通道 lena_g[:,:,1]=lena[:,:,1] ax4=fig.add_subplot(334) ax4.imshow(lena_g)# 显示G通道 lena_b=np.zeros(lena.shape)#2通道 lena_b[:,:,2]=lena[:,:,2] ax7=fig.add_subplot(337) ax7.imshow(lena_b)# 显示B通道 img_R = lena_r[:,:,0] R_mean=np.mean(img_R) R_std=np.std(img_R) ax2=fig.add_subplot(332) flatten_r=img_R.flatten() weights = np.ones_like(flatten_r)/float(len(flatten_r)) prob_r,bins_r,_=ax2.hist(flatten_r,bins=10,facecolor='r',weights=weights) img_G = lena_g[:,:,1] G_mean=np.mean(img_G) G_std=np.std(img_G) ax5=fig.add_subplot(335) flatten_g=img_G.flatten() prob_g,bins_g,_=ax5.hist(flatten_g,bins=10,facecolor='g',weights=weights) img_B = lena_b[:,:,2] B_mean=np.mean(img_B) B_std=np.std(img_B) ax8=fig.add_subplot(338) flatten_b=img_B.flatten() prob_b,bins_b,_=ax8.hist(flatten_b,bins=10,facecolor='b',weights=weights) ax3=fig.add_subplot(233) rgb_mean=[R_mean,G_mean,B_mean] x_mlabel=['R_mean','G_mean','B_mean'] bar_width=0.5 bars_mean=ax3.bar(x_mlabel,rgb_mean,width=bar_width) colors=['r','g','b'] for bar,color in zip(bars_mean,colors): bar.set_color(color) ax3.set_title('Mean') ax9 = fig.add_subplot(236) rgb_std =[R_std,G_std,B_std] x_mlabel = ['R_std','G_std','B_std'] bar_width = 0.5 bars_std = ax9.bar(x_mlabel,rgb_std,width = bar_width) colors = ['r','g','b'] for bar,color in zip(bars_std,colors): bar.set_color(color) ax9.set_title('Std') # fig.set_tight_layout(True) plt.show()

这段代码主要是读取一张名为"cat.jpg"的图片，并对其RGB三个通道进行分析和统计。 首先，将原图的RGB三个通道分别提取出来，然后在左上角、左中和左下角用subplot展示三个通道的图像。 接着，分别计算每个通道的...

sed -i -e 's/LS65_ACCT2/LS6_HIST2/g' \ -e 's/LS6_ACCT_WH/LS6_HIST_WH/g' \ -e 's/LS65_ACCT_YC/LS6_HIST_YC/g' \ -e 's/LS65_ACCT_EZ/LS6_HIST_EZ/g' \ -e 's/LS65_ACCT_SZ/LS6_HIST_SZ/g' \ -e 's/LS65_ACCT_XG/LS6_HIST_XG/g' \ -e 's/LS65_ACCT_SY/LS6_HIST_SY/g' \ -e 's/LS65_ACCT_XF/LS6_HIST_XF/g' \ -e 's/LS65_ACCT_ES/LS6_HIST_ES/g' \ -e 's/LS65_ACCT_SNJ/LS6_HIST_SNJ/g' \ -e 's/LS65_ACCT_JZ/LS6_HIST_JZ/g' \ -e 's/LS65_ACCT_HG/LS6_HIST_HG/g' \ -e 's/LS65_ACCT_XN/LS6_HIST_XN/g' \ -e 's/LS65_ACCT_JM/LS6_HIST_JM/g' \ -e 's/LS65_ACCT_HS/LS6_HIST_HS/g' \ -e 's/LS65_ACCT_XT/LS6_HIST_XT/g' \ -e 's/LS65_ACCT_TM/LS6_HIST_TM/g' \ -e 's/LS65_ACCT_QJ/LS6_HIST_QJ/g' \ -e 's/LS65_ACCTM_MVNO/LS6_HISTM_MVNO/g' \ -e 's/CREATE INDEX/CREATE \/\*+ parallel(4) \*\/ INDEX/g' \ -e 's/ LOCAL/&;/g' htxx202303_idx_create.sql

- 将 LS65_ACCT_ES 替换成 LS6_HIST_ES - 将 LS65_ACCT_SNJ 替换成 LS6_HIST_SNJ - 将 LS65_ACCT_JZ 替换成 LS6_HIST_JZ - 将 LS65_ACCT_HG 替换成 LS6_HIST_HG - 将 LS65_ACCT_XN 替换成 LS6_HIST_XN - 将 LS65_...

如何修改:> es_hist <- mean(returns_clean[returns_clean <= var_hist, drop = FALSE]) Error in [.xts(returns_clean, returns_clean <= var_hist, drop = FALSE) : 'i' or 'j' out of range

es_hist <- mean(subset(returns_clean, returns_clean <= var_hist)) 这样可以避免出现超出索引范围的情况。如果仍然出现错误，可以尝试使用 tryCatch 函数来捕捉异常并输出更详细的错误信息。

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![损失函数（Loss Function）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190921134848621.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc3MjUzMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 损失函数与批量梯度下降基础 在机器学习和深度学习领域，损失函数和批量梯度下降是核心概念，它们是模型训练过程中的基石。理解它们的基础概念对于构建
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在设计高性能模拟电路时，如何根据应用需求选择合适的运算放大器，并评估供电对电路性能的影响？

在选择运算放大器以及考虑供电对模拟电路性能的影响时，您需要掌握一系列的关键参数和设计准则。这包括运算放大器的增益带宽积（GBWP）、输入偏置电流、输入偏置电压、输入失调电压、供电范围、共模抑制比（CMRR）、电源抑制比（PSRR）等。合理的选择运算放大器需考虑电路的输入和输出范围、负载大小、信号频率、温度系数、噪声水平等因素。而供电对性能的影响则体现在供电电压的稳定性、供电噪声、电源电流消耗、电源抑制比等方面。为了深入理解这些概念及其在设计中的应用，请参考《模拟电路设计：艺术、科学与个性》一书，该书由模拟电路设计领域的大师Jim Williams所著。您将通过书中的丰富案例学习如何针对不同应用
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掌握JavaScript加密技术：客户端加密核心要点

资源摘要信息:"本文将详细阐述客户端加密的要点，特别是针对使用JavaScript进行相关操作的方法和技巧。" 一、客户端加密的定义与重要性 客户端加密指的是在用户设备（客户端）上对数据进行加密处理，以防止数据在传输过程中被非法截取、篡改或读取。这种方法提高了数据的安全性，尤其是在网络传输过程中，能够有效防止敏感信息泄露。客户端加密通常与服务端加密相对，两者相互配合，共同构建起一个更加强大的信息安全防御体系。 二、客户端加密的类型 客户端加密可以分为对称加密和非对称加密两种。 1. 对称加密：使用相同的密钥进行加密和解密。这种方式加密速度快，但是密钥的分发和管理是个问题，因为任何知道密钥的人都可以解密信息。 2. 非对称加密：使用一对密钥，即公钥和私钥。公钥用于加密数据，而私钥用于解密。这种加密方式解决了密钥分发的问题，因为即使公钥被公开，没有私钥也无法解密数据。 三、JavaScript中实现客户端加密的方法 1. Web Cryptography API - Web Cryptography API是浏览器提供的一个原生加密API，支持公钥、私钥加密、散列函数、签名、验证和密钥生成等多种加密操作。通过使用Web Cryptography API，可以很容易地在客户端实现加密和解密。 2. CryptoJS - CryptoJS是一个流行的JavaScript加密库，它提供了许多加密算法，包括对称加密算法（如AES、DES等）和非对称加密算法（如RSA、ECC等）。它还提供了散列函数和消息认证码（MAC）算法。CryptoJS易于使用，而且提供了很多实用的示例代码。 3. Forge - Forge是一个安全和加密工具的JavaScript库。它提供了包括但不限于加密、签名、散列、数字证书、SSL/TLS协议等安全功能。使用Forge可以让开发者在不深入了解加密原理的情况下，也能在客户端实现复杂的加密操作。 四、客户端加密的关键实践 1. 密钥管理：确保密钥安全是客户端加密的关键。需要合理地生成、存储和分发密钥。 2. 加密算法选择：根据不同的安全需求和性能考虑，选择合适的安全加密算法。 3. 前后端协同：服务端和客户端需要协同工作，以确保加密过程的完整性和数据的一致性。 4. 错误处理和日志记录：确保系统能够妥善处理加密过程中可能出现的错误，并记录相关日志，以便事后分析和追踪。 五、客户端加密的安全注意事项 1. 防止时序攻击：时序攻击是一种通过分析加密操作所需时间来猜测密钥的方法。在编码时，要注意保证所有操作的时间一致。 2. 防止重放攻击：重放攻击指的是攻击者截获并重发合法的加密信息，以达到非法目的。需要通过添加时间戳、序列号或其他机制来防止重放攻击。 3. 防止侧信道攻击：侧信道攻击是指攻击者通过分析加密系统在运行时的物理信息（如功耗、电磁泄露、声音等）来获取密钥信息。在设计加密系统时，要尽量减少这些物理信息的泄露。 六、总结 客户端加密是现代网络信息安全中不可缺少的一环。通过理解上述加密方法、实践要点和安全注意事项，开发者能够更好地在客户端使用JavaScript实现数据加密，保障用户的隐私和数据的安全性。需要注意的是，客户端加密并不是万能的，它需要与服务端加密、HTTPS协议等其他安全措施一起配合，形成全方位的保护机制。
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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