unmappedTargetPolicy = ReportingPolicy.IGNORE

时间: 2024-04-19 10:28:19 浏览: 13
unmappedTargetPolicy = ReportingPolicy.IGNORE 是一个配置属性，用于忽略在映射过程中未映射到目标对象的属性。当使用对象映射工具（如MapStruct）将一个对象映射到另一个对象时，如果源对象中存在未映射到目标对象的属性，可以使用该属性来控制是否忽略这些属性。具体来说，unmappedTargetPolicy = ReportingPolicy.IGNORE 表示忽略未映射的属性，不会报告任何错误或警告。
相关问题

unmappedTargetPolicy = ReportingPolicy.IGNORE, uses = {}

unmappedTargetPolicy = ReportingPolicy.IGNORE 是一个配置属性，用于忽略在映射过程中未映射到目标对象的属性。而 uses = {} 则是一个空的配置属性，通常用于指定特定的转换器或映射方法。它可以用于自定义映射过程中的一些特殊需求，例如使用自定义的转换器来处理某些属性的映射。在这个示例中，uses = {} 表示没有指定任何特定的转换器或映射方法。

@Mapper(componentModel = "spring", unmappedTargetPolicy = ReportingPolicy.IGNORE, uses = {} ) public interface ArticleCommentWrapper extends EntityWrapper<ArticleCommentDTO, ArticleComment>{ ArticleCommentWrapper INSTANCE = Mappers.getMapper(ArticleCommentWrapper.class); @Mappings({ @Mapping(source = "channel.id", target = "channelId"), @Mapping(source = "createBy.id", target = "createBy"), @Mapping (source = "updateBy.id", target = "updateBy")}) ArticleComment toEntity(ArticleCommentDTO dto); @Mappings({ @Mapping(source = "channelId", target = "channel.id"), @Mapping (source = "createBy", target = "createBy.id"), @Mapping (source = "updateBy", target = "updateBy.id")}) ArticleCommentDTO toDTO(ArticleComment entity); }这么多mapping 是什么意思

在你提供的代码中，`@Mappings` 是 MapStruct 框架提供的注解，用于定义字段之间的映射关系。`@Mappings` 注解内部可以包含多个 `@Mapping` 注解，每个 `@Mapping` 注解用于指定一个字段的映射关系。 具体来说，你的代码中定义了两个方法：`toEntity()` 和 `toDTO()`。这两个方法分别用于将 DTO（Data Transfer Object）对象转换为实体对象和将实体对象转换为 DTO 对象。 在 `toEntity()` 方法上，通过 `@Mapping` 注解指定了三个字段的映射关系： - `source = "channel.id"` 表示将 DTO 对象中的 `channel.id` 字段的值映射到实体对象的 `channelId` 字段。 - `source = "createBy.id"` 表示将 DTO 对象中的 `createBy.id` 字段的值映射到实体对象的 `createBy` 字段。 - `source = "updateBy.id"` 表示将 DTO 对象中的 `updateBy.id` 字段的值映射到实体对象的 `updateBy` 字段。 类似地，在 `toDTO()` 方法上，通过 `@Mapping` 注解指定了三个字段的映射关系： - `source = "channelId"` 表示将实体对象中的 `channelId` 字段的值映射到 DTO 对象的 `channel.id` 字段。 - `source = "createBy"` 表示将实体对象中的 `createBy` 字段的值映射到 DTO 对象的 `createBy.id` 字段。 - `source = "updateBy"` 表示将实体对象中的 `updateBy` 字段的值映射到 DTO 对象的 `updateBy.id` 字段。 通过使用这些 `@Mapping` 注解，你可以定义实体对象和 DTO 对象之间的字段映射关系，以便在转换过程中进行数据的复制和转换。这样可以简化对象之间的转换操作，提高开发效率。

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分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

ignore_label表示忽略的标签；weight表示权重。_ce_forward函数实现了普通的交叉熵损失的计算；_ohem_forward函数实现了OHEM的计算。在forward函数中，对于有多个输出的模型，采用了权重平衡的方式进行计算。

详细分析一下这个函数def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean()

接着，它使用交叉熵损失函数计算像素级别损失，并将target中等于ignore_label的像素点设置为0。然后，它根据mask来选择那些需要计算loss的像素点，并将它们按照概率从小到大排序。接着，它选择前min_kept个像素点...

更正这个Python代码使他可以在ros20.04里面发布消息#!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8 import rospy import rospkg from quadrotor_msgs.msg import PositionCommand from nav_msgs.msg import Odometry from sensor_msgs.msg import Joy from mavros_msgs.msg import AttitudeTarget from tf.transformations import euler_from_quaternion import math rospy.init_node('traj_pub') local_pos_pub3 = rospy.Publisher('/position_cmd', PositionCommand, queue_size=10) poscom = PositionCommand() rate = rospy.Rate(20.0) i = 0 while not rospy.is_shutdown(): poscom.position.x = 2.5 * math.sin(math.pi * i / 400) poscom.position.y = 5 * math.sin(math.pi * i / 800) poscom.position.z = 2 poscom.velocity.x = 0 poscom.velocity.y = 0 poscom.velocity.z = 0 poscom.acceleration.x = 0 poscom.acceleration.y = 0 poscom.acceleration.z = 0 poscom.yaw = 0 poscom.jerk.x = 0 poscom.jerk.y = 0 poscom.jerk.z = 0 local_pos_pub3.publish(poscom) # Uncomment the following code to publish attitude target message # msg = AttitudeTarget() # q = tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, 0.5) # msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE | msg.IGNORE_PITCH_RATE | msg.IGNORE_YAW_RATE # msg.orientation.x = q[0] # msg.orientation.y = q[1] # msg.orientation.z = q[2] # msg.orientation.w = q[3] # msg.thrust = 0.75 # local_pos_pub3.publish(msg) rate.sleep() i += 1

此代码需要在ROS环境下运行，并且需要安装以下依赖项： 1. quadrotor_msgs 2. nav_msgs 3. sensor_msgs 4. mavros_msgs 您可以通过以下命令安装这些依赖项： sudo apt-get install ros-<distro>-quadrotor-...

df = pd.DataFrame(y_hat3) forestdata = pd.concat([forestdata, df.iloc[-1,:]], axis=0, ignore_index=True) 检查语法

forestdata = pd.concat([forestdata, pd.DataFrame(df.iloc[-1,:]).T], axis=0, ignore_index=True) 这里的 pd.DataFrame(df.iloc[-1,:]).T 表示将 df 的最后一行数据转换为一个 DataFrame，并将其行和列...

将C++#include <ros/ros.h> #include <ros/package.h> #include <quadrotor_msgs/PositionCommand.h> #include #include <sensor_msgs/Joy.h> #include<mavros_msgs/AttitudeTarget.h> #include <tf/tf.h> #include <math.h> using namespace std; int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "traj_pub"); //##节点名traj_pub ros::NodeHandle nh; // ros::Publisher local_pos_pub3 = nh.advertise<quadrotor_msgs::PositionCommand> ("/position_cmd", 10); //##话题名字为/——position_cmd 10为缓存长度 quadrotor_msgs::PositionCommand poscom; //ros::Publisher local_pos_pub3 = nh.advertise<mavros_msgs::AttitudeTarget> // ("/mavros/setpoint_raw/attitude", 10); //mavros_msgs::AttitudeTarget msg; ros::Rate rate(20.0); //##循环频率20 int i = 0; while(ros::ok()) { poscom.position.x = 2.5*sin(M_PI*i/400); poscom.position.y = 5*sin(M_PI*i/800); poscom.position.z = 2; poscom.velocity.x = 0; poscom.velocity.y = 0; poscom.velocity.z = 0; poscom.acceleration.x = 0; poscom.acceleration.y = 0; poscom.acceleration.z = 0; poscom.yaw = 0; poscom.jerk.x=0; poscom.jerk.y=0; poscom.jerk.z=0; local_pos_pub3.publish(poscom); // tf::Quaternion q = tf::createQuaternionFromRPY(0, 0, 0.5); // msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE || msg.IGNORE_PITCH_RATE || msg.IGNORE_YAW_RATE; // msg.orientation.x = q.x(); // msg.orientation.y = q.y(); // msg.orientation.z = q.z(); // msg.orientation.w = q.w(); // msg.thrust = 0.75; // local_pos_pub3.publish(msg); ros::spinOnce(); rate.sleep(); i++; } } 转成pyrhon

# msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE | msg.IGNORE_PITCH_RATE | msg.IGNORE_YAW_RATE # msg.orientation.x = q[0] # msg.orientation.y = q[1] # msg.orientation.z = q[2] # msg.orientation.w = q[3] #...

改写为matlab代码： for floder in floders: print(floder) imgname = floder.split('_')[0] idx = tinydict[imgname] value.append(idx) value.append( floder ) sum=0 imgname=floder.split('_')[0] imgs = os.listdir(floderPath+floder) for img in imgs: brisq.get_feature(floderPath+floder+'/'+img) score = brisq.get_score(floderPath+floder+'/'+img) print(score) sum = sum + score value.append(sum/frames) print(sum/frames) s = pd.Series(value, index=df.columns) df = df.append(s, ignore_index=True) value = [] df.to_excel(outpath)

value = []; for i = 1:length(folders) folder = folders(i).name; disp(folder); imgname = strsplit(folder, '_'); imgname = imgname{1}; idx = tinydict(imgname); value(end+1) = idx;...

修改代码错误：import openpyxl # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = ...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame()], axis=1, ignore_index=True) # 将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: ...

alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2) alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2)

clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns)是将岭回归模型的系数转换为数据框格式，df['alpha']=alpha是为每个alpha值添加一列，coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True)是将所有alpha值...

df = pd.DataFrame(y_hat3) #last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True) 哪里不对 ？

因此，赋值操作 forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True) 会出现列名不匹配的问题。 要解决这个问题，可以在创建 df DataFrame 时指定列名，使其与 forestdata 数据集中的列名匹配。示例代码...

优化这段代码import os import xlwt path = "../../pics/testtxt/" txts = os.listdir(path) tags=[] a = [] for txt in txts: position = path + txt with open(position, errors='ignore') as f: data = f.read() for i in data.split(', '): tags.append(i) file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet1 = file.add_sheet('sheet1', cell_overwrite_ok=True) sheet1.write(0, 0, 'tag') sheet1.write(0, 1, 'count') tags_set = set(tags) tag_dict = {} i = 0 for item in tags_set: tag_num = tags.count(item) tag_dict[item] = tag_num row = 1 for key, value in tag_dict.items(): sheet1.write(row,0,key) sheet1.write(row, 1, value) file.save('/home/cheny/mnt/pics/tags_count.xls')

with open(position, errors='ignore') as f: data = f.read() tags.extend(data.split(', ')) # 统计标签数量 tag_dict = {} for tag in set(tags): tag_dict[tag] = tags.count(tag) # 将标签数量写入 Excel...

# 加载Excel数据 data = pd.read_excel('B站新榜_总粉丝数榜单.xlsx') # 选择包含粉丝数的列 fans_column = data['总粉丝人数'] # 创建一个空的DataFrame来保存结果 result = pd.DataFrame(columns=['分区','平均数','中位数','众数']) # 遍历每个分区 for column in fans_column.columns: fans = pd.to_numeric(fans_column[column], errors='coerce').dropna() # 将列转换为数字并删除空 # 计算平均数、中位数和众数 mean = fans.mean() median = fans.median() mode = fans.mode().values # 将结果添加到DataFrame中 result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'分区':[column],'平均数':[mean],'中位数':[median],'众数':[mode]})],ignore_index=True) # 打印结果 print(result) 提示错误'Series' object has no attribute 'columns'

result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'分区':[column],'平均数':[mean],'中位数':[median],'众数':[mode]})],ignore_index=True) # 打印结果 print(result) 请注意，在循环中使用 fans_column.index ...

new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) for i in range(4, len(df)): if df.iloc[i, 0] == df.iloc[i-2, 0] and df.iloc[i, 3]-df.iloc[i-2, 3] == 200: row1 = df.iloc[i] row2 = df.iloc[i - 2] new_row = pd.concat([row1, row2], axis=0) new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=False)AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

可以尝试将 ignore_index 设置为 True，如下所示： new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True) 或者，可以使用 concat 方法来将新行添加到 DataFrame 中： new_df = pd.concat([new_...

# 加载Excel数据 zh = pd.read_excel('总粉丝数榜单处理后.xlsx') # 选择包含粉丝数的列 fans_column = zh['总粉丝人数'] # 创建一个空的DataFrame来保存结果 result = pd.DataFrame(columns=['分区','平均数','中位数','众数']) # 遍历每个分区 for column in fans_columns.columns: fans = pd.to_numeric(fans_columns[column], errors='coerce').dropna() # 将列转换为数字并删除空 # 计算平均数、中位数和众数 mean_val = fans.mean() median_val= fans.median() mode_val= fans.mode().values # 将结果添加到DataFrame中 result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'分区':[column],'平均数':[mean_val],'中位数':[median_val],'众数为':[mode_val]})],ignore_index=True) # 打印结果 print(result)出现报错NameError: name 'fans_columns' is not defined

result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'分区':[column],'平均数':[mean_val],'中位数':[median_val],'众数为':[mode_val]})],ignore_index=True) # 打印结果 print(result) 希望对你有所帮助！

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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。
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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