node_rep = g.ndata['h']

时间: 2024-04-18 12:24:09 浏览: 105
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ZGR_ABAP_BUILD_REP_FCAT_FUNC.txt

这行代码 `node_rep = g.ndata['h']` 是从图 `g` 的节点特征字典 `ndata` 中获取键为 `'h'` 的特征，并将其赋值给变量 `node_rep`。 在图神经网络中，节点特征字典 `ndata` 存储了每个节点的特征信息。通过使用 `g.ndata['h']`，可以获取图 `g` 中所有节点的特征，这些特征存储在键为 `'h'` 的张量中。 在这段代码中，将节点特征赋值给变量 `node_rep`，以便后续进行进一步的处理和操作。通过这个操作，可以获得图中节点的表示，用于后续的计算和任务。
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def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['h'] = feat g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) # g.update_all(self.message_func2, fn.mean(msg='m', out='h')) node_rep = g.ndata['h'] if self.layer_norm: node_rep = self.layer_norm_weight(node_rep) if self.bias: node_rep = node_rep + self.h_bias if self.self_loop: h = self.node_ME(feat, feat) node_rep = node_rep + h if self.activation: node_rep = self.activation(node_rep) node_rep = self.dropout(node_rep) return node_rep

接下来，使用 g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) 对图 g 中的所有边进行消息传递，并使用 mean 函数对接收到的消息进行聚合，然后将结果存储在节点特征字典 ndata 的键 'h' 中...

if self.self_loop: h = self.node_ME(feat, feat) node_rep = node_rep + h

然后，将新的节点特征 h 与原始的节点特征 node_rep 相加，得到更新后的节点特征 node_rep。这样可以将自环信息融入原始的节点特征中，从而改变节点特征的表示或增强节点间的关系。 自环操作常用于图神经网络...

if self.layer_norm: node_rep = self.layer_norm_weight(node_rep)

这段代码表示如果 self.layer_norm 为真，则对节点特征 node_rep 进行层归一化操作。 层归一化是一种常用的技术，用于提升神经网络的训练效果和泛化能力。它将每个样本在特征维度上进行归一化，使得每个特征的...

Ctrl_total_reads_byte = subprocess.check_output(['wc', '-l', Ctrl_bed_sorted]) Ctrl_total_reads = Ctrl_total_reads_byte.decode() rep1_total_reads_byte = subprocess.check_output(['wc', '-l', rep1_bed_sorted]) rep1_total_reads = rep1_total_reads_byte.decode() rep2_total_reads_byte = subprocess.check_output(['wc', '-l', rep2_bed_sorted]) rep2_total_reads = rep2_total_reads_byte.decode() Ctrl_up_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'Ctrl_snoRNA_up_rpm.txt') rep1_up_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'rep1_snoRNA_up_rpm.txt') rep2_up_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'rep2_snoRNA_up_rpm.txt') Ctrl_down_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'Ctrl_snoRNA_down_rpm.txt') rep1_down_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'rep1_snoRNA_down_rpm.txt') rep2_down_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'rep2_snoRNA_down_rpm.txt') os.system('python rpm.py ' + Ctrl_total_reads + ' ' + Ctrl_up_read + ' ' + Ctrl_up_rpm) os.system('python rpm.py ' + rep1_total_reads + ' ' + rep1_up_read_filtered + ' ' + rep1_up_rpm) os.system('python rpm.py ' + rep2_total_reads + ' ' + rep2_up_read_filtered + ' ' + rep2_up_rpm) os.system('python rpm.py ' + Ctrl_total_reads + ' ' + Ctrl_down_read + ' ' + Ctrl_down_rpm) os.system('python rpm.py ' + rep1_total_reads + ' ' + rep1_down_read_filtered + ' ' + rep1_down_rpm) os.system('python rpm.py ' + rep2_total_reads + ' ' + rep2_down_read_filtered + ' ' + rep2_down_rpm)执行以上python语句为什么会报错？

1. Ctrl_bed_sorted、rep1_bed_sorted、rep2_bed_sorted、Ctrl_up_read、rep1_up_read_filtered、rep2_up_read_filtered、Ctrl_down_read、rep1_down_read_filtered、rep2_down_read_filtered这些...

# -*- coding: utf-8 -*- import os import matplotlib.pyplot as plt import sys def extract_data(rbp_name): data = [] subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] for subfolder in subfolders: folder_path = os.path.join(rbp_name, subfolder, '3.normalization') ctrl_file = os.path.join(folder_path, f'Ctrl_{subfolder}_rpm.txt') rep1_file = os.path.join(folder_path, f'rep1_{subfolder}_rpm.txt') rep2_file = os.path.join(folder_path, f'rep2_{subfolder}_rpm.txt') ctrl_data = [] rep1_data = [] rep2_data = [] with open(ctrl_file, 'r') as f: for line in f: ctrl_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep1_file, 'r') as f: for line in f: rep1_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep2_file, 'r') as f: for line in f: rep2_data.append(line.strip().split('\t')[1]) data.append(ctrl_data) data.append(rep1_data) data.append(rep2_data) return data def create_boxplot(rbp_name, data): fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data) subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] x_labels = [f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}'] * len(subfolders) ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=45) plt.savefig(os.path.join(rbp_name, f'{rbp_name}_boxplot.pdf')) plt.close() rbp_name = sys.argv[1] # 提取数据 data = extract_data(rbp_name) # 创建箱线图 create_boxplot(rbp_name, data) 请对其进行优化

x_labels = [f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}'] * len(subfolders) ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=45) plt.savefig(os.path.join(rbp_name, f'{rbp_name}_boxplot.pdf')...

obj_rep = np.load('obj_features2/obj_feature_softmax_avg_fc_epoch_6_av_entire.npy')

这是一个Python代码行，它使用NumPy库中的load函数从文件中读取一个名为obj_feature_softmax_avg_fc_epoch_6_av_entire.npy的NumPy数组，并将其存储在变量obj_rep中。这个数组可能包含用于某种深度学习模型的对象...

for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader): user_idx, pos_idx, neg_idx = batch rep, user_pool = self.model(graph) user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] pos = rep[self.model.n_user + pos_idx] neg = rep[self.model.n_user + neg_idx] pos_preds = self.model.predict(user, pos) neg_preds = self.model.predict(user, neg) loss, losses = self.criterion(pos_preds, neg_preds, user, pos, neg) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() epoch_losses = [x + y for x, y in zip(epoch_losses, losses)] tqdm_dataloader.set_description('Epoch {}, loss: {:.4f}'.format(self.epoch, loss.item())) if self.scheduler is not None: self.scheduler.step() epoch_losses = [sum(epoch_losses)] + epoch_losses return epoch_losses

接下来，通过调用 self.model(graph) 方法，传入 graph 对象，获取模型的表示向量 rep 和用户池（user pool）的表示向量 user_pool。 然后，根据索引从 rep 中取出对应的用户向量 user、正样本向量 ...

def validate(self, dataloader, graph): self.model.eval() hrs, ndcgs = [], [] with torch.no_grad(): tqdm_dataloader = tqdm(dataloader) for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader, start=1): user_idx, item_idx = batch rep, user_pool = self.model(graph) user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] item = rep[self.model.n_user + item_idx] preds = self.model.predict(user, item) preds_hrs, preds_ndcgs = self.calc_hr_and_ndcg(preds, self.args.topk) hrs += preds_hrs ndcgs += preds_ndcgs return np.mean(hrs), np.mean(ndcgs)

这是一个 validate 方法的定义，它接受两个参数 dataloader 和 graph。这个方法用于在模型训练过程中对验证集进行评估。 首先，将模型设置为评估模式，即 self.model.eval()。 然后，定义了两个空列表 ...

import onnx from onnx_tf.backend import prepare filename = 'best.onnx' target_file_path = './images' # load onnx model onnx_model = onnx.load(filename) tf_rep = prepare(onnx_model) # save tf model to the path tf_rep.export_graph(target_file_path)在这段代码以后将tensorflow模型转换为teflite

可以使用 TensorFlow Lite 转换器将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。以下是一个简单的示例代码： import tensorflow as tf # 载入 SavedModel 模型 saved_model_dir = 'path/to/saved_model' ...

allure.attach(body=caseinfo["request"]["url"],name="请求地址：",attachment_type=allure.attachment_type.TEXT) allure.attach(body=caseinfo["request"]["method"], name="请求方式：",attachment_type=allure.attachment_type.TEXT) data = caseinfo["request"]["data"] allure.attach(body=json.dumps(data), name="请求数据：",attachment_type=allure.attachment_type.TEXT) rep = requests.get(url=caseinfo["request"]["url"],params=data) allure.attach(body=rep.text, name="响应数据：", attachment_type=allure.attachment_type.TEXT) 解释每行代码

这段代码是使用Python语言编写的，其作用是在使用Allure框架进行...6. allure.attach(body=rep.text, name="响应数据：", attachment_type=allure.attachment_type.TEXT)：将响应结果的文本内容记录在测试报告中。

def test(self): load_model(self.model, args.checkpoint) self.model.eval() with torch.no_grad(): rep, user_pool = self.model(self.graph) """ Save embeddings """ user_emb = (rep[:self.model.n_user] + user_pool).cpu().numpy() item_emb = rep[self.model.n_user: self.model.n_user + self.model.n_item].cpu().numpy() with open(f'HGMN-{self.args.dataset}-embeds.pkl', 'wb') as f: pickle.dump({'user_embed': user_emb, 'item_embed': item_emb}, f) """ Save results """ tqdm_dataloader = tqdm(self.testloader) uids, hrs, ndcgs = [], [], [] for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader, start=1): user_idx, item_idx = batch user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] item = rep[self.model.n_user + item_idx] preds = self.model.predict(user, item) preds_hrs, preds_ndcgs = self.calc_hr_and_ndcg(preds, self.args.topk) hrs += preds_hrs ndcgs += preds_ndcgs uids += user_idx[::101].tolist() with open(f'HGMN-{self.args.dataset}-test.pkl', 'wb') as f: pickle.dump({uid: (hr, ndcg) for uid, hr, ndcg in zip(uids, hrs, ndcgs)}, f)

1. 使用模型和图数据 self.graph 调用模型 self.model，得到用户和物品的表示 rep 和 user_pool。 2. 保存嵌入向量：将用户嵌入向量和物品嵌入向量转换为 NumPy 数组，并使用 pickle 序列化保存到文件中。 ...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report, roc_curve, auc import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)输出混淆矩阵图片以及各分类精度

好的，你想让我输出混淆矩阵图片以及各分类精度，这段代码中已经计算出了混淆矩阵和分类报告，可以...print(classification_rep) 你可以将这段代码添加到原有代码中，运行后即可输出混淆矩阵图片和各分类精度。

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 读取数据data = pd.read_excel('data.xlsx')# 将数据分为训练集和验证集train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)test_data = data.drop(train_data.index)# 定义特征变量和目标变量features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']target = 'target'# 训练随机森林模型rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)rf.fit(train_data[features], train_data[target])# 在验证集上进行预测并计算精度和混淆矩阵pred = rf.predict(test_data[features])accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred)confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred)print('Accuracy:', accuracy)print('Confusion matrix:')print(confusion_mat)# 输出混淆矩阵图片sns.heatmap(confusion_mat, annot=True)plt.show()# 读取新数据文件并预测结果new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')new_pred = rf.predict(new_data[features])new_data['predicted_target'] = new_prednew_data.to_excel('predicted_results.xlsx', index=False)改进代码并输出计算分类模型的准确率、召回率和F1值等指标

classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_...

import pandas as pd # 将数据转化为DataFrame格式 dataframe = pd.DataFrame(data) # 写入本地excel文件 dataframe.to_excel("D:实验数据.xls" , sheet_name="data", na_rep="na_test",header=0)中na_rep="na_test"的作用

在dataframe.to_excel("D:实验数据.xls" , sheet_name="data", na_rep="na_test",header=0)中，na_rep="na_test"的作用是指定在将数据写入Excel文件时，将缺失值（NaN）替换为"na_test"。 默认情况下，当使用...

详细解释代码： # 计算每个研究中心的KRI sdv_rep = ( sdv_rep[["Site No.", "SDV Completed Pages", "SDV Required Pages"]] .groupby(["Site No."]) .sum() .reset_index() ) sdv_rep = sdv_rep.assign( siteId = sdv_rep["Site No."].astype(str), projectSiteCode = sdv_rep["Site No."].astype(str), indicatorValue = round((sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100, 2) ) # 依据site_info中给出的研究中心清单，删除不需要的研究中心结果 # 处理site_info中研究中心的信息 site_info["projectSiteCode"] = pd.Series(site_info["projectSiteCode"]).astype(str) final = pd.merge(site_info, sdv_rep, on="projectSiteCode", how="left") final["indicatorValue"] = final["indicatorValue"].fillna(0) final["siteId"] = final["projectSiteCode"].astype(str) ## 判定风险等级，结果存放在变量riskLevel中 ## 判断标准： ## 高风险：该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-20% ## 中风险：该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-10% ## 低风险：该中心指标大于所有中心该指标的平均值-10% mean_20 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 20 mean_10 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 10 final["riskLevel"] = final["indicatorValue"].apply( lambda x: "2" if x <= mean_20 else "1" if x <= mean_10 else "0" if x > mean_10 else None )

假设输入数据包括两个数据框（DataFrame）：sdv_rep 和 site_info。 1. 针对 sdv_rep 数据框： - 选择了 "Site No."、"SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 三列数据。 - 使用 groupby 方法按 "Site No...

import pandas as pd download = pd.read_csv('E:/pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0, encoding='utf-8', engine='python', s_unicode=s.decode('utf-8')) #定义去重函数 def del_rep(list1): list2 = [] #定义一个空列表 for i in list1: if i not in list2: list2.append(i) return list2 #将下载意愿从数据框提取出来 download = list(download['是否愿意下载']) print('去重前下载意愿选项总数为：', len(download)) download_rep = del_rep(download) #使用自定义的函数去重 print('使用方法一去重后下载意愿选项总数为：', len(download_rep)) print('用户选项为:', download_rep)显示--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-36-3f1758c612c5> in <module>() 1 import pandas as pd ----> 2 download = pd.read_csv('E:/pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0, encoding='utf-8', engine='python', s_unicode=s.decode('utf-8')) 3 #定义去重函数 4 def del_rep(list1): 5 list2 = [] #定义一个空列表 NameError: name 's' is not defined根据错误写出正确代码

错误提示显示 NameError: name 's' is not ...download_rep = del_rep(download) # 使用自定义的函数去重 print('使用方法一去重后下载意愿选项总数为：', len(download_rep)) print('用户选项为:', download_rep)

由于http://www.weather.com.cn/data/sk/网址不可用，帮我优化以下的代码 def queryWeather(self): cityCode = self.getCityCode() rep = requests.get('http://www.weather.com.cn/data/sk/' + cityCode + '.html') rep.encoding = 'utf-8' res = rep.json() print(res) cur_city = self.ui.comb2.currentText() cur_region = self.ui.comb3.currentText() msg1 = '城市: %s市' % cur_city + '\n' msg2 = '风向: %s' % res['weatherinfo']['WD'] + '\n' msg3 = '温度: %s' % res['weatherinfo']['temp'] + ' 度' + '\n' msg4 = '风力: %s' % res['weatherinfo']['WS'] + '\n' msg5 = '湿度: %s' % res['weatherinfo']['SD'] + '\n' if cur_city == cur_region: result = msg1 + msg2 + msg3 + msg4 + msg5 else: msg_region = '区: %s区' % cur_region + '\n' result = msg1 + msg_region + msg2 + msg3 + msg4 + msg5 self.ui.textResult.setText(result)

res = rep.json() cur_city = self.ui.comb2.currentText() cur_region = self.ui.comb3.currentText() msg1 = '城市: %s市' % cur_city + '\n' msg2 = '天气: %s' % res['weather'][0]['description'] + '\n...

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资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"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
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自动化缺失值处理脚本编写

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