df_record=df1_1 df_record.drop(df_record.index, axis=0) print(df_record)

时间: 2024-02-06 21:02:31 浏览: 91
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DF1协议手册，英文版.pdf

这段代码的作用是将名为 "df1_1" 的 Pandas DataFrame 中的所有行删除，并将结果赋值给名为 "df_record" 的新 DataFrame。 但是，代码中的第二行可能有误，应该将 "df_record" 修改为 "df1_1"，并且需要指定删除的轴为 0（即删除行），如下所示： ``` df_record = df1_1.drop(df1_1.index, axis=0) print(df_record) ``` 这样就可以将 "df1_1" 中的所有行删除，并将结果输出。
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DF1（Data Format 1）是一种在工业自动化领域，特别是在SCADA（监控和数据采集系统）和PLC（可编程逻辑控制器）通信中常用的数据格式。它是一种基于二进制的数据交换格式，用于传输实时过程数据、事件和报警信息。...

risk_factor_df.fillna(0,inplace=True) risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip() risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0") risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0") corr_matrix = risk_factor_df1.corr() corr_matrix corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto") corr_graph.show()

1. risk_factor_df.fillna(0,inplace=True)：将 DataFrame 中的缺失值用 0 填充。 2. risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()：将 DataFrame 转换为字符串，并去除字符串两端的空格。 3. risk_factor...

df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)返回列表没有数值

这段代码主要是针对数据框df1中的位置列(location)的处理，将位置列中包含'Remote'字符串的行标记为True，不包含的行标记为False，然后将该标记列和薪资列(salary)分别赋值给A和B。接着，使用pd.merge函数将A和B两个...

# 读入sheet1和sheet2df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1')df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2')# 纵向合并df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)# 读入sheet3df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3')# 横向合并df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1)# 计算不同级别员工的营业额总和df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index()# 输出计算结果print(df_vertical)print(df_horizontal)print(df_sum)为啥输入完代码，运行不出来，出来超市营业额2.xlsx找不到

1. 文件名是否正确：你的代码中提到的文件名是"数据表.xlsx"，但是错误信息中提到的文件名是"超市营业额2.xlsx"。请确认使用的文件名是否正确。 2. 文件路径是否正确：请确认文件路径是否正确，即文件所在的文件夹...

def machine_study_forecast(df): df1=clean_date(df) middle_time = pd.to_datetime('2014-12-14') df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) df2 = df1[df1['date'] > middle_time] df3 = df1[df1['date'] <= middle_time] df_train=pd.get_dummies(df3['behavior_type'],prefix='behavior_type') print(df_train) y=df_train.behavior_type_4.values y = y.reshape(-1, 1) x=df_train.drop(columns=['behavior_type_4']) x=pd.concat([df3,x],axis=1) x=x.drop(columns=['behavior_type']) print(x) print(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0) ann = Sequential() # 创建一个序贯ANN(Artifical Neural Network)模型 ann.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) # 添加输入层 ann.add(Dense(units=16, activation='relu')) # 添加隐层 ann.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 添加输出层 ann.summary() # 显示网络模型(这个语句不是必须的) # SVG(model_to_dot(ann, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg')) ann.compile(optimizer='adam', # 优化器 loss='binary_crossentropy', # 损失函数 metrics=['acc']) # 评估指标 history = ann.fit(x_train, y_train, # 指定训练集 epochs=30, # 指定训练的轮次 batch_size=64, # 指定数据批量 validation_data=(x_test, y_test)) # 指定验证集,这里为了简化模型，直接用测试集数据进行验证

这是一段Python代码，用于进行机器学习预测。其中的步骤包括数据清理、数据处理（如对日期进行转换）、对数据进行编码、制定输入和输出变量，并对数据进行训练和测试。最后用到了Keras深度学习框架中的Sequential类...

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 __temp_df 的数据框进行处理，并将处理结果存储在 return_data 字典的 goods 键下。 首先，根据条件 __temp_df['show_name'] == '第三方商品'，筛选出满足条件的行，存储在 __df1 ...

null_col_df1 = func_df_null_col(df,head=39) null_col_df1

这行代码的意思是调用一个名为 func_df_null_col 的函数，该函数的作用是返回一个 DataFrame，其中包含原始 DataFrame df 中所有缺失值列（列中至少有一个缺失值）的列名和对应的缺失值数量。 head=39 表示只...

import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import HeatMap# 假设 risk_factor_df 是已经读入的 DataFrame 对象risk_factor_df.fillna(0, inplace=True)# 将 DataFrame 转换为字符串，并去除两端的空格risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()# 将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("//", "0")risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("?", "0")# 将字符串转换为 DataFramerisk_factor_df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(risk_factor_df1))# 计算相关系数矩阵corr_matrix = risk_factor_df2.corr()# 将矩阵转换为列表corr_matrix_list = corr_matrix.values.tolist()# 绘制热力图heatmap = HeatMap()heatmap.add_xaxis(list(corr_matrix.columns))heatmap.add_yaxis("", list(corr_matrix.index), corr_matrix_list)heatmap.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factor Correlation Heatmap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, min_=corr_matrix.min().min(), max_=corr_matrix.max().max()))heatmap.render("correlation_heatmap.html")代码运行结果

在绘制热力图之前，代码还进行了一些数据预处理的操作，包括将 DataFrame 对象中的空值填充为 0，将 DataFrame 对象转换为字符串并去除两端的空格，将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0，将字符串转换为 DataFrame ...

import pandas as pd # 读入数据表 df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') # 按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序 df = df.sort_values(by=['营业额', '时间'], ascending=[True, False]) # 输出排序后的数据表 print(df) # 计算每个人的平均营业额 df_person = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格df_person = df_person[['姓名', '工号', '营业额', '柜台']] df_person.columns = ['姓名', '工号', '平均营业额', '柜台'] # 输出格式化后的数据表 print(df_person) # 计算每个柜台的平均营业额 df_counter = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格 df_counter = df_counter[['柜台', '营业额']] df_counter.columns = ['柜台', '平均营业额'] # 输出格式化后的数据表 print(df_counter) # 读入sheet1和sheet2 df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 纵向合并 df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 读入sheet3 df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3') # 横向合并 df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1) # 计算不同级别员工的营业额总和 df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index() # 输出计算结果 print(df_vertical) print(df_horizontal) print(df_sum)为啥代码运行不出来

1. 检查文件名和路径：请检查文件名和路径是否正确，确保文件存在，否则会出现文件找不到的错误。 2. 检查pandas是否安装：请检查你的环境是否正确安装了pandas库，若未安装可以使用pip install pandas进行安装。 ...

import pandas as pd import datetime df_201=pd.read_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\5.04问医晚上数据.xlsx',sheet_name='邀请用户信息') df_201=df_201.drop(['编号','用户ID'],axis=1) #df_201=df_201.rename(columns={'累计观看时长': '2023.5.04累计观看时长'}) #df_201=df_201.rename(columns={'累计观看时长': str(datetime.date.today())+'累计观看时长'}) #将累计观看时长更改成当前日期的累计观看时长 print(df_201.head())import pandas as pd import os df1=pd.DataFrame() for root,dirs,files in os.walk(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel'): print('root:\n',root) print('dirs:\n',dirs) print('files:\n',files) for file in files: file_name=os.path.join(root,file) df=pd.read_excel(file_name,sheet_name='邀请用户信息') df=df.drop(['编号','用户ID'],axis=1) df=df.rename(columns={'累计观看时长': file[0:4] +'累计观看时长'}) df_201=pd.merge(df,df_201,on=['邀请人昵称','用户昵称'],how='outer') print(df_201) df_201.to_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\h2.xlsx',sheet_name='邀请用户信息')优化这个代码

df_201.drop(['编号', '用户ID'], axis=1, inplace=True) # 将累计观看时长更改成当前日期的累计观看时长 today = pd.Timestamp.today().strftime('%Y.%m.%d') df_201.rename(columns={'累计观看时长': today + '...

df1_month_count=df1.groupby('sample_month').agg({"sample_month":"count"})

这行代码是使用Pandas库中的groupby函数对DataFrame df1按照'sample_month'列进行分组，然后使用agg函数按照'sample_month'统计每个分组的数量，并将该结果存储在df1_month_count中。最终，df1_month_count是一个新...

对以下代码进行讲解：df1 = pd.read_excel('附件2(Attachment 2)2023-51MCM-Problem B.xlsx', index_col=None) df2 = pd.read_excel('附件3(Attachment 3)2023-51MCM-Problem B.xlsx', index_col=None) df1_grouped = df1.groupby(['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)','发货城市 (Delivering city)', '收货城市 (Receiving city)'])['快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))'].sum().reset_index() df2_grouped = df2.groupby(['起点 (Start)'])['终点 (End)'] cities = set(df2['起点 (Start)'].tolist() + df2['终点 (End)'].tolist()) workbook = load_workbook(filename="附件3(Attachment 3)2023-51MCM-Problem B.xlsx") sheet = workbook.active data = [[cell.value for cell in row[:3]] for row in sheet.iter_rows(min_row=2)] date = '2023-04-23' df1_date = df1[df1['日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'] == date] data1 = list(zip(df1_date['发货城市 (Delivering city)'], df1_date['收货城市 (Receiving city)'], df1_date['快递运输数量(件) (Express delivery quantity (PCS))'])) G=nx.DiGraph() G.add_nodes_from(cities) G.add_weighted_edges_from(data) cost=0 for i in data1: start_city=i[0] end_city=i[1] weight_huo=i[2] print(dijkstra_path(G,start_city,end_city,weight="weight")) print(dijkstra_path_length(G,start_city,end_city,weight="weight")*(1+ (weight_huo/200)*(weight_huo/200)*(weight_huo/200))) cost=cost+dijkstra_path_length(G,start_city,end_city,weight="weight")*(1+ (weight_huo/200)*(weight_huo/200)*(weight_huo/200)) print(cost)

index_col=None参数表示不使用任何列作为索引。 接下来，使用groupby函数对第一个Excel文件进行分组操作。按照'日期(年/月/日) (Date Y/M/D)'、'发货城市 (Delivering city)'和'收货城市 (Receiving city)'这三...

代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

import pandas as pd ...result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。 接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 ...

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() # self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): # x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] # 将数据集分成10份 skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 遍历每一份数据，并训练模型 for train_index, test_index in skf.split(df1, df2): train_x, test_x = df1.iloc[train_index], df1.iloc[test_index] train_y, test_y = df2.iloc[train_index], df2.iloc[test_index] train_x = torch.tensor(train_x.values, dtype=torch.float32) train_y = torch.tensor(train_y.values, dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model = Wine_net() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1) print(train_x) for epoch in range(1,10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失 print('Epoch:',epoch, 'Train Loss:', loss.item())

在模型定义中，定义了一个名为 Wine_net 的神经网络模型，包含三个全连接层，输入特征的维度为 11，输出特征的维度为 22、44 和 1，其中前两个全连接层使用了激活函数 ReLU，输出层使用了 softmax 函数。...

优化下列代码from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) X=df.iloc[:,:-1] y=df['target']#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)

df = pd.DataFrame(min_max_scaler.fit_transform(df1), columns=df1.columns) X = df.iloc[:, :-1] y = df['target'] print(X.shape) print(y.shape) 合并后的代码更加简洁，但是不影响程序的功能。另外，可以...

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的...然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了DataFrame格式，并将列名设置为df1的列名。最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。
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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