下面这个代码中各个函数的意义以及函数的参数的意义是什么：def show_cv_img(self, img): shrink = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) QtImg = QtGui.QImage(shrink.data, shrink.shape[1], shrink.shape[0], shrink.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) jpg_out = QtGui.QPixmap(QtImg).scaled( self.label.width(), self.label.height()) self.label.setPixmap(jpg_out)

时间: 2023-06-07 11:11:40 浏览: 93
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ACE_OS::mktime函数源代码

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这段代码定义了一个名为 show_cv_img 的函数，它有两个参数：self 和img。其中 self 是指类的实例本身，img 表示要展示的图像。 在函数中，首先将 img 使用 cv2 库的 cvtColor 函数转换为 RGB 格式的图像，并将其保存在 shrink 变量中。然后，利用 PyQt5 包的 QtGui 模块将 shrink 转换为 QImage 格式，该格式将在后面用于图像的展示。接着，将 QImage 转换为 QPixmap 格式，并使用 scaled 函数将其调整为适合 self.label 部件的大小。最后，将 QPixmap 展示在 self.label 中，也就是在 PyQt5 程序的主窗口中展示图像。
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解读一下下面这个python代码中各个函数的作用：import ui_test from PyQt5.QtWidgets import * import cv2 from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets class test_ui(QMainWindow, ui_test.Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) self.timer = QtCore.QTimer() self.timer.timeout.connect(self.show_viedo) self.pushButton.clicked.connect(self.video_button) self.cap_video=0 self.flag = 0 self.img = [] def video_button(self): if (self.flag == 0): self.cap_video = cv2.VideoCapture(0) self.timer.start(50); self.flag+=1 self.pushButton.setText("Close") else: self.timer.stop() self.cap_video.release() self.label.clear() self.pushButton.setText("Open") self.flag=0 def show_viedo(self): ret, self.img = self.cap_video.read() if ret: self.show_cv_img(self.img) def show_cv_img(self, img): shrink = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) QtImg = QtGui.QImage(shrink.data, shrink.shape[1], shrink.shape[0], shrink.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) jpg_out = QtGui.QPixmap(QtImg).scaled( self.label.width(), self.label.height()) self.label.setPixmap(jpg_out) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) win = test_ui() win.show() sys.exit(app.exec_())

- def show_cv_img(self, img)：该函数用于将 OpenCV 捕捉的图像转换为 PyQt5 中可以显示的图像格式，并更新界面上的显示控件。 整个程序的主体在 if __name__ == "__main__" 的语句块中，实例化了一个 test_ui 类...

def start(): global img, pre_pts while True: root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if f_path: img = cv.imread(f_path) break else: messagebox.showinfo("提示", "请选择文件！") 修改上述代码，使得打开本地文件夹不选文件或者关闭系统窗口后，使得下面的主界面窗口按钮仍能够触发start（）函数class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(self.show_resu) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) self.form = None def show_resu(self): img1, img2, img3, img4, text1, text2 = start() img1 = ndarray_to_qpixmap(img1) img2 = ndarray_to_qpixmap(img2) img3 = ndarray_to_qpixmap(img3) img4 = ndarray_to_qpixmap(img4) self.form = RESUshow(img1, img2, img3, img4, text1, text2) self.form.pushButton.clicked.connect(self.form.save_img4) self.form.show()

在修改后的代码中，将 start() 函数中的循环改为了单次调用，如果用户没有选择文件，则直接返回 None 值，不会阻塞主界面窗口按钮的触发。在 show_resu() 函数中，首先调用 start() 函数获取图像，如果...

下面这个方法中每一个函数的作用：def show_cv_img(self, img): shrink = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) QtImg = QtGui.QImage(shrink.data, shrink.shape[1], shrink.shape[0], shrink.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) jpg_out = QtGui.QPixmap(QtImg).scaled( self.label.width(), self.label.height()) self.label.setPixmap(jpg_out)

下面是每一个函数的作用： - cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)：将 BGR 格式的图片转化为 RGB 格式。 - QtGui.QImage()：将转化后的图片数据包装为 QImage 对象。 - QtGui.QPixmap()：将 QImage 对象转化为 ...

def start(): global img, pre_pts while True: root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if f_path: img = cv.imread(f_path) break else: messagebox.showinfo("提示", "请选择文件！") 修改上述代码，使得打开本地文件夹不选文件或者关闭系统窗口后，使得下面的主界面窗口按钮仍能够触发start（）函数class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def init(self, parent=None): super(Faceshow, self).init(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(self.show_resu) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) self.form = None def show_resu(self): img1, img2, img3, img4, text1, text2 = start() img1 = ndarray_to_qpixmap(img1) img2 = ndarray_to_qpixmap(img2) img3 = ndarray_to_qpixmap(img3) img4 = ndarray_to_qpixmap(img4) self.form = RESUshow(img1, img2, img3, img4, text1, text2) self.form.pushButton.clicked.connect(self.form.save_img4) self.form.show() 另外start（）和Faceshow窗口不在同一个py文件

修改后的代码如下： python def start(): global img, pre_pts root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if f_path: img = cv.imread(f_path) root.destroy() # 关闭系统...

def start(): global img, pre_pts try: root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if not f_path: messagebox.showinfo('提示', '请选取有效图片') else: img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() root.destroy() except Exception as e: print("出现错误:", e)上述代码报错时，下列主界面会卡住并退出程序：class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) def quit(self): self.close() if __name__ == '__main__': hxz = QApplication(sys.argv) ui = Faceshow() ui.show() sys.exit((hxz.exec_()))

你可以在 start() 函数中加上异常处理，例如用 try...except 块包裹代码，打印出错误信息，然后使程序继续运行。这样就可以避免程序直接退出。修改后的代码如下： def start(): global img, pre_pts try:...

class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] print(predictClass) print(predictProb)

在你的代码中，有一个小错误，可能会导致模型的输入不正确。具体来说，这一行： img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 应该是： img=np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，...

写出以下代码的函数说明：# 界面初始化，设置界面布局 def initUI(self): main_widget = QWidget() main_layout = QHBoxLayout() font = QFont('楷体', 15) # 主页面，设置组件并将组件放在布局上 left_widget = QWidget() left_layout = QVBoxLayout() img_title = QLabel("样本") img_title.setFont(font) img_title.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.img_label = QLabel() img_init = cv2.imread(self.to_predict_name) h, w, c = img_init.shape scale = 400 / h img_show = cv2.resize(img_init, (0, 0), fx=scale, fy=scale) cv2.imwrite("images/show.png", img_show) img_init = cv2.resize(img_init, (224, 224)) cv2.imwrite('images/target.png', img_init) self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/show.png")) left_layout.addWidget(img_title) left_layout.addWidget(self.img_label, 1, Qt.AlignCenter) left_widget.setLayout(left_layout) right_widget = QWidget() right_layout = QVBoxLayout() btn_change = QPushButton(" 上传图片 ") btn_change.clicked.connect(self.change_img) btn_change.setFont(font) btn_predict = QPushButton(" 开始识别 ") btn_predict.setFont(font) btn_predict.clicked.connect(self.predict_img) label_result_f = QLabel(' 花卉名称 ') self.result_f = QLabel("等待识别") self.label_info = QTextEdit() self.label_info.setFont(QFont('楷体', 12)) label_result_f.setFont(QFont('楷体', 16)) self.result_f.setFont(QFont('楷体', 24)) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(label_result_f, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(self.result_f, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(self.label_info, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(btn_change) right_layout.addWidget(btn_predict) right_layout.addStretch() right_widget.setLayout(right_layout)

其中，right_layout包含了一个“上传图片”按钮btn_change，一个“开始识别”按钮btn_predict，一个用于显示花卉名称的标签self.result_f，以及一个用于显示识别过程中的信息的文本编辑器self.label_info。...

import sys import os import time from PyQt5 import QtGui #重新导入 from PyQt5 import QtCore #重新导入 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * #导入的外面 from PyQt5.QtWidgets import * import cv2 # 方法二 class picShow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) # 方法一 # self.picMap = QtGui.QPixmap("img0.jpg") # self.label.setGeometry(QtCore.QRect(40, 40, 960, 560)) # 修改大小 # self.label.setPixmap(self.picMap) # 方法二（常用） self.n = 0 self.timer = QTimer(self) # 创建QT计时器 self.timer.timeout.connect(self.timer_pic) # 链接计时器触发函数 self.timer.start(1000) # 设置轮播间隔，里面单位是毫秒 self.dir_path = r"E:\pycharm\new_subject\image/" # r用来确保斜杠转义问题，最后的/一定要带上 self.file_list = os.listdir(self.dir_path) # print(file_list) def timer_pic(self): self.n += 1 # 调用函数实现自增 if self.n >= len(self.file_list): # 回退索引，轮播效果 self.n = 0 image_name = self.dir_path + self.file_list[self.n] url = image_name pic_image = cv2.imread(url) pic_image = cv2.cvtColor(pic_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width*3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width/self.label.width(), height/self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = picShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())每一行是什么意思？

这段代码是一个使用PyQt5库实现图片轮播功能的程序。我将逐行解释代码的含义： python import sys import os import time from PyQt5 import QtGui from PyQt5 import QtCore from showPic import Ui_...

def start(): global img, pre_pts try: root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if not f_path: messagebox.showinfo('提示', '请选取有效图片') else: img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() root.destroy() except Exception as e: print("出现错误:", e) 报错后如何修改可以使下面主界面可以重新点击执行start函数，且这个start函数和主界面不在同一个py文件中：class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def init(self, parent=None): super(Faceshow, self).init(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start)

可以在 start 函数中加入 try-except 语句，捕捉异常并在出现异常时显示错误信息，然后让函数正常退出即可。修改后的代码如下： def start(): global img, pre_pts try: root = tk.Tk() root.withdraw() f...

self.root = tk.Tk() self.root.title("视频处理系统") self.root.geometry("1250x1200") global last_frame1 # creating global variable self.last_frame1 = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) global last_frame2 # creating global variable self.last_frame2 = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) global cap1 global cap2 self.cap1 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1.mp4") self.cap2 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1_sol.mp4") self.key = 0 self.button2 = tk.Button(self.root, text="打开视频", command=lambda: [self.show_vid(), self.show_vid2()]) self.button2.grid(row=0, column=1) def show_vid(self): if not self.cap1.isOpened(): print("cant open the camera1") flag1, frame1 = self.cap1.read() if frame1 is None: print("Failed to read frame from camera1. Stopping...") self.cap1.release() return frame1 = cv2.resize(frame1, (640, 480)) if flag1 is None: print("Major error!") elif flag1: global last_frame1 self.last_frame1 = frame1.copy() pic = cv2.cvtColor(self.last_frame1, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(pic) imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=img) self.lmain.imgtk = imgtk self.lmain.configure(image=imgtk) if self.key==0: self.lmain.after(10, self.show_vid)不能再次播放视频怎么解决

在你的代码中，当你调用 show_vid() 函数时，它只会播放一次视频，因为在函数内部，你只设置了一次 after() 函数来更新视频帧。如果想要循环播放视频，可以使用一个 while 循环来不断读取视频帧并更新显示，例如： ...

利用 def vedio_dect(self): print(self.ved_path) cap = cv2.VideoCapture(self.ved_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获得视频帧率 start = time.time() while cap.isOpened(): # 读取视频帧:ret bool true(读取成功)；frame Numpy数组 ret, frame = cap.read() # print(ret) # print(frame) if ret: # 将视频帧转换为适合模型输入的格式, 将 numpy 数组转换为 PIL 图像对象。 # preprocess_frame = Image.fromarray(np.uint8(frame),mode='RGB') preprocess_frame = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) RGBImg = self.resize_img(preprocess_frame, self.ui.label_show) qt_img = QImage(RGBImg[:], RGBImg.shape[1], RGBImg.shape[0], RGBImg.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 转换为QImage格式 pixmap_img = QPixmap.fromImage(qt_img) self.ui.label_show.setPixmap(pixmap_img) # 使用烟雾检测模型或算法进行烟雾检测 testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame) # 根据检测结果进行后续处理 self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region) cv2.waitKey(int(500 / fps)) #调用它之后的一段时间内暂停程序执行，以等待用户按下键盘上的键或达到指定的时间,ms else: break cap.release() end=time.time() testTime=end-start return testTime 如何把检测完得到的各烟雾帧存储到缓冲空间，并另外调函数实现存储到本地

当列表中的元素个数达到一定的数量时，就可以调用另一个函数将这些帧存储到本地。 以下是示例代码： 1. 在初始化方法中创建一个空的列表，用于存储烟雾帧。 python def __init__(self): self.smoke_frames = ...

def showImage(self, qlabel, img): size = (int(qlabel.width()), int(qlabel.height())) shrink = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA) # cv2.imshow('img', shrink) shrink = cv2.cvtColor(shrink, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.QtImg = QtGui.QImage(shrink.data, shrink.shape[1], shrink.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB888)解释

这段代码是一个 PyQt5 的图片显示函数，解释如下： 首先，该函数接收两个参数，一个是 QLabel 对象 qlabel，另一个是待显示的图像 img： python def showImage(self, qlabel, img): 接着，获取 QLabel 的...

def CaptureImages(window_name,student_id): capture_pic_num = 100 folder_path = f"C:/Users/DELL/PycharmProjects/pythonProject/{student_id}" os.makedirs(folder_path, exist_ok=True) cv2.namedWindow(window_name) cap = cv2.VideoCapture(0) classifier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml") color = (0, 255, 0) num = 0 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(faces) > 0: for (x, y, w, h) in faces: img_path = f"{folder_path}/{num}.jpg" image = frame[y - 10:y + h + 10, x - 10:x + w + 10] cv2.imwrite(img_path, image) num += 1 cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(frame, f'num:{num}', (x + 30, y + 30), font, 1, (255, 0, 255), 4) if num >= capture_pic_num: break cv2.imshow(window_name, frame) if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()怎么将这个功能与一个qt界面的按钮相连接

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【损失函数与批量梯度下降】：分析批量大小对损失函数影响，优化模型学习路径

![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