set /a PosXX=((%cntr%-1) / %sqrtNum%)*%VEHICLE_INTERVAL% + %ORIGIN_POS_X%含义

时间: 2024-03-19 07:14:02 浏览: 103
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up_down_cntr.rar_UP_up-down counter_up/down counter

这是一个批处理脚本中的一行代码，主要用于计算二维数组中元素的位置。其中，%cntr%表示当前元素的编号，%sqrtNum%表示二维数组的边长，%VEHICLE_INTERVAL%表示每个元素之间的间隔距离，%ORIGIN_POS_X%表示二维数组左上角元素的横坐标。具体含义如下： 1. ((%cntr%-1) / %sqrtNum%)：计算当前元素所在的行数，%cntr%-1是为了让编号从0开始，/ %sqrtNum%是为了得到行数。 2. * %VEHICLE_INTERVAL%：将行数转换为实际的像素距离，乘以每个元素之间的间隔距离。 3. + %ORIGIN_POS_X%：将行数转换为实际的像素距离后，再加上二维数组左上角元素的横坐标，得到当前元素的横坐标。
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a_digital_time_keeper1.rar_Quartus2 vhdl时钟_vhdl数字时钟

MIN_CNTR : counter port map (clk => clk, reset => reset, count_out => min_count); HR_CNTR : counter port map (clk => clk, reset => reset, count_out => hr_count); -- 当秒计数器达到59时，重置并递增...

cntr.mem_mcc.xml

cntr.mem_mcc.xml

set /a PosYY=((%cntr%-1) %% %sqrtNum%)*%VEHICLE_INTERVAL% + %ORIGIN_POS_Y%中间3个百分号怎么理解

整个计算式的含义是：将计数器变量 %cntr% 减去 1，然后对 %sqrtNum% 取模，得到余数。这个余数表示该计数器变量在坐标系中所处的列号。将这个列号乘以 %VEHICLE_INTERVAL%，得到该列的起始 y 坐标值。再将这个值...

代码改错将out4延时从250000改为1500module clk_gen( input clk_in, // 杈撳叆绯荤粺鏃堕挓50MHz input rst_n, //绯荤粺澶嶄綅 output reg clk_out1, // 杈撳嚭50MHz鍒嗛涓?2MHz鐨勬椂閽熶俊鍙? output clk_out2, // 杈撳嚭棰戠巼銆佸崰绌烘瘮鍙皟鐨勫垎棰戞椂閽熶俊鍙? output clk_out3, output clk_out4 ); // 鏃堕挓鍒嗛鍣?1锛氬皢50MHz鍒嗛涓?2MHz reg [4:0] cnt1; wire clk_new; always@(posedge clk_in or negedge rst_n) begin if(!rst_n) begin cnt1 <= 5'd0; clk_out1 <= 1'b0; end else begin if(cnt1 == 5'd25-1) begin clk_out1 <= ~clk_out1; cnt1 <= 5'd0; end else begin clk_out1 <= clk_out1; cnt1 <= cnt1 + 1; end end end reg clk_out2r; assign clk_new = clk_out1; reg [5:0] cntr; parameter N = 6'd50; //------------------- always@(posedge clk_new or negedge rst_n) begin if(!rst_n) cntr <= 6'd0; else if(cntr == N-1) cntr <= 6'd0; else cntr <= cntr + 1'b1; end always@(posedge clk_new or negedge rst_n) begin if(!rst_n) clk_out2r <= 1'b0; else begin if(cntr <= 6'd4) // 0到2 三个高电平时钟脉冲 //---------------------- clk_out2r <= 1'b1; else if(cntr > 6'd4 && cntr <= N-1) // 3到4 二个低电平时钟脉冲 clk_out2r <= 1'b0; else clk_out2r <=clk_out2r; end end assign clk_out2 = clk_out2r; assign clk_out3 = clk_new & clk_out2r; reg [17:0] cnt_5ms; always@(posedge clk_in or negedge rst_n) begin if(!rst_n) cnt_5ms <= 18'd0; else if(cnt_5ms == 18'd249_999) cnt_5ms <= cnt_5ms; else cnt_5ms <= cnt_5ms + 1'b1; end assign clk_out4 = (cnt_5ms == 18'd249_999)?clk_out2r:1'b0; // 鏃堕挓鍒嗛鍣?2锛氶鐜囥?佸崰绌烘瘮鍙皟鐨勫垎棰戞椂閽? //瀹氫箟璁℃暟鍣ㄧ殑浣嶅,$clog2()涓哄彇瀵规暟鎿嶄綔锛屽湪缂栬瘧杩囩▼涓墽琛屽畬鎴愩?傚洜姝ゅ湪妯″潡杩愯杩囩▼涓瑿NT_WIDTH鏄竴涓‘瀹氱殑鏁板?笺?? endmodule

else if(cntr == N-1) cntr <= 6'd0; else cntr <= cntr + 1'b1; end always@(posedge clk_new or negedge rst_n) begin if(!rst_n) clk_out2r <= 1'b0; else begin if(cntr <= 6'd4) // 0到2 三个高电平...

SELECT dc.SPEC, tg.notes, dc.TRUCK_NO, tg.SEQ_NO, tg.ID, C.MACH_NAME, tg.CREATED_ON, tg.CREATED_BY, tg.I_E_ID, tg.FCNTR, (CASE WHEN tg.notes = '验证成功' THEN tg.FCNTR ELSE dc.CNTR END) CNTR, dc.OPERA_BY, dc.TO_POS, dc.CLASS, dc.SHIPPER, dc.CNTR_OPERATOR, dc.BILL_NO, dc.MACHNO, dc.PLG_BARCODE, dc.YGC_NO, dc.PIECES, dc.DAMAGE_TYPE, dc.PT_NUM, pc.ARR_POSITION FROM fcg_yms.truck_gate tg INNER JOIN fcg_yms.C_MACHINE c ON SUBSTR( c.MACH_NAME, 3, 6 )=SUBSTR( tg.TRUCK_NO, 3, 6 ) INNER JOIN fcg_yms.dismounting_cntr dc ON dc.TRUCK_NO = c.ID AND DATE_FORMAT(tg.CREATED_ON, "%Y-%m-%d") = DATE_FORMAT(dc.CREATED_ON, "%Y-%m-%d") AND TIMESTAMPDIFF(MINUTE, tg.CREATED_ON, dc.CREATED_ON) BETWEEN 0 AND 30 LEFT JOIN fcg_yms.PORT_CNTR pc ON pc.id = dc.cntr_id WHERE tg.CREATED_ON >= '2023-05-16' AND tg.CREATED_ON <= DATE_ADD('2023-05-25', INTERVAL 1 DAY) AND tg.I_E_ID = 'I' AND dc.CREATED_ON IS NOT NULL GROUP BY tg.SEQ_NO, dc.TRUCK_NO 优化sql

SET @end_time = DATE_ADD('2023-05-25', INTERVAL 1 DAY); 2. 在 LEFT JOIN 中，将 ON 条件中的 cntr_id 改为 dc.ID，可以避免不必要的表连接： LEFT JOIN fcg_yms.PORT_CNTR pc ON pc.ID = dc.ID 3...

if(sS_IN_CNTR = conv_std_logic_vector(((cSineFREQ/cUART_updateFREQ) - 1), 16)) then sS_IN_CNTR <= (others => '0');

这看起来像是 VHDL 代码的一部分，它的作用是将一个计数器重置为零。具体来说，它首先将一个计数器的...整个表达式的含义是：当计数器的值达到一个特定的值（即(cSineFREQ/cUART_updateFREQ) - 1），就将它重置为零。

int pwm_config(int id, uint32_t duty_ns, uint32_t period_ns) { uint32_t clk_mhz = ulClkGetRate(CLK_PWM) / 1000000; uint32_t duty = (unsigned long long)duty_ns * clk_mhz / 1000; uint32_t period = (unsigned long long)period_ns * clk_mhz / 1000; writel(0, PWM_REG(id) + PWM_EN); writel(duty, PWM_REG(id) + PWM_DUTY); writel(period, PWM_REG(id) + PWM_CNTR); return 0; }

1. uint32_t clk_mhz = ulClkGetRate(CLK_PWM) / 1000000; 这行代码获取 PWM 钟频率并将其除以 1000000，得到以 MHz 单位的时钟频率。 2. uint32_t duty (unsigned long long)duty_ns * clk_m / 1000; 这代码...

SELECT * FROM FIS_TEST_RAC3 TRCKG INNER JOIN FIS_MAINT.FIS_BAS_BL_CNTR_PACKG BL ON TRCKG.SO_BIZ_REF_UUID = BL.BL_BASIC_UUID AND TRCKG.PACKAGE_UUID = BL.PACKAGE_UUID INNER JOIN FIS_MAINT.O_CGO_CNTR_PACKG CGO ON BL.PACKAGE_UUID = CGO.PACKAGE_UUID AND BL.TRCKG_GRP_UUID = CGO.TRCKG_GRP_UUID INNER JOIN FIS_MAINT.FIS_BAS_CGO_BASIC BAS ON CGO.CGO_PACKAGE_UUID = BAS.PACKAGE_UUID AND CGO.TRCKG_GRP_UUID = BAS.TRCKG_GRP_UUID 这段sql如何添加索引

1. 为 FIS_TEST_RAC3 表的 SO_BIZ_REF_UUID 和 PACKAGE_UUID 列添加组合索引： CREATE INDEX idx_fis_test_rac3_so_biz_ref_uuid_package_uuid ON FIS_TEST_RAC3 (SO_BIZ_REF_UUID, PACKAGE_UUID); 2....

pathToRaster = r"C:\Program Files\SPEI\\SPEI.flt" raster = gdal.Open(pathToRaster, gdal.GA_ReadOnly) array = raster.ReadAsArray() msk_array = np.ma.masked_equal(array, value=0) # -----------设置画布---------- map = Basemap(projection='cyl', resolution='c', llcrnrlat=-10.25, llcrnrlon=92.25, urcrnrlat=28.75, urcrnrlon=141.25) # -------------设置经纬度范围------------- datain = np.flipud(msk_array) ny = datain.shape[0]; nx = datain.shape[1] x, y = map(lons, lats) # ------------绘制------------ cntr = ax.pcolormesh(x, y, datain, cmap=cm, norm=norm) # vmax,vmin表示绘制的最大最小值 cbar = plt.colorbar(cntr, aspect=27, shrink=0.85, extend=extendn, orientation='vertical') # ,label='Surface Temperature(℃)'

这段代码是用来读取栅格数据并绘制地图的。首先使用gdal库中Open函数打开栅格数据，读取为数组。后使用np.ma.masked_equal函数将中值为0的元素掩盖起来接下来使用Basemap类创建一个地图投影，设置经纬度范围...

修正以下代码cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_y = np.array(train_y) train_u = np.array(train_u) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u.T, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc) 主要的修改包括： 1. 将 train_y 转换为 numpy ...

修正下列代码cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_y = np.array(train_y) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u.T, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=...

修正以下代码ntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_y = np.array(train_y) train_u = np.array(train_u) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=...

修正代码cmeans = fuzz.cluster.cmeans # 使用网格搜索法 clf = GridSearchCV(cmeans, param_grid) cntr, _, _, _, _, _ = clf.fit(train_X.T) test_u, _, _, _, _, _ = fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=clf.best_params_['error'], maxiter=clf.best_params_['maxiter']) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0)

这段修正的代码看起来比之前好多了，不过似乎...test_u, _, _, _, _, _ = fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=best_error, maxiter=best_maxiter) 有了这些修改，你的代码应该可以正确运行了。

这两个Verilog代码可以放在一个.v文件中吗：1.timescale 1ns / 1ps module Top(clk,sw,led,flag, ADC_sdata, ADC_sclk,ADC_csn,slec_wei,slec_duan); input clk; input [3:0]sw; output reg [7:0] led; input flag; input ADC_sdata; output ADC_sclk,ADC_csn; output [7:0] slec_wei; output [7:0] slec_duan; wire [11:0] adc_res; wire adc_valid; wire [19:0]cout; always@(posedge clk)if(adc_valid) led<=adc_res[11:4]; PmodAD1 U0( .clk(clk), .rst(1’b0), .ADC_sdata(ADC_sdata), .ADC_sclk(ADC_sclk), .ADC_csn(ADC_csn), .adc_res(adc_res), .adc_valid(adc_valid) ); data_ad_pro U1( .sys_clk(clk), .rst_n(1’b1), .pre_data(adc_res[11:4]), .cout(cout) ); display U2( .sys_clk(clk), .rst_n(1’b1), .cout(cout), .sw(sw), .flag(flag), .slec_wei(slec_wei), .slec_duan(slec_duan) ); endmodule ———————2.module PmodAD1( clk,rst, ADC_sdata,ADC_sclk,ADC_csn,adc_res,adc_valid); input clk,rst, ADC_sdata; output reg ADC_sclk,ADC_csn; output reg [11:0] adc_res; output reg adc_valid; reg [7:0] cntr; always@(posedge clk) if(rst)cntr<=0;else if(cntr==34)cntr<=0;else cntr<=cntr+1; always@(posedge clk) case (cntr) 0: ADC_csn<=0; 33: ADC_csn<=1; endcase always@(posedge clk) case(cntr) 34,0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30,32,33:ADC_sclk<=1; default ADC_sclk<=0; endcase always@(posedge clk) case(cntr) 8: adc_res[11]<= ADC_sdata; 10:adc_res[10]<= ADC_sdata; 12:adc_res[9]<= ADC_sdata; 14:adc_res[8]<= ADC_sdata; 16:adc_res[7]<= ADC_sdata; 18:adc_res[6]<= ADC_sdata; 20:adc_res[5]<= ADC_sdata; 22:adc_res[4]<= ADC_sdata; 24:adc_res[3]<= ADC_sdata; 26:adc_res[2]<= ADC_sdata; 28:adc_res[1]<= ADC_sdata; 30:adc_res[0]<= ADC_sdata; endcase always@(posedge clk)adc_valid<=cntr==32; endmodule

cntr <= cntr + 1; always@(posedge clk) case(cntr) 0: ADC_csn <= 0; 33: ADC_csn <= 1; endcase always@(posedge clk) case(cntr) 34, 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30,...

cntr, u, _, _, _, _, _ = cmeans(train_data.iloc[:, :-1].T, n_clusters, 2, error=0.005, maxiter=1000)中cntr的行列数各是多少

根据代码，cntr是通过使用cmeans函数计算出的聚类中心，其行数为train_data.iloc[:, :-1].shape[1]，即数据集中的特征数；列数为n_clusters，即聚类的簇数。因此，cntr的行列数分别为train_data.iloc[:, ...

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 1.3, error=0.005, maxiter=1000, init=None) # 预测测试集 test_u, _, _, _, _, _= fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=0.005, maxiter=1000) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0) # 计算 metrics test_accuracy = accuracy_score(test_y, test_predictions) test_auc = roc_auc_score(test_y, test_u.T,multi_class='ovo') # 打印结果 print('Accuracy:', test_accuracy) print('AUC:', test_auc)怎么用网格搜索法求得最优超参数

'c': [1, 1.3, 1.6, 2], 'm': [1.2, 1.3, 1.5], 'error': [0.005, 0.01, 0.02], 'maxiter': [500, 1000, 1500] } model = fuzz.cluster.cmeans 然后，创建一个GridSearchCV对象，传入模型对象和参数空间...

fuzzy_train_data, _ = cmeans_predict(train_data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1).T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000)是什么意思

具体而言，它将训练数据集中的特征值部分（除了最后一列，假设它是目标变量）转换为一个1维的数组，并将其重塑为一个行向量（即一个样本）。然后，使用cmeans_predict函数，利用预先训练好的聚类中心（通过cmeans...

fuzzy_train_data, _ = cmeans_predict(train_data.iloc[:, :-1].values.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000)什么意思

- train_data是一个DataFrame，其中包含了待聚类的数据，iloc[:, :-1]表示选取所有列除了最后一列，因为最后一列通常是数据的标签，不参与聚类。 - values属性将DataFrame转换为numpy数组，.T表示对数组进行...

cntr, u, _, _, _, _, _ = cmeans(X_norm.T, c=i, m=2, error=0.005, maxiter=1000, seed=0)

这是一个聚类算法中的代码，使用了cmeans函数对数据进行聚类，其中X_norm是数据矩阵，c是聚类数目，m是模糊指数，error是误差容限，maxiter是最大迭代次数，seed是随机种子。具体实现细节需要查看函数的具体实现代码...

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![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe
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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。
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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