grouped_data.time = datetime(grouped_data.time,'InputFormat','yyyy-MM-dd');中InputFormat通常是什么

时间: 2024-06-02 22:10:05 浏览: 137
通常情况下，InputFormat 的值应该是一个字符串，用于指定输入日期时间的格式。常见的格式包括： - 'yyyy-MM-dd'：表示年-月-日，例如 2021-07-01。 - 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'：表示年-月-日 时:分:秒，例如 2021-07-01 12:30:45。 - 'MM/dd/yyyy'：表示月/日/年，例如 07/01/2021。 - 'HH:mm:ss'：表示时:分:秒，例如 12:30:45。 根据输入日期时间的格式不同，需要使用不同的 InputFormat 值。在上述代码中，InputFormat 的值为 'yyyy-MM-dd'，表示输入的日期时间格式为 年-月-日。
相关问题

grouped_data.time = datetime(grouped_data.time,'InputFormat','yyyy-MM-dd');什么意思

这行代码是将`grouped_data`中的`time`列转换为datetime格式，并且指定输入格式为'yyyy-MM-dd'。通常情况下，当我们读取数据时，时间戳通常是字符串类型。将时间戳转换为datetime格式可以方便时间序列的分析和处理，例如可以对数据进行按天、按周、按月等时间粒度的聚合操作。`InputFormat`参数可以指定输入字符串的格式，以便正确地转换为datetime格式。

grouped_data.日期 = datetime(grouped_data.日期,'InputFormat','yyyy-MM-dd'); sorted_data = sortrows(grouped_data,'日期');怎么获取年份

你可以使用 MATLAB 中的 `year()` 函数来获取日期数据中的年份。例如，如果你想要获取 `sorted_data` 中第一行日期数据的年份，可以按照以下方式编写代码： ``` year(sorted_data.日期(1)) ``` 这将返回第一行日期数据的年份。如果你想要获取整个数据集的年份，你可以使用 `year()` 函数和 `unique()` 函数来获取唯一的年份值。例如，以下代码将返回 `sorted_data` 中所有日期数据的唯一年份值： ``` unique(year(sorted_data.日期)) ``` 这将返回一个由唯一年份值组成的向量。
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def parse_constellation_from_lla(): lla_data_filename = data_folder_path + constellation_name + '-Current-Constellation-LLA.txt'; satellite_trace_grouped_by_time = {}; months = sp_utils.sp_month_map(); id = 0; with open(lla_data_filename, errors='ignore') as file: lla_data_list = []; lla_data_per_satellite_list = []; for line in file: # LLA location data of each satellite starts with a line with "Time (UTCG)" if ("Time (UTCG)" in line): # save LLA data already parsed, and start a new list for next satellite if (len(lla_data_per_satellite_list)): print("Save %s samples for satellite %s" % (str(len(lla_data_per_satellite_list)), str(id))); lla_data_list.append(copy.deepcopy(lla_data_per_satellite_list)); write_satellite_lla_to_csv(lla_data_per_satellite_list, id); lla_data_per_satellite_list.clear(); id = id + 1; continue; # Time (UTCG) Lat (deg) Lon (deg) Alt (km) Lat Rate (deg/sec) Lon Rate (deg/sec) Alt Rate (km/sec) # 7 Jul 2020 19:00:00.000 -52.162 166.811 570.070856 -0.013114 0.095196 0.005696 line = line.split(); if (len(line) == 10): sample = sp_lla_trace(); sample.time = line[2] + "-" + str(months[line[1]]) + "-" + line[0] + "-" + line[3] sample.time = sample.time.replace(":", "-"); sample.time = sample.time.replace(".000", ""); sample.latitude = line[4]; sample.longitude = line[5]; sample.attitude = line[6]; sample.id = id; lla_data_per_satellite_list.append(copy.deepcopy(sample)); # append satellite LLA location to a certain time slot. if (sample.time not in satellite_trace_grouped_by_time.keys()): satellite_trace_grouped_by_time[sample.time] = []; satellite_trace_grouped_by_time[sample.time].append(copy.deepcopy(sample)); # save the last satellite. if (len(lla_data_per_satellite_list)): print("Save %s samples in for satellite %s" % (str(len(lla_data_per_satellite_list)), str(id))); lla_data_list.append(copy.deepcopy(lla_data_per_satellite_list)); write_satellite_lla_to_csv(lla_data_per_satellite_list, id); lla_data_per_satellite_list.clear(); print("Extract LLA location of %s satellites in total." % str(id)); # save LLA location trace grouped by time slots all_time_slots = satellite_trace_grouped_by_time.keys(); print("Save LLA location by time slot."); for time_slot in all_time_slots: write_satellite_lla_by_time(time_slot, satellite_trace_grouped_by_time[time_slot]); print("Saving LLA location in %s." % time_slot); print("LLA location saved to files.");

这段代码是在解析卫星轨迹的经纬度和高度数据。首先会根据数据文件的路径和星座名称生成文件名，然后将卫星轨迹按时间分组。...代码中还有一个卫星轨迹列表，并逐行读取文件中数据作为每个卫星的轨迹。

grouped = data.groupby('country').size() grouped_head_10 = grouped.sort_values(ascending=False).head(10) grouped.plot(kind='bar') plt.show() grouped_head_10.plot(kind='bar') plt.show()

这段代码使用了 Pandas 库对数据进行聚合操作，并使用 Matplotlib 库可视化了结果。首先，将数据按照国家分组，并统计每个国家的数据数量。然后，对统计结果进行排序，并选择数量最多的前10个国家，可视化所有国家的...

grouped_data = data.groupby('month').sum().sort_index(ascending=True) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)

接着，使用sort_index()函数按照月份的升序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。 然后，通过grouped_data的index属性获取按照月份排序后的索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，取前10个...

def create_popularity_recommendation(train_data,user_id,item_id): train_data_grouped = train_data.groupby([item_id]).agg({user_id:'count'}).reset_index() train_data_grouped.rename(columns = {user_id:'score'},inplace=True) train_data_sort = train_data_grouped.sort_values(['score',item_id], ascending = [0,1]) train_data_sort['Rank'] = train_data_sort['score'].rank(ascending=0, method='first') popularity_recommentation = train_data_sort.head(20) return popularity_recommentation

这是一个基于流行度的推荐算法函数，使用给定的训练数据（train_data）和用户ID（user_id）、物品ID（item_id），返回一份表示最受欢迎的推荐（popularity recommendation）的数据表。首先，将训练数据按照物品ID...

grouped_data = df.groupby('class_car').sum().sort_index(ascending=True) cars = grouped_data.index.tolist() count = grouped_data["销量"].values.tolist() print(cars) print(count) data_list=[] for i,j in zip(cars,count): tmp={} tmp["name"]=i tmp["value"]=j data_list.append(tmp) data_list

接着，使用sort_index()函数按照车型的升序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。 然后，通过grouped_data的index属性获取按照车型排序后的索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，赋值给cars...

grouped_data = data.groupby('车型').sum().sort_values(by="销量",ascending=False) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)

最后，使用sort_values()函数按照销量的降序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。 接着，通过grouped_data的index属性获取按照销量排序后的车型索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，取前10...

grouped_data = df.groupby('厂商').sum().sort_values(by="销量",ascending=False) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:15] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:15] print(cars_10) print(count_10)

最后，使用sort_values()函数按照销量的降序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。 接着，通过grouped_data的index属性获取按照销量排序后的厂商索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，取前15...

# 按日期对累计患病人数统计 grouped_time_cases = df_data.groupby('Date_reported')['Cumulative_cases'].sum() plt.plot(grouped_time_cases.index, grouped_time_cases.values) plt.xlabel('Date_reported') plt.ylabel('Cumulative_cases') plt.title('Cumulative case toll by date') # 显示图表 plt.show()这个代码分组后图片x轴顺序有问题如何解决

grouped_time_cases = df_data.groupby('Date_reported')['Cumulative_cases'].sum() grouped_time_cases = grouped_time_cases.sort_values(by='Date_reported') plt.plot(grouped_time_cases.index, grouped_time_...

import pandas as pd txt_data = pd.read_table('C:/Users/gongrui/Desktop/metro_data.txt',encoding='utf-8') txt_data.to_csv('data.txt') data = open('C:/Users/gongrui/PycharmProjects/pythonProject/data.txt') data.columns=['卡号','进站编号','进站时间','出站编号','出站时间','出站线路'] with open('C:/Users/gongrui/PycharmProjects/pythonProject/data.txt','r',encoding='utf-8') as fin: data = fin.readlines() data = data[data['出站时间'] > data['进站时间']] data['duration'] = data['出站时间'] - data['进站时间'] data = data[data['duration'] >= pd.Timedelta(minutes=5)] import pandas as pd data['进站时间'] = pd.to_datetime(data['进站时间']) data['出站时间'] = pd.to_datetime(data['出站时间']) morning_peak_data = data[(data['进站时间'].dt.hour >= 7) & (data['进站时间'].dt.hour < 9)] evening_peak_data = data[(data['进站时间'].dt.hour >= 17) & (data['进站时间'].dt.hour < 19)] morning_peak_count = len(morning_peak_data) evening_peak_count = len(evening_peak_data) data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) data.set_index('time', inplace=True) grouped_data = data.resample('30T') in_counts = grouped_data['inNums'].sum() out_counts = grouped_data['outNums'].sum() for i in range(len(in_counts)): print('时间段：{} - {}，进站人数总数：{}，出站人数总数：{}'.format(in_counts.index[i].time(), (in_counts.index[i] + pd.Timedelta(minutes=30)).time(), in_counts[i], out_counts[i])) in_top10 = data.groupby('卡号')['inNums'].sum().nlargest(10) out_top10 = data.groupby('卡号')['outNums'].sum().nlargest(10) print('全天进站人数最多的 10 个车站：') for i in range(len(in_top10)): print('进站编号：{}，进站人数：{}'.format(in_top10.index[i], in_top10[i])) print('全天出站人数最多的 10 个车站：') for i in range(len(out_top10)): print('出站编号：{}，出站人数：{}'.format(out_top10.index[i], out_top10[i]))

具体来说，代码通过读取名为'metro_data.txt'的数据文件，将其转换为csv格式，并对数据进行处理，包括筛选有效数据、计算进出站时长、按时间段分组统计进出站人数、按卡号分组统计进出站人数等。最后输出分析结果，...

index = pd.MultiIndex.from_product([Order_df['Arrive_step'].unique(), Order_df['Pickup_Zone'].unique(), Order_df['Dropoff_Zone'].unique()], names=['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone']) grouped_Travel_time = Order_df.groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean().reindex(index, fill_value=Order_df.groupby(['Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean()) grouped_Travel_time grouped_Travel_time.to_csv('./Data/grouped_Travel_time_20150114.csv')

这段代码使用了 Python 中的 Pandas 库，通过对 Order_df 数据集进行分组和处理，得到了一个多层次索引的数据表 grouped_Travel_time，并将其保存为 CSV 文件。其中，通过 pd.MultiIndex.from_product() 方法生成了...

cars_15 = grouped_data.index.tolist()[:15] min_15 = grouped_data["min_price"].values.tolist()[:15] max_15 = grouped_data["max_price"].values.tolist()[:15] avg_15 = grouped_data["avg_price"].values.tolist()[:15] print(cars_15) print(min_15) print(max_15) print(avg_15)

您的代码是用来从 grouped_data 中提取前 15 个车型的名称、最低价格、最高价格和平均价格，并分别存储在 cars_15、min_15、max_15 和 avg_15 的列表中，然后打印出来。 请注意，这些列表是根据 grouped_data 中的...

df = pd.read_csv('stock_comments_analyzed.csv', parse_dates=['created_time']) grouped = df['polarity'].groupby(df.created_time.dt.date) def BI_Simple_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() return (pos-neg)/(pos+neg) BI_Simple_index = grouped.apply(BI_Simple_func) def BI_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() bi = np.log(1.0 * (1+pos) / (1+neg)) return bi BI_index = grouped.apply(BI_func) sentiment_idx = pd.concat([BI_index.rename('BI'), BI_Simple_index.rename('BI_Simple')], axis=1) quotes = pd.read_csv('./data/sh000001.csv', parse_dates=['date']) quotes.set_index('date', inplace=True) sentiment_idx.index = pd.to_datetime(sentiment_idx.index) merged = pd.merge(sentiment_idx, quotes, how='left', left_index=True, right_index=True) merged.fillna(method='ffill', inplace=True) merged['BI_MA'] = merged['BI'].rolling(window=10, center=False).mean() merged['BI_Simple_MA'] = merged['BI_Simple'].rolling(window=10, center=False).mean() merged.to_csv('merged_sentiment_idx.csv')

包括读取股票评论数据并按日期分组，定义了两个函数用于计算简单的情绪指数和 BI 指数，然后将这些指数与股票行情数据进行合并并计算移动平均数，最后将结果保存到 csv 文件中。其中，BI 指数是一种用于衡量市场情绪...

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """ Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping and attention mechanism """ def init(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().init() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() # Add attention module self.attentions = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 # Add attention module for each scale self.attentions.append(Attention(mlp_spec[-1])) self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method def forward(self, xyz, features): """ :param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the points :param features: (B, N, C) input features :return: (B, npoint, mlp[-1]) tensor """ new_features_list = [] for i in range(len(self.groupers)): grouper = self.groupers[i] mlp = self.mlps[i] attention = self.attentions[i] # Group points and features grouped_xyz, grouped_features = grouper(xyz, features) # Apply MLP to each group grouped_features = mlp(grouped_features) # Apply attention mechanism to the features of each group grouped_features = attention(grouped_features) # Perform pooling over each group if self.pool_method == 'max_pool': pooled_features = torch.max(grouped_features, dim=2)[0] else: pooled_features = torch.mean(grouped_features, dim=2) new_features_list.append(pooled_features) # Concatenate features from different scales new_features = torch.cat(new_features_list, dim=1) return new_features在该类中使用的QueryAndGroup类会主动将该类所继承的父类的返回值传入QueryAndGroup类中的forward函数吗

是的，该类中使用的QueryAndGroup类会调用其继承的父类_PointnetSAModuleBase的forward函数，并将其返回值传入QueryAndGroup类中的forward函数中。具体来说，QueryAndGroup类的forward函数接收点云数据和特征数据...

xi = 0 yi = 0 start = list(grouped_data.keys())[0] end = len(grouped_data) if start == 0 else len(grouped_data) + 1 for i in range(start, end): x = range(xi, xi + len(grouped_data[i])) y = ydata[yi:yi + len(grouped_data[i])] xi += len(grouped_data[i]) yi += len(grouped_data[i]) color = colors[i % len(colors)] ax.plot(x, y,label='valid', color=color, marker='o', markersize=1.5) ax.set_title(target) ax.set_xlabel('X',fontsize=14,fontweight='bold',fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('loss',fontsize=14,fontweight='bold',fontname='Times New Roman') # 显示图形 plt.show()在这段代码中，我该如何让坐标轴上出现的数字字号变大？

在你的代码中，可以在ax.set_xlabel()和ax.set_ylabel()函数之后，添加上述的tick_params()函数来设置坐标轴刻度标签的字体大小，例如： ax.set_xlabel('X', fontsize=14, fontweight='bold', fontname='...

index = pd.MultiIndex.from_product([Order_df['Arrive_step'].unique(), Order_df['Pickup_Zone'].unique(), Order_df['Dropoff_Zone'].unique()], names=['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone']) grouped_Travel_time = Order_df.groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean().reindex(index, fill_value=0) grouped_Travel_time

这段代码是用于对一个名为Order_df的数据框按照Arrive_step、Pickup_Zone和Dropoff_Zone三个列进行分组，并计算每组中Travel_time列的平均值。然后，使用pd.MultiIndex.from_product()方法，创建一个三...

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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

![缺失值处理（Missing Value Imputation）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190521154527414.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1bmxpbnpp,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 自动化缺失值处理概览 在数据科学的实践中，数据分析和建模的一个常见挑战是处理含有缺失值的数据集。缺失值不仅会降低数据的质量，而且可能会导致不准
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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。
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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