def lineEditor_trunc_changed(self): try: v=float(self.ui.lineEdit_horizontalSlider_x0.text()) self.ui.horizontalSlider_x0.setValue(int(v*10000)) v=float(self.ui.lineEdit_horizontalSlider_x1.text()) self.ui.horizontalSlider_x1.setValue(int(v*10000)) v=float(self.ui.lineEdit_horizontalSlider_y0.text()) self.ui.horizontalSlider_y0.setValue(int(v*10000)) v=float(self.ui.lineEdit_horizontalSlider_y1.text()) self.ui.horizontalSlider_y1.setValue(int(v*10000)) v=float(self.ui.lineEdit_horizontalSlider_z0.text()) self.ui.horizontalSlider_z0.setValue(int(v*10000)) v=float(self.ui.lineEdit_horizontalSlider_z1.text()) self.ui.horizontalSlider_z1.setValue(int(v*10000)) except: pass

时间: 2024-04-06 14:30:51 浏览: 125
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Delphi_HELP函数集.doc

这段代码是用来处理 GUI 界面上的文本框输入的。当用户在文本框中输入一个新的值时，这段代码会将其转换为浮点数，并将其乘以 10000 转换为整数，最后将值设置到对应的滑动条上。这样可以实现通过文本框输入值来调整滑动条的位置，从而调整模型的显示范围。如果用户输入的值无法转换为浮点数，那么程序会忽略这个错误，不做任何处理。
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rar

linux文件编程演示代码.rar_file操作_linux 文件操作_nearb5p_open

标志可以是O_RDONLY（只读）、O_WRONLY（只写）或O_RDWR（读写），也可以组合使用O_APPEND（追加写入）、O_TRUNC（截断文件）等。例如： c int fd = open("example.txt", O_RDONLY); 这会以只读...

def set_view_trunc(self, new_value): xr=[-5, 5] yr=[-5, 5] zr=[-5, 5] xr[0]=self.ui.horizontalSlider_x0.value()/10000 xr[1]=self.ui.horizontalSlider_x1.value()/10000 yr[0]=self.ui.horizontalSlider_y0.value()/10000 yr[1]=self.ui.horizontalSlider_y1.value()/10000 zr[0]=self.ui.horizontalSlider_z0.value()/10000 zr[1]=self.ui.horizontalSlider_z1.value()/10000 self.ui.lineEdit_horizontalSlider_x0.setText(str(xr[0])) self.ui.lineEdit_horizontalSlider_x1.setText(str(xr[1])) self.ui.lineEdit_horizontalSlider_y0.setText(str(yr[0])) self.ui.lineEdit_horizontalSlider_y1.setText(str(yr[1])) self.ui.lineEdit_horizontalSlider_z0.setText(str(zr[0])) self.ui.lineEdit_horizontalSlider_z1.setText(str(zr[1])) self.Truncate(self.vtk_widget.polydata,self.vtk_widget.polydata_show,xr,yr,zr) self.vtk_widget.SetPointsScalars(self.vtk_widget.polydata_show) self.vtk_widget.render_window.Render()

这段代码是一个函数，用来设置三维可视化界面的截断范围。具体来说，它从界面上的水平滑块控件获取三个方向的截断范围，然后更新界面上的文本框控件来显示当前的截断范围。接着，它调用名为 Truncate 的函数去截断...

class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力中的dropout率，proj_drop...

if not self.t_relative: self.temporal_embedding = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.num_Ttokens, embed_dim)) trunc_normal_(self.temporal_embedding, std=.02) self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate)

如果 self.t_relative 为 False，则会创建一个形状为 (1, self.num_Ttokens, embed_dim) 的张量作为时间嵌入，并且使用截断正态分布对其进行初始化。接下来，会定义一个 dropout 层 self.pos_drop，其概率为 ...

class activation(nn.ReLU): def __init__(self, dim, act_num=3, deploy=False): super(activation, self).__init__() self.deploy = deploy self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(dim, 1, act_num*2 + 1, act_num*2 + 1)) self.bias = None self.bn = nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6) self.dim = dim self.act_num = act_num weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)

这段代码定义了一个名为activation的类，继承自PyTorch中的ReLU类。其中，__init__()函数用于初始化类的参数。这个类接受3个参数：dim表示输入数据的通道数，act_num表示激活函数的数量，deploy表示是否需要进行训练...

if use_temporal: self.num_ttokens = num_ttokens self.temporal_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.temporal_position_bias_table, std=.02) t_coords = torch.arange(num_ttokens) t_relative_coords = t_coords[:, None] - t_coords[None, :] t_relative_coords += num_ttokens - 1 t_relative_coords = t_relative_coords.view(-1) self.register_buffer("t_relative_coords", t_relative_coords)

num_ttokens表示时间序列的长度，temporal_position_bias_table是一个形状为(2*num_ttokens-1, num_heads)的可学习参数，用于在self-attention计算中加入时间维度的信息。trunc_normal_用于将temporal_position_bias...

#define SPLOG_INIT() MySpdlog::getInstace()->init() #define SPLOG_UNINIT() MySpdlog::getInstace()->uninit() #define SPLOG_DEBUG(...) do {SPDLOG_LOGGER_DEBUG(MySpdlog::getInstace()->myLogger1, __VA_ARGS__);\ SPDLOG_LOGGER_DEBUG(MySpdlog::getInstace()->myLogger2, __VA_ARGS__);\ spdlog::flush_every(std::chrono::seconds(1));}while(0) #define SPLOG_INFO(...) do {SPDLOG_LOGGER_INFO(MySpdlog::getInstace()->myLogger1, __VA_ARGS__);\ SPDLOG_LOGGER_INFO(MySpdlog::getInstace()->myLogger2, __VA_ARGS__);\ spdlog::flush_every(std::chrono::seconds(1));}while(0) #define SPLOG_ERROR(...) do {SPDLOG_LOGGER_ERROR(MySpdlog::getInstace()->myLogger1, __VA_ARGS__);\ SPDLOG_LOGGER_ERROR(MySpdlog::getInstace()->myLogger2, __VA_ARGS__);\ spdlog::flush_every(std::chrono::seconds(1));}while(0) #define SPDLOG_CLRAR(a) do{std::fstream fout((a),std::ios::out|std::ios::trunc);fout.close();}while(0);为什么按照这种方式写他只有程序停止后才会写入log

这是因为在使用 SPDLOG 进行日志输出时，默认情况下会使用异步日志模式。即程序将日志消息发送到一个内部的队列中，而不是直接写入到文件中，这样可以避免频繁的磁盘操作对程序性能的影响。队列中的日志消息会在后台...

class HorNet(nn.Module): # HorNet # hornet by iscyy/yoloair def __init__(self, index, in_chans, depths, dim_base, drop_path_rate=0.,layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=[ partial(gnconv, order=2, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=3, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=4, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=5, s=1.0/3.0), # GlobalLocalFilter ], ): super().__init__() dims = [dim_base, dim_base * 2, dim_base * 4, dim_base * 8] self.index = index self.downsample_layers = nn.ModuleList() # stem and 3 intermediate downsampling conv layers hornet by iscyy/air stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4), HorLayerNorm(dims[0], eps=1e-6, data_format="channels_first") ) self.downsample_layers.append(stem) for i in range(3): downsample_layer = nn.Sequential( HorLayerNorm(dims[i], eps=1e-6, data_format="channels_first"), nn.Conv2d(dims[i], dims[i+1], kernel_size=2, stride=2), ) self.downsample_layers.append(downsample_layer) self.stages = nn.ModuleList() # 4 feature resolution stages, each consisting of multiples bind residual blocks dummy dp_rates=[x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] if not isinstance(gnconv, list): gnconv = [gnconv, gnconv, gnconv, gnconv] else: gnconv = gnconv assert len(gnconv) == 4 cur = 0 for i in range(4): stage = nn.Sequential( *[HorBlock(dim=dims[i], drop_path=dp_rates[cur + j], layer_scale_init_value=layer_scale_init_value, gnconv=gnconv[i]) for j in range(depths[i])]# hornet by iscyy/air ) self.stages.append(stage) cur += depths[i] self.apply(self._init_weights) def _init_weights(self, m): if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02) nn.init.constant_(m.bias, 0) def forward(self, x): x = self.downsample_layers[self.index](x) x = self.stages[self.index](x) return x

这是一个名为HorNet的网络类，它继承自nn.Module。HorNet是一个用于目标检测的神经网络，具体实现了一个由ISCYY/YOLOAIR开发的算法。该网络包括主干网络和特征提取网络。 在__init__函数中，HorNet接受一些参数，...

trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

具体来说，这段代码定义了一个相对位置偏置表（relative_position_bias_table），并对其进行截断正态分布初始化（trunc_normal_）。这个表通常用于注意力机制中，用于计算不同位置之间的相对距离对注意力权重的影响...

SELECT * FROM your_table WHERE (your_time_column >= time '17:00' OR your_time_column < time '01:30') AND date_trunc('day', your_date_column) >= date_trunc('day', current_date - interval '1 day') + interval '17 hours' AND date_trunc('day', your_date_column) <= date_trunc('day', current_date) + interval '1 day' + interval '1 hour' + interval '30 minutes';

2. date_trunc('day', your_date_column) >= date_trunc('day', current_date - interval '1 day') + interval '17 hours' 和 date_trunc('day', your_date_column) <= date_trunc('day', current_date) + ...

def init_weights(self, pretrained=None): def _init_weights(m): if isinstance(m, nn.Linear): trunc_normal_(m.weight, std=.02) if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.LayerNorm): nn.init.constant_(m.bias, 0) nn.init.constant_(m.weight, 1.0)

这段代码是 ChitGPT 的初始化权重函数。它使用预训练的模型权重进行初始化，如果没有预训练的模型权重，则使用截断正态分布来初始化线性层的权重（标准差为0.02），并将偏置初始化为0。对于LayerNorm层，它将偏置...

trunc = lambda v: np.trunc(v*10**precision)/10**precision

这是一个匿名函数 trunc，它使用了 NumPy 的 trunc 函数来截断一个数值的小数部分。 在这个函数中，v 是要截断的数值，precision 是保留的小数位数。 具体来说，函数首先将 v 乘以 10 的 precision ...

--------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-76f2930386d7> in <module>() ----> 1 model.save('CNN_CIFAR10_model_h5') D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\network.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 1088 raise NotImplementedError 1089 from ..models import save_model -> 1090 save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer) 1091 1092 def save_weights(self, filepath, overwrite=True): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer) 377 opened_new_file = False 378 --> 379 f = h5dict(filepath, mode='w') 380 381 try: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\utils\io_utils.py in __init__(self, path, mode) 184 self._is_file = False 185 elif isinstance(path, str): --> 186 self.data = h5py.File(path, mode=mode) 187 self._is_file = True 188 elif isinstance(path, dict): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py in __init__(self, name, mode, driver, libver, userblock_size, swmr, rdcc_nslots, rdcc_nbytes, rdcc_w0, track_order, **kwds) 406 fid = make_fid(name, mode, userblock_size, 407 fapl, fcpl=make_fcpl(track_order=track_order), --> 408 swmr=swmr) 409 410 if isinstance(libver, tuple): D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\h5py\_hl\files.py in make_fid(name, mode, userblock_size, fapl, fcpl, swmr) 177 fid = h5f.create(name, h5f.ACC_EXCL, fapl=fapl, fcpl=fcpl) 178 elif mode == 'w': --> 179 fid = h5f.create(name, h5f.ACC_TRUNC, fapl=fapl, fcpl=fcpl) 180 elif mode == 'a': 181 # Open in append mode (read/write). h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper() h5py\_objects.pyx in h5py._objects.with_phil.wrapper() h5py\h5f.pyx in h5py.h5f.create() OSError: Unable to create file (unable to truncate a file which is already open)

很抱歉，保存模型时出现了一个错误。该错误是由于无法截断已经打开的文件所致。请确保在保存模型之前关闭该文件。你可以尝试将文件关闭并重新运行保存代码。以下是可能的解决方案： model.save('CNN_CIFAR10_...

SELECT pl.id AS product_line_id, pl.name AS product_line_name, ROUND(SUM(s.price), 2) AS daily_sales, ROUND(SUM(s.price) OVER (PARTITION BY pl.id, DATE_TRUNC('week', o.create_time)), 2) AS weekly_sales, ROUND(SUM(s.price) OVER (PARTITION BY pl.id, DATE_TRUNC('month', o.create_time)), 2) AS monthly_sales, ROUND(SUM(s.price) OVER (PARTITION BY pl.id, DATE_TRUNC('year', o.create_time)), 2) AS yearly_sales FROM ls_order_sku AS od JOIN ls_order AS o ON o.id = od.order_id JOIN ls_sku AS s ON s.id = od.sku_id JOIN ls_spu AS sp ON sp.id = s.spu_id JOIN ls_product_line AS pl ON pl.id = s.product_line_id GROUP BY pl.id, pl.name, DATE_TRUNC('day', o.create_time) ORDER BY pl.id, DATE_TRUNC('day', o.create_time) 这个sql 报 You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '(PARTITION BY pl.id, DATE_TRUNC('week', o.create_time)), 2) AS weekly_sales, ' at line 5 这个错 怎么解决

根据报错信息，提示语法错误在第5行，即 SUM(s.price) OVER (PARTITION BY pl.id, DATE_TRUNC('week', o.create_time)) 这一行。这是因为在 MySQL 中，没有 OVER 关键字来支持窗口函数，而 OVER 是 PostgreSQL...

getCanvasImg: function (tempFilePaths) { let that = this; wx.getImageInfo({ src: tempFilePaths, success: function (res) { const SIZE = 300 const ratio = Math.max((res.width/SIZE)*1, (res.height/SIZE)*1, 1) const smallWidth = Math.trunc(res.width / ratio) const smallHeight = Math.trunc(res.height / ratio) console.log('宽度：',smallWidth) console.log('高度：',smallHeight) console.log('缩放比例:',ratio) const ctx = wx.createCanvasContext('photo_canvas'); ctx.drawImage(tempFilePaths, 0, 0, smallWidth, smallHeight); ctx.draw(false, function () { wx.canvasToTempFilePath({ width: smallWidth, height: smallHeight, destWidth: smallWidth, destHeight: smallHeight, canvasId: 'photo_canvas', success: function (res) { console.log(res.tempFilePath) var filePaths = res.tempFilePath console.log(filePaths) that.data.pics || (that.data.pics = []) that.data.pics.push(...filePaths) that.setData({ pics: that.data.pics }) } }) }) } }) },报错信息是： Failed to load local image resource /pages/myProduct/h the server responded with a status of 500 (HTTP/1.1 500 Internal Server Error) (env: macOS,mp,1.06.2303220; lib: 2.32.0

这个错误信息看起来与你之前提到的错误信息相同，都是关于加载本地图片资源时出现了问题，返回了一个500内部服务器错误的状态码。在这段代码中，图片路径是通过tempFilePaths参数传递进来的，因此你需要确保该参数的...
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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
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Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库

资源摘要信息:"arachne:基于Java的路由库" 知识点详细说明： 1. 知识点一：基于Java的路由库 - Arachne是一个基于Java开发的路由库，它允许开发者在Java环境中实现网络路由功能。 - Java在企业级应用中广泛使用，具有跨平台特性，因此基于Java的路由库能够适应多样的操作系统和硬件环境。 - 该路由库的出现，为Java开发者提供了一种新的网络编程选择，有助于在Java应用中实现复杂的路由逻辑。 2. 知识点二：简单Linux虚拟机上运行 - Arachne能够在资源受限的简单Linux虚拟机上运行，这意味着它对系统资源的要求不高，可以适用于计算能力有限的设备。 - 能够在虚拟机上运行的特性，使得Arachne可以轻松集成到云平台和虚拟化环境中，从而提供网络服务。 3. 知识点三：UDP协议与RIPv2路由协议 - Arachne实现了基于UDP协议的RIPv2（Routing Information Protocol version 2）路由协议。 - RIPv2是一种距离向量路由协议，用于在网络中传播路由信息。它规定了如何交换路由表，并允许路由器了解整个网络的拓扑结构。 - UDP协议具有传输速度快的特点，适用于RIP这种对实时性要求较高的网络协议。Arachne利用UDP协议实现RIPv2，有助于降低路由发现和更新的延迟。 - RIPv2较RIPv1增加了子网掩码和下一跳地址的支持，使其在现代网络中的适用性更强。 4. 知识点四：项目构建与模块组成 - Arachne项目由两个子项目构成，分别是arachne.core和arachne.test。 - arachne.core子项目是核心模块，负责实现路由库的主要功能；arachne.test是测试模块，用于对核心模块的功能进行验证。 - 使用Maven进行项目的构建，通过执行mvn clean package命令来生成相应的构件。 5. 知识点五：虚拟机环境配置 - Arachne在Oracle Virtual Box上的Ubuntu虚拟机环境中进行了测试。 - 虚拟机的配置使用了Vagrant和Ansible的组合，这种自动化配置方法可以简化环境搭建过程。 - 在Windows主机上，需要安装Oracle Virtual Box和Vagrant这两个软件，以支持虚拟机的创建和管理。 - 主机至少需要16 GB的RAM，以确保虚拟机能够得到足够的资源，从而提供最佳性能和稳定运行。 6. 知识点六：Vagrant Box的使用 - 使用Vagrant时需要添加Vagrant Box，这是一个预先配置好的虚拟机镜像文件，代表了特定的操作系统版本，例如ubuntu/trusty64。 - 通过添加Vagrant Box，用户可以快速地在本地环境中部署一个标准化的操作系统环境，这对于开发和测试是十分便利的。 7. 知识点七：Java技术在IT行业中的应用 - Java作为主流的编程语言之一，广泛应用于企业级应用开发，包括网络编程。 - Java的跨平台特性使得基于Java开发的软件具有很好的可移植性，能够在不同的操作系统上运行，无需修改代码。 - Java也具有丰富的网络编程接口，如Java NIO（New Input/Output），它提供了基于缓冲区的、面向块的I/O操作，适合于需要处理大量网络连接的应用程序。 8. 知识点八：网络协议与路由技术 - 理解各种网络协议是网络工程师和开发人员的基本技能之一，RIPv2是其中一种重要协议。 - 路由技术在网络架构设计中占有重要地位，它决定了数据包在网络中的传输路径。 - Arachne库的使用可以加深开发者对路由协议实现和网络架构设计的理解，帮助构建更加稳定和高效的网络系统。 通过上述知识点的介绍，我们可以看出Arachne作为一个基于Java的路由库，在技术实现、项目构建、环境配置以及网络技术等多个方面有着其独特之处，对Java开发者来说，这是一项值得学习和使用的技术资源。
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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