问题 你想知道包里有什么。 方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...= 0) funlist <- funlist[-idx] # 创建一个数据框保存数据 objectlist <- data.frame(name = funlist, primitive...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法，使用folium包来创建热力图，实际效果非常赞，过程简单，代码量少。...folium包基于leaflet在线地图库封装，在R语言中leaflet的接口已经非常完善，如果你对R语言中的leaflet包api接口感兴趣，可以参考这几篇文章。...来了，从此动态地图又多了一些乐趣~~~ folium包支持多种类型的空间可视化形式，今天这一篇仅就其中的热力密度图进行分享。...创建基于folium热力图数据结构的数据对象： lon = np.array([i["lng"] for i in myaddress],dtype=float) lat = np.array([i["...以上数据是虚构的，整体效果也没有任何意义，接下来尝试着对全球城市发展报告中中国各个城市的gdp数据进行热力图展示。
关于xnLinkFinder xnLinkFinder是一款基于Python 3开发的网络节点发现工具，在该工具的帮助下，广大研究人员只需要提供一个目标网络地址，xnLinkFinder就能够发现其中的网络节点...功能介绍 1、根据域名/URL爬取目标网络； 2、根据包含域名/URL的文件爬取多个目标网络； 3、搜索给定目录（以目录名作为参数）中的文件； 4、通过Burp项目获取节点（传递Burp XML文件路径...接下来，可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地，并运行setup.py脚本完成工具的安装： $ git clone https://github.com/xnl-h4ck3r/xnLinkFinder.git...”表示原始链接，也可以指定一个其他节点； -spo --scope-prefix-original 如果指定了-sp，则这将确定以/开头的原始链接是否也包含在输出中（默认值：false）； -sf --...† 等待服务器发送数据的时间，默认为10秒； -inc --include 在输出中包含输入（-i）的链接； -u --user-agent † 使用的User-Agent，例如 -u desktop
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...在包函数中使用 aes() 和 vars() 为了使用ggplot2创建图形，你很可能至少要使用一次aes()函数。如果你的图形使用了分面操作，你可能也会使用vars()用来指向绘图数据。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。...一个很好的例子是ggdendro[3]，它创建系统树图但同时计算出数据以方便用户干自己想要做的事情。...不应该停止你创建自己的函数可视化对象！ 创建一个新的主题 当创建一个新的主题时，从已有主题出发总是好的实践（例如，theme_grey()），然后使用%+replace%替换需要该包的元素。
文章目录 一、创建 XmlParser 解析器 二、获取 Xml 文件中的节点 三、获取 Xml 文件中的节点属性 四、完整代码示例 一、创建 XmlParser 解析器 ---- 创建 XmlParser...---- 使用 xmlParser.name 代码 , 可以获取 Xml 文件中的 节点 , 节点位于根节点下, 可以直接获取 , 由于相同名称的节点可以定义多个 , 因此这里获取的...文件中的节点属性 ---- XmlParser 获取的节点类型是 Node 类型对象 , 调用 Node 对象的 attributes() 方法 , 可获取 Xml 节点的属性 ; // 获取 name...节点 Node nameNode = xmlParser.name[0] // 获取 Activity 节点的属性 , 这是一个 map 集合 println nameNode.attributes(...[0].member[0] // 获取 name 节点 Node nameNode = xmlParser.name[0] // 获取 Activity 节点的属性 , 这是一个 map 集合 println
igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...例 图3 是个有向图10，方向如图中箭头所示，边上的数字为其权重，试求下列问题： 1. 从顶点0 到顶点7 的最大流量(此时图中各条边上的数字代表容量限制)； 2. 该连通图的最小生成树； 3....该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...由15 – 23 行(最短路矩阵) 可以知道该网络上每两个定点的最短路。如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。
Node2Seq: Towards Trainable Convolutions in https://arxiv.org/pdf/2101.01849.pdf 用于节点特征学习的图神经网络方法，它们通常遵循邻近信息聚合方案来学习节点特征...尽管已取得了出色的性能，但仍很少探索针对不同相邻节点的权重学习。在这项工作中，我们提出了一个新颖的图网络层，称为Node2Seq，以学习具有针对不同相邻节点的可训练权重的节点嵌入。...对于目标节点，我们的方法通过注意力机制对其相邻节点进行排序，然后采用一维卷积神经网络（CNN）启用用于信息聚合的显式权重。此外，我们建议基于注意力得分以自适应方式将非本地信息纳入特征学习。...对于无监督的图形表示学习，许多算法（例如Node2Vec和Graph-SAGE）都使用“负采样”和/或噪声对比估计损失。...我们从理论上分析了泛化性能，并提出了一种轻量级的正规化term，该term避免了大规模的节点表示范式和它们之间的高方差，从而提高了泛化性能。
项目文件中的已知 NuGet 属性（使用这些属性，创建 NuGet 包就可以不需要 nuspec 文件啦） 发布于 2018-05-10 13:49...更新于 2018-06-30 01:30 知道了 csproj 文件中的一些常用 NuGet 属性，创建 NuGet 包时就可以充分发挥新...---- “项目文件中的已知属性系列”分为两个部分： 项目文件中的已知属性（知道了这些，就不会随便在 csproj 中写死常量啦） - 吕毅 本文：项目文件中的已知 NuGet 属性（使用这些属性，创建...-- 以下属性都是为了使用单独的 nuspec 文件而准备的；如果不使用 nuspec 文件，通常无需设置这些属性。 --> 引用的项目或包中的指定部分是本项目的依赖项。默认为 all。 引用的项目或包中的指定部分不是本项目的依赖项，应该排除。
我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...即便如此，Python 的绘图功能已经趋于成熟了，如果你喜欢 ggplot 风格的代码，你可以尝试 Yhat 开发的 ggplot ；如果你倾向于绘制统计图，那么你可以使用 seaborn；如果你想体验一些更高级的功能...Python 中拥有正则表达式库re,和一个内置的字符串软件包 string。 RStudio -> Rodeo ? 对于许多用户来说，RStudio 是 R 语言中一款非常友好的编辑器。...在 R 语言中，我们可以利用 knitr 来创建可重复的可视化分析报告，RStudio 中很早就包含了这个功能。在 Python 中，最相近的软件库是 Jupyter。...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
distilling-self-knowledge-from-contrastive-links-to-classify-graph-nodes-without-passing-messages/ 这篇文章从图网络的边中蒸馏知识...，使 MLP 在图节点分类任务上达到了 GNN 的表现。...不传递消息、不使用邻接矩阵、在边集上训练，因此空间占用低、分类速度快。 此外，作者还从随机点对中蒸馏“逆边”的知识，进一步提升了模型的效果。...01 方法 分叉 MLP 通常的图神经网络方法（GNN）基于消息传递模式，使用邻居节点传递来的消息帮助中心节点的分类。那么反过来说，任一节点中应含有其邻居节点的部分信息。...代码层面解读3D点云目标检测算法TANet BERT Attack: 基于BERT的文本对抗技术 ConTNet：在视觉任务中同时使用Transformer和Convolution
基于图论(Graph theory)的网络科学认为，任何非连续事物之间的关系都可以用网络来表示，通过将互联网内的电脑、社会关系中的个人、生物的基因等不同属性的实体抽象为节点(Node)，并用连接(Link...目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包构建并实现出图。...当然，除此之外，还有一些非命令行的软件，例如cytoscape，gephi，pajek等。但我认为，对于R使用者来说，通过R做图还是最方便的。大致的流程如下图所示： ?...第三种为边列表（edgelist）,共两列数据，分别代表网络内的节点名称，每一行代表这两个节点间存在着联系。 ? 3）计算网络的各种参数，用以推断网络的性质。...如果一个节点被许多最短路径经过，则表明该节点在网络中很重要。 经过节点n的数量所占比例，介数反映了某节点在通过网络进行信息传输中的重要性。
图6：通过多种尺寸的边框进行选择性搜索，查找具有相同的纹理、颜色或强度的相邻像素。 R-CNN网络使用了选择性搜索的方法，来创建这些边界框或区域建议（region proposal）。...其创新点在于，RoIPool层共享了CNN网络在图像子区域中的前向传播过程。在图9中，是从CNN的特征图谱中选择相应的区域来获取每个区域的CNN抽象特征。...在Fast R-CNN中，通过选择性搜索方法创建这些区域，这是一个相当缓慢的过程，被认为是整个流程的短板。 ? 图11：微软研究院首席研究员孙剑是Faster R-CNN网络团队的领导者。...图12：在Faster R-CNN中，单个CNN网络用来实现区域建议和对象分类。 这正是Faster R-CNN团队所取得的成果。图12中解释了该如何使用单个CNN网络来实现区域建议和对象分类。...图14：一般来说，带有人物形象的边框往往是竖长的矩形。我们可以使用这种常理，通过创建这样维度的位置，来指导生成区域建议网络。 直观上，我们知道图像中的对象应该符合某些常见的纵横比和大小。
关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容 该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址； 依赖组件 在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...： pip3 install colorama pip3 install requests pip3 install pyshark 如果你使用的不是Kali或ParrotOS或者其他渗透测试发行版系统的话
of gene regulations from single-cell RNA-sequencing data 论文摘要 动机： 单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据为以精细分辨率重建基因调控网络...目前已经提出了许多无监督或自监督模型来从大量RNA序列数据推断GRN，但在低信噪比和丢失的情况下，很少有模型适用于scRNA序列数据。...幸运的是，TF-DNA绑定数据的激增（例如ChIP seq）使得有监督的GRN推断成为可能。作者将监督GRN推理视为一个基于图的链接预测问题，它期望学习基因低维矢量化表示，以预测潜在的调控相互作用。...结果： 在本文中，作者提出了GENELink，以利用图形注意网络推断GRN中转录因子（TF）和靶基因之间的潜在相互作用。GENELink将观察到的TF基因对的单细胞基因表达投射到低维空间。...与现有的八种GRN重建方法相比，GENELink在七个scRNA序列数据集和四种类型的地面真值网络上取得了相当或更好的性能。
id=rkeIIkHKvS 近年来，图神经网络（GNN）在社交网络、知识图谱、推荐系统甚至生命科学等领域得到了越来越广泛的应用。但在复杂的图数据中，我们很难高效利用实体之间的相互依赖关系。...1 背景知识 a）图数据与数据分类 图是一种强大的数据结构，能够轻松地表示实体（即节点）之间的各种关系（即边）。 实体可以是社交网络中的用户个体，或者分子结构图中的原子。...关系可以是社交网络中用户之间的朋友关系、相似性关系等，或者分子结构图中原子之间的相互关系。 一般在图数据中，节点（实体）的选择是固定的，但是边的构建方法却多种多样。...例如社交网络中，既可以依据用户的相似性，也可以将其交互行为、好友关系构建成边，从而组成网络。...答案：利用数据关系带来的性能提升，和原始图数据中节点从邻居获取的信息的“数量”和“质量”有关！为此，可以用两种平滑度度量方法，来衡量这两个方面！
而大多数开发者用户都会使用linux版本进行安装。 ? 对于安装部署出现的问题，TSINGSEE青犀视频团队研发的经常为客户远程调试，通常都会通过抓取网络包的方式进行排查。...当我们在使用SSH连接远程客户服务器的时候可以有两种方式进行抓包，分别是： 通过tcpdump进行抓包，对于tcpdump抓包，保存到服务器，在拷贝到本地进行分析。...通过wireshark进行抓包，对于ssh连接后，如何使用wireshark？ 本文我们就简单介绍一下如何在SSH连接linux的情况，使用wireshark进行抓包。...6、在Xshell中对创建的SSH会话进行如下设置：“连接>SSH>隧道”的“X11转移”，勾选“X DISPLAY”，参数无需修改。 此时通过SSH连接出现以下错误： ?...如果大家对TSINGSEE青犀视频云边端架构产品的抓包仍有疑问，欢迎联系我们了解。
本文是 WiX Toolset 安装包制作入门教程 系列中的番外篇，可前往阅读完整教程。 用 WiX 制作安装包还是有些门槛的。...如果你没有完全按照我教程中提供的步骤来执行（例如你用了自己的项目名，却在复制关键代码时没有改成自己的），那么极有可能在最终生成安装包后无法运行。...本文记录一些跟着教程做时可能遇到的常见问题，帮助你在遇到问题后能及时找到解决方案。如果看完还没有解决你的问题，欢迎留言探讨，也可以尝试 调试 WiX 制作的安装包。...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
但是，真实世界网络中每个节点的类型都多种，每条边的类型也有多种，而且每一个节点都具有不同且繁多的属性（异构网络）。...分为： 不带属性的同构网络(HON)（第一行）、带属性的同构网络(AHON)（第二行）、不带属性的异构网络(HEN)、带属性的异构网络(AHEN)、多重异构网络(MHEN)和带属性的异构网络(AMHEN...中间的三个图代表了三种不同的设置图结构的方法，包括从底部到顶部的HON, MHEN, AMHEN： 下方的HON表示单节点单边无属性的图网络，只建模了用户和物品是否有关联； 中间的MHEN则通过将实体(...初始edge embedding：GATNE-T中edge embedding值由随机初始化得到，而GATNE-I中的初始edge embedding同样利用节点属性生成，其中使用了节点类型&边类型的转化函数...具体过程包括： 在图上，对于每一种类型的边，通过随机游走生成节点序列，其中包含点Vi、Vj与边r； 由于是异构的，我们使用基于元路径的随机游走，然后设置路径中各节点的转移概率，0或1； 基于元路径的随机游走策略确保了不同类型节点之间的语义关系能够正确地融入到
；第三，将图神经网络应用到推荐系统中，构建user-ad的图结构，利用user2user、ad2ad和user2ad之间的关系以及内容属性信息来生成高质量的广告推荐。...总的来看，图神经网络和图嵌入密切相关，都属于表示学习范畴。从节点到图有两个层次理解： 从节点角度来看将图中的节点表示成低维稠密向量。...图类型包括无向图、有向图等，而图规模则包括节点的数量和边的数量，根据图不同的类型以及规模会确定使用不同的图神经网络模型； 第三步，根据训练集和任务确定损失函数。...训练集主要包括有监督、半监督和无监督三种类型，任务则包括节点级别、边级别和图级别。根据训练集和任务类型不同来确定损失函数，从而确定任务的目标； 第四步，使用计算模块构建图神经网络模型。...因为图结构数据和其他图像、文本数据不同，图结构数据中的每一个节点可以通过边的关系利用其他节点的信息，这就导致GCN模型需要输入整个图，所以会使用训练集、验证集和测试集，这个过程称为转换学习。
本文是复杂网络课的一个小作业，主要学习如何导入图数据以及如何利用igraph包绘制网络图。 ?...导入边数据和节点数据 这里主要是将边数据和节点数据分别导入，再利用igraph包中的graph_from_data_frame()将边，节点数据进行合并构成一个网络图。...注意：节点数据中可包含一些属性（年龄，性别等），这些属性可以再在分析和绘图中起到较大作用。比如：各个节点的形状可由年龄大小决定，节点颜色可由性别决定。...在我们本文的数据中，只包含一个节点属性（课程所含类别：1，2，3，4），数据包含36个节点，35条边。...当然，上面的plot函数中，很多参数你都可以使用默认参数，最主要的是layout的设置。下面我整理了一些用的比较多的选项。 ?
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