这个命令会从 Laravel 官方的存储库中下载最新版本的 Laravel 5.5 代码并安装到名为 "responses" 的文件夹中。...在 database/migrations 目录下的create_posts_table.php 的文件，定义了posts表的字段和结构。...：属性访问器和可选的嵌套转换。...在Resource中，可以通过 $this 直接访问模型的属性。这个神奇的功能是通过 DelegatesToResource trait 在基础资源类中实现的。...参考链接：First impressions on Laravel API Resources | HackerNoon具有嵌套关系的可重用 API 资源 — Laravel 5.5 |由 Marco
https://stackoverflow.com/questions/26748069/ggplot2-pie-and-donut-chart-on-same-plot 问题 尝试用 ggplot 重复此图：...答案二 用 par(new=TRUE) 叠加饼图： donuts_plot <- function( panel = runif(3), # counts
在许多涉及图神经网络的学习任务中，通过读出函数将节点特征有效地聚合为图级表示是必不可少的一步。通常，读出是简单且非自适应的函数，其设计使得得到的假设空间是排列不变的。...先前对深度集的研究表明，这样的读出可能需要复杂的节点嵌入，通过标准的邻域聚合方案很难学习。基于此，我们研究了神经网络给出的自适应读出的潜力，这些神经网络不一定会产生排列不变的假设空间。...我们认为，在一些问题中，如分子通常以规范形式呈现的结合亲和性预测，可能会放松对假设空间排列不变性的约束，并通过使用自适应读取函数学习更有效的亲和性模型。...我们的经验结果证明了神经读出在跨越不同领域和图特征的40多个数据集上的有效性。此外，我们观察到相对于邻域聚合迭代次数和不同的卷积运算符，相对于标准读数(即和、最大值和平均值)有一致的改进。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib matplotlib....
5 PromQL处理瞬时向量和区间向量上的区别 5.1 PromQL聚合操作 例如：sum，min，max，count等聚合函数，只能作用于瞬时向量上。...// 这是错误的，因为count只能作用于瞬时向量，而这个查询本身返回的是区间向量 count(http_requests_total{job="prometheus"}[5m]) 5.2 PromQL...内置函数 5.2.1 ceil()向上取整，瞬时向量 ceil(v instant-vector) 将 v 中所有元素的样本值向上四舍五入到最接近的整数。...，区间向量 changes(v range-vector) 输入一个区间向量， 返回这个区间向量内每个样本数据值变化的次数（瞬时向量）。...# 如果样本数据值没有发生变化，则返回结果为 1 changes(node_load5{instance="192.168.1.75:9100"}[1m]) # 结果为 1 6 结语 深刻的理解瞬时向量和区间向量的含义
在许多情况下，应用程序将使用 RAG 来执行向量检索和其他 LLM 优化，而这些优化最适合使用向量数据库来实现。 然而，有一家公司正在推销 RAG 的另一种用法——一种不涉及向量数据库的用法。...Writer.com 是“基于图”RAG 的支持者，这意味着构建知识图谱并使用图数据库而不是向量数据库。...“知识图谱，我们的基于图的检索增强生成 (RAG)，比使用向量检索的传统 RAG 方法实现了更高的准确性，”Writer 在其主页上宣称。...Writer 的方法是在开始时使用其自己的模型收集更多元数据，然后使用图数据库而不是向量数据库来管理数据。 “图数据库旨在存储实际信息——那些是节点——[以及] 实体之间的关系——那些是边。...总之，Writer 的知识图谱方法是否能够获得与具有向量数据库的“传统”RAG 相同的发展势头还有待观察。但这肯定是一个让 Writer 与众不同的机会，也许也是一个让图数据库公司探索的机会。
下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...绘制 CI 的空间由此列的宽度确定。...#> 6 1.51 (0.67 to 2.35) 应用主题绘制简单的森林图...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在屏幕截图中,文件中没有pathdata.因此,屏幕上没有任何内容.我正在显示VectorDrawable xml文件的内容.将内容复制到android studio中的空白xml文件中,并在屏幕上看到蓝色绘制的形状
其中，第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取的是与第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向，依次类推，我们可以取到这样的k个坐标轴。...（3）特征向量(eigen vector) 特征向量为对应主成分的线性转换向量（线性回归系数），特征向量与原始矩阵的矩阵积为主成分得分。特征向量是单位向量，其平方和为1。...值以及相对方差 wine.pca$loading #特征向量，回归系数 wine.pca$score screenplot(wine.pca) #方差分布图 biplot(wine.pca,scale=...选择的主成分足以解释的总方差大于80% (方差比例碎石图) 2. 从前面的协方差矩阵可以看到，自动定标(scale)的变量的方差为1 (协方差矩阵对角线的值)。...待选择的主成分应该是那些方差大于1的主成分，即其解释的方差大于原始变量（特征值碎石图，方差大于1，特征值也会大于1，反之亦然）。
密度图和直方图 sunqi 2020/8/3 Density Plot Density Plot：也称作核密度图 函数和参数 geom_density() color, size, linetype:...# 添加密度图默认绘图 p1 <- p + geom_density() + # 添加垂直线 geom_vline(aes(xintercept = mean(weight)), linetype...= c("#868686FF", "#EFC000FF")) # 更改线的颜色和填充颜色和垂直线 p4 <- p + geom_density(aes(fill = sex), alpha = 0.4...", fill="white") + # 密度图部分 geom_density(alpha = 0.2, fill = "#FF6666") # 分组 p4 <- p + geom_histogram...结束语 核密度图和直方图一般在论文中使用的很少，这也就注定是一个数据探索阶段的绘图，所以修的再漂亮也没什么用 love&peace
，静止的“锁和钥匙”理论并不普遍适用，原子位点和结合姿势的变化可以为理解药物结合提供重要信息。...然而，计算开销限制了蛋白质轨迹相关研究的发展，从而阻碍了监督学习的可能性。...本文提出了一种基于改进的等变图匹配网络的时空预训练模型，称为 ProtMD，它包含两个自监督学习任务：原子级基于提示的去噪生成任务和构象级快照排序任务，以捕捉分子动力学(MD)轨迹中的信息。...ProtMD 中的编码器能够捕获MD内的短期和长期依赖性，生成大于或等于一步的构象。...该模型的性能超越以往基于蛋白质3D静态结构信息的AI模型，达到目前最优，证明了蛋白质动态空间信息在蛋白质-小分子亲和力预测问题上的重要性。
密度曲线图所使用的图层函数为geom_density() ,而且函数内position参数位置类型与我们之前讲到的直方图、柱形图（条形图时一样的）。...，在面积图、柱形图中使用fill参数） ggplot(diamonds,aes(x=price))+geom_density(colour="steelblue") ?...当然密度曲线的函数中也允许出现分类变量： ggplot(diamonds,aes(x=price,colour=clarity))+geom_density() ?...那么我们依次尝试其他几种参数情况下的密度曲线图呈现何种效果： 堆积：（position="stack"） ggplot(diamonds,aes(x=price,fill=clarity))+geom_density...关于概率密度曲线的分面表达： ggplot(diamonds,aes(x=price,fill=clarity))+geom_density(position="fill")+facet_grid(.
1.摘要 从分子结构预测理化性质是人工智能辅助分子设计的关键任务，目前已经提出了越来越多的图神经网络 (GNN) 来应对这一挑战。...然后对于每一层，提出相应的消息传递模块来平衡表达能力和计算复杂度。基于这两个模块，作者构建了多重分子图神经网络 (MXMNet)。...由此，对于一个分子图，可以构建出一个两层多重图——一层 (Local GI) 代表着局部几何信息，另一层 (Global GI) 代表着全局的几何信息。...为了更好地结合两个层次的信息，作者引入了交叉层 (Cross Layer)，如下: 交叉层以上一层的节点表示为输入，将其转换成下一层的输入，形成图(a)中交叉学习的方式。...可以发现，作者提出的方法表现强劲，在不同的目标上均有不错的表现。
之前发过一篇推文 ggplot2画散点图拼接密度图 模仿下面这幅图片。但是遇到一个问题是如何给密度图某一个部分填充不同的颜色，就像下面的图片被红色方框圈住的部分。 ?...area plot : Quick start guide - R software and data visualization - Easy Guides - Wiki - STHDA 首先是最基本的密度分布图...第一步是构造数据 x<-rnorm(500,0,1) df<-data.frame(x) df 基本的密度分布图 ggplot(df,aes(x))+ geom_density() ?...image.png 这里需要注意的一个问题是默认的Y轴是小数，应该是某个值占所有的数据的比例，如果要把它改成频数可以加stat="bin"参数 ggplot(df,aes(x))+ geom_density...image.png 上面的图如果想要给x小于-2和大于2的填充另外一种颜色改如何实现呢？
前言 在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中，我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析，那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析，也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包...：ggplot2 密度分布图 在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。...这条曲线排除了由于取样不同和测量不准所带来的误差，能够精确地反映总体的分布规律，密度分布图其实就是密度分布曲线的填充。 原文的的密度分布图的绘制软件为R，为啥不用Python？...接下来我们使用下面代码添加密度曲线 p + geom_density() ?...xlim(0,80000)来调整，这样我们就做出了漂亮的密度分布图 ?
之前在学习ggplot的时候，一直存在着一个困惑。 就是这个函数是否允许两个做出来的两个相关图表重叠嵌套（也就是在一个大图（主图）的边缘位置，放置另一个缩小版的小图）。...不过他的处理方式不是通过ggplot的内置函数，而是通过grid包中的viewport函数来实现的： 以下是具体的实现步骤： 加载包： library(ggplot2) #用于画图，主图和附图都使用ggplot...的内置数据集 library(grid) #用于设定附图的长宽及叠放在主图的精确位置 加载并预览数据集： 这里我们还是使用关于钻石的那个数据集（之前的图表案例很多都是使用该数据集） data(diamonds...因为附图要放置在主图边缘并且缩放很大比例，为了防止其背景和网格线系统遮挡主图的重要信息，对其主题元素进行了大量的简化。 将主图与附图合成一并显示： print(chart2,vp=vie) ?...其实仔细看这种做法，里面也不外乎图层叠加，先做出主图，然后通过viewport函数将附图缩小并叠加到主图上，不过这种方式用来展示一些需要多角度透视的数据分布问题还是很合适的，而且因为是依赖于不同的包，所有主图与附图之间没有严格的类型限制
不过，大多数算法都针对栅格图像，也就是位图，而不支持矢量图。 虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。...△Im2Vec的插值效果 原理架构 为建立无需向量监督的矢量图形生成模型，研究人员使用了可微的栅格化管线，该管线可以渲染生成的矢量形状，并将其合成到栅格画布上。...，ImageVAE则受到低分辨率栅格图像的限制（图a），而Im2Vec能够生成矢量输出，因此具有相关的可编辑性和紧凑性优势；二者在生成插值上也都实现了较好的效果(图b)。...，具有显著拓扑变化。...此外，由于缺乏向量监督，在特殊情况下，Im2Vec可能会采用包含退化特征的近似最优值，或者考虑语义上无意义的部分来生成形状。
今天重复第一个内容：用R语言的ggplot2画山脊图展示以上四人的投篮出手距离的分布。...暂时还没有搞懂 完整的作图代码 library(ggplot2) library(ggthemes) ggplot(data=df,aes(x=dist_cut))+ geom_density(aes...image.png 解释代码 library(ggplot2) library(ggthemes) 加载用到的包 ggplot2用来作图 ggthemes用来补充一些ggplot2的主题 最基本的密度图...~.)+ theme_gdocs() 去掉y轴的刻度标签 ggplot(data=df,aes(x=dist_cut))+ geom_density(aes(fill=player_name)...("Players", values = c("#FFCC33", "#FF3300", "#990000", "#0066FF")) 大家可以自己从最基本的密度图然后逐步向上叠加代码看看效果
不过，大多数算法都针对栅格图像，也就是位图，而不支持矢量图。 虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。...△Im2Vec的插值效果 原理架构 为建立无需向量监督的矢量图形生成模型，研究人员使用了可微的栅格化管线，该管线可以渲染生成的矢量形状，并将其合成到栅格画布上。 ?...重构性能评估 首先，计算各种方法和数据集的重建损失： ? 值得注意的是，在没有向量监督的情况下，SVG-VAE和DeepSVG均无法在数据集上运行。...，ImageVAE则受到低分辨率栅格图像的限制（图a），而Im2Vec能够生成矢量输出，因此具有相关的可编辑性和紧凑性优势；二者在生成插值上也都实现了较好的效果(图b)。...此外，由于缺乏向量监督，在特殊情况下，Im2Vec可能会采用包含退化特征的近似最优值，或者考虑语义上无意义的部分来生成形状。
现在，由阿姆斯特丹大学（UvA）的科学家领导的一个团队将 MRI 和显微镜相结合，生成了两个完整大脑的 3D 图像，具有前所未有的细节水平。...研究人员使用了超高场 7-T MRI 系统，该系统具有比医院常规使用的 MRI 系统更强大的磁铁。研究人员专门为这些研究编写了 MRI 软件，以适应活组织和保存组织之间的差异。...将单独的脑切片放置在特别订购的载玻片上，并使用定制的实验室设备进行处理。 图示：从重建的人脑中获得的解剖细节。...（来源：论文） 在对单个显微镜载玻片进行数字化后，研究人员创建了新算法，以纠正由切割和显微镜处理引起的组织变形。经过数周不间断的计算，研究人员终于能够对两个单独的大脑进行完整的重建。...研究人员表示：「我们展示了第一个可公开访问的 3D 全脑图，其中包含多个显微镜对比和 7-T 定量多参数 MRI 在 200 μm 处重建。」
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