MindSpore加载图数据集 MindSpore加载图数据集 MindSpore提供的mindspore.dataset模块可以帮助用户构建数据集对象...图的概念 通常一个图（graph) G是由一系列的节点(vertices) V以及边（eage）E组成的，每条边都连接着图中的两个节点，用公式可表述为：G = F(V, E)，简单的图如下所示。...数据集下载和转换 (1) 数据集介绍 常用的图数据集包含**Cora、Citeseer、PubMed**等 原始数据集可以从[ucsc网站](https://linqs-data.soe.ucsc.edu...（2）数据集下载 以下示例代码将cora数据集下载并解压到指定位置。...加载数据集 MindSpore目前支持加载文本领域常用的经典数据集和多种数据存储格式下的数据集，用户也可以通过构建自定义数据集类实现自定义方式的数据加载。
前几天看到一个群友提的一个问题，根据数据集中的某一个变量的值将一人大数据集拆分为多个小数据集（见上图第15题），实现这一目的的方法有多种，最常见的方法应该是宏循环，下面以根据变量SEX来拆分数据集SASHELP.CLASS...h.output(dataset:cats('sex_', SEX)); run; 上面几种方法中第一种方法程序行数最少，第二种方法行数最多，但是我们可以看到第一、第三种方法有多次SET的操作，所以当要拆分的数据集较大时建议用第二种方法以提高效率
ggridges包提供了geom_density_ridges_gradient()函数，用于画核密度估计峰峦图 1数据结构 这里我们用到的是ggridges内了数据lincoln_weather，该数据是关于每个月各种天气指标...，包括温度湿度等等，其中我们要用到的两列为平均温度mt和月份mon,这是我简化后的数据，便于展示 与单数据系列不同的是这里要提供两个变量，x轴对应温度，即统计变量，y轴为分类变量 image.png...2绘制峰峦图代码 library(ggplot2) library(ggridges) library(RColorBrewer) ggplot(lincoln_weather, aes(x = `Mean...colours = colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))(32)) image.png 4用stat_density_ridfes()画峰峦图，...scale_fill_viridis_c( name = "Probability", direction=-1) image.png 6jittered_point绘制带点的概率分布图
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，学术界需要公开的数据集来证明模型的效果，工业界更需要以数据集为基础来构建更鲁棒的对话系统，那么业界成熟的对话系统数据集有哪些呢，对于多轮，如何更科学的采集数据减少错误呢...这是出发点，采集过程中会告诉标注人员用户目标，然后标注人员开始与系统对话，这里的系统也是一个人，然后两个人对话生成多轮对话流。一句话就是human2human。...在数据集上用监督学习训练对话模型。[M2M框架图]生成大纲与段落的示例。 [在这里插入图片描述]用户根据M2M生成的outline，来生成真正的对话数据集。...数据集较多，特别是后面一次会有多个任务的数据集，也没有全了解。DstC1: 5个slot（路线，出发点，重点，日期，时间），用户目标在对话过程中不会发生变化。...：收集了一系列公开的开放域对话数据，并对数据进行了统一的整理以及提供了统一的评测方式，期望从多个技能、多个领域的角度对模型效果进行综合评价目前中文数据集看到还比较少，SMP也出过一些单轮对话数据集，总体上还是不如英文丰富
其中一个主要原因是当前的数据集仅采用一种类型的4D雷达，因此难以在相同场景中比较不同类型的4D雷达。因此，本文首次引入一个新颖的大规模多模态数据集，其中同时捕获了两种类型的4D雷达。...我们的主要贡献如下： 提供了一个包含多模态数据的数据集，包括相机数据、LiDAR点云和两种类型的4D雷达点云。...我们的数据集可以研究不同类型的4D雷达数据的性能，有助于研究能够处理不同类型4D雷达数据的感知算法，并可用于研究单模态和多模态融合任务。...图2.传感器校准的投影可视化 数据集标注 数据集为每个对象提供了3D边界框、对象标签和跟踪ID。...数据收集和分发 图3. 不同标签中对象数量的统计 对数据集进行了统计分析，并总结了每个标签的总数，如图3所示。我们呈现了一个扇形图来显示前六个标签的对象数量。"Car"标签略多于总对象数量的50%。
近日，浙江大学杨洋老师科研小组（yangy.org）和信也科技联合发布大规模动态图数据集 DGraph，旨在服务图神经网络、图挖掘、社交网络、异常检测等方向的研究人员，为之提供真实场景的大规模数据。...DGraph 一方面可以作为验证相关图模型性能的标准数据，另一方面也可用于开展用户画像、网络分析等研究工作。...数据集主页：https://dgraph.xinye.com/ Github:https://github.com/DGraphXinye/ 相关论文： DGraph: A Large-Scale Financial...http://yangy.org/works/dgraph/dgraph_2022.pdf 01 数据集描述 DGraph 的源数据由信也科技提供。...02 数据特色 2.1 场景真实 DGraph 来源于真实的金融业务场景，其构建逻辑贴近工业落地，为数据集的使用者提供了探索如何将图模型扩展到金融领域落地应用的机会。
本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下，应用焦点损失函数来训练一个多分类模型。...背景 让我们首先了解类别不平衡数据集的一般的处理方法，然后再学习 focal loss 的解决方式。 在多分类问题中，类别平衡的数据集的目标标签是均匀分布的。...若某类目标的样本相比其他类在数量上占据极大优势，则可以将该数据集视为不平衡的数据集。...也就是说，该函数侧重于用困难样本稀疏的数据集来训练。...将 Focal Loss 应用于欺诈检测任务 为了演示，我们将会使用 Kaggle上的欺诈检测数据集 构建一个分类器，这个数据及具有极端的类不平衡问题，它包含总共6354407个正常样本和8213个欺诈案例
今天使用图神经网络和一个很新的库StellarGraph，然后基于TensorFlow搭建了一个分类模型 先来看一下谷歌对cora数据集的介绍： The Cora dataset consists...翻译过来就是： ==== Cora数据集，该数据集由 2708 篇论文，及它们之间的引用关系构成的 5429 条边组成。...dataset = sg.datasets.Cora() display(HTML(dataset.description)) G, node_subjects = dataset.load() 数据集的介绍...： print(G.info()) 论文类型： node_subjects.value_counts().to_frame() 划分数据集： train_subjects, test_subjects...__name__} visualization of GCN embeddings for cora dataset", ) 画图来check一下我们的图神经网络的分类是否准确： 训练之前的：
临床试验的SAS程序猿/媛都知道，FDA对所提交的数据集的大小是有限定的，因为数据集过大在操作时会有点麻烦（比如打开会很慢），所以当我们生成最终的数据集时就要进行一个操作：按照字符型变量值的最大长度来重新定义变量的长度...，以删除多余的空格从而减少数据集的大小。...&mem modify &modlst ; quit; %mend relngth; /*SDTM数据集所在的逻辑库名字*/ %let slib=TRANSFER;...nrstr(%relngth(slib=&slib, mem='||cats(MEMNAME)||'))'); run; 当然还可以使用PROC CONTENTS或者FILENAME PIPE方法来得到数据集..._all_ memtype=data; run; /*数据集变量列表 proc contents data=&mlib..cd out=varlist; run; */ /*FILENAME PIPE
作者分享了几个很有用的SAS技巧，比如自动打开所标记的数据集、自动获取某个变量的值。可惜没有分享源程序，所以我写了三个小程序，实现了自动打开数据集、执行选中程序并打开生成的数据集以及复制变量值。...自动打开所选中的数据集。当我们想打开一个很长程序中间过程的一个数据集时，一般的操作是资源管理器 - 逻辑库，然后找到目标数据集双击打开。...当我们想运行一个很长程序中间几行程序并自动打开所生成的数据集时，一般的操作是运行选中的程序，然后资源管理器 - 逻辑库，再双击打开刚生成的数据集。...当我们要在一个数据集中筛选出某一变量取特定值时的记录时，比如要筛选某一个AETERM，一般的操作是打开数据集或者从他处手动复制这个AETERM，然后粘贴到程序编辑器选中对应的语句中。...F9，选中的数据集自动打开 选中目标程序行按F10，选中的程序执行并自动打开所生成的数据集 选中目标变量按F11一次，得到目标变量的第一个值，再选中目标变量按F11一次，得到目标变量第二值，重复上述动作直到得到想要的变量值
研究人员结合人类参与者的高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES) 期间的生理和连续行为指标，提出了一个数据集。...这个独特的数据集支持一系列假设检验，包括 tDCS/tACS 位置和频率、大脑状态、生理、疲劳和认知表现的相互作用。...数据集描述： 数据集概括图 数据集概括图：将高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES；包括 tDCS 和 tACS) 期间的生理和连续行为指标相结合的数据集。...|--Documents |--Results 绘制为时间序列、频谱图和行为 CTT 的试验，类似于下面。可通过如下链接找到。...如果想对数据进行下采样，请使用 GX_DataDownSample.m 脚本。该脚本具有一个 GUI，允许您根据要对数据进行下采样的程度粘贴文件名、位置和下采样因子。该脚本假定文件结构如上所示。
<?php require_once 'base.php';?> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UT...
1.8 补充知识 每次执行指令要进入相应的目录中，麻烦，可以通过环境变量简化操作。 1.8.1 环境变量配置 我的电脑右键——属性——高级 ?...将mysql指令目录地址添加到环境变量的Path值中 ? 这时候就可以在任意目录下使用mysql指令 ?...原理： 1、输入指令后，首先在当前目录下查找，如果当前目录下找不到，就到环境变量的Path中查找 2、Path中有很多目录，从前往后查找 1.8.2 校对集 1、概念：在某种字符集下，字符之间的比较关系...比如赵钱孙李大小关系，不同的标准关系不一样 2、校对集依赖与字符集，不同的字符集的的比较规则不一样，如果字符集更改，校对集也重新定义。 3、不同的校对集对同一字符序列比较的结果是不一致的。...values ('a'),('B'); Query OK, 2 rows affected (0.00 sec) Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0 测试：两个表的数据都是有小到大排序
Git是一个开源的分布式版本控制系统,是目前世界上最先进,最流行的版本控制系统,可以快速高效地处理从很小到非常大的项目版本管理.
一般来说，如果做任务导向型对话的程序员训练模型数据集不够大且不够多样，那么接下来的工作很有可能受阻。 为了帮助缓解这个问题，斯坦福自然语言处理小组公布了一组语料库。...这组数据集包含了3031条多轮对话数据，内容主要分布在日程安排、天气信息检索和兴趣点导航。 这个对话集是通过知识库建立的，确保系统对自然语言处理得灵活流利。...数据集与人类的对话差不多是下面的画风—— ? 在这个数据集中，用户有两种可能的模式：驾驶员模式和助手模式。...△ 助手模式示意图 数据集中的数据大致可以分为以下几类： ? 每个领域slots的类型和数量统计如下： ?...最后，附数据公开下载地址： http://nlp.stanford.edu/projects/kvret/kvret_dataset_public.zip Paper地址： https://arxiv.org
Falling Asleep（入睡，来自GIPHY网站） 感谢麻省理工学院和IBM的研究人员，我们现在有了一个做了清晰的标签标记的数据集，其中包含有100多万个视频短片。...这个数据集名为“Moments in Time”，已经收集了地球上发生的数百种常见行为，有鲜花绽放的美丽时刻，也有令人尴尬的被绊倒和嘴啃泥场景。...迄今为止，大量标记过的图像数据集，如用于物体识别的ImageNet和用于场景识别的Places，在开发更准确的图像分类和理解模型中发挥了重要作用。...“虽然用标签标记了行为的视频数据集在Moments in Time之前就已经存在，但它们比图像数据集要小好几个数量级。此外，它们是以人为中心的，有时还是针对特定领域的（比如体育）。”...Playing Music（演奏/播放音乐，来自GIPHY网站） 在该数据集的下一版本中，该团队计划使用相同的视频集合，并标记出每个视频中发生的多个行为。
变量筛选 发现 GitHub 有个 issue，说这个包的变量筛选功能不起作用（https://github.com/NikNakk/forestmodel/issues/19）。 ?...remotes::install_github("ShixiangWang/forestmodel") 这里用示例数据演示下变量筛选的效果： library("forestmodel") library...多模型可视化 如果进行批量的单变量分析会产生多个模型，前面说了这个包支持可视化，用我之前写 ezcox 包的示例试试看。..., "sex", "ph.ecog"), return_models = TRUE) ml = zz$models$model forest_model(model_list=ml) 出来一个很奇葩的图：...虽然这样模型区分的很明显，但我想要的是不需要显示模型名字，因为如果做批量分析，显示名字没有意义，只需要说明做的是单变量分析就可以了。
前情回顾 Seurat 4.0 ||您的单细胞数据分析工具箱上新啦 Seurat 4.0 ||单细胞多模态数据整合算法WNN Seurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据 Seurat 4.0...多模态分析提供了更接近细胞真实状态的数据，也为细胞类型的鉴定提供了新的可能。...为了演示到这个多模态参考的映射，我们将使用由10x Genomics产生的2700个PBMCs的数据集，并通过SeuratData包调取。...这里我们一定要用桑基图看不同注释结果的拟合程度啊。...在前面的示例中，我们在映射到参考数据集的UMAP空间可视化了查询数据集。保持一致的可视化可以帮助解释新的数据集。
日光地图分布图数据 在社区和专业地图绘制者的支持下，Daylight 是全球开放地图数据的完整分发版。...日光地图发行版将包括一个新的数据集，该数据集由矢量化的土地覆盖物特征组成，这些特征来自欧洲空间局的 2020 年世界覆盖物（10 米）栅格。...该数据集覆盖全球，适用于最大 1:100 万（缩放级别 8）的地图。 Daylight Map Distribution（DMD）数据集是一个包含有关地球表面日照分布的信息的数据集。...DMD数据集由卫星观测、地面观测和气象模型等多种数据源融合而成，提供了高时空分辨率的日照信息。 这个数据集对于太阳能行业非常重要，因为它可以帮助太阳能公司和研究人员确定最佳的太阳能板安装位置。...数据集结构 数据集发布由团队定期创建，并将相应纳入 GEE 数据集。
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