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其实你就学不会 Python

标题党一下,Python 程序员成千上万,当然有很多人学得会。这里说的“你”,是指职场中的非专业人员。 职场人员一般会用 Excel 处理数据,但也会有很多无助的情况,比如复杂计算、重复计算、自动处理等,再遇上个死机没保存,也常常能把人整得崩溃。如果学会了程序语言,这些问题就都不是事了。那么,该学什么呢? 无数培训机构和网上资料都会告诉我们:Python! Python 代码看起来很简单,只要几行就能解决许多麻烦的 Excel 问题,看起来真不错。 但真是如此吗?作为非专业人员,真能用 Python 来协助我们工作吗? 嘿嘿,只是看上去很美! 事实上,Python 并不合适职场人员,因为它太难了,作为职场非专业人员的你就学不会,甚至,Python 的难度可能会大到让你连 Python 为什么会难到学不会的道理都理解不了的地步。

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IJCAI2020 | 知识图神经网络预测药物与药物相互作用

今天给大家介绍的是湖南大学信息科学与工程学院全哲教授课题组在IJCAI 2020会议上发表的一篇关于知识图神经网络预测药物与药物相互作用的文章。在本文中,作者提出了一个称为知识图神经网络(KGNN)的端到端框架,以预测药物与药物相互作用(DDI)。KGNN框架可通过在知识图谱(KG)中挖掘与药物关联的实体关系,以有效地获取药物及其潜在的邻居实体信息。为了提取KG中存在的高阶拓扑结构和语义关系,KGNN从KG中每个实体的邻域中学习作为它们的局部感知域,然后将当前实体表示的偏差及其邻域信息进行聚合。这样,可将感知域自然地扩展到多个跃点,以对高阶拓扑信息进行建模并获得潜在的长距离药物相关性。

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【CVPR2023】高保真自由可控的说话头视频生成

来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本文提出一种新的模型,可以产生高保真的头部视频,可以自由控制头部姿态和表情。 说话头生成是根据给定的源身份和目标运动生成视频。然而,目前的方法面临着一些挑战,限制了生成视频的质量和可控性。首先,生成的人脸往往存在意想不到的变形和严重的失真。其次,驾驶图像没有明确地解缠运动相关信息,如姿态和表情,这限制了在生成过程中对不同属性的操作。第三,由于相邻帧之间提取的地标不一致,生成的视频往往存在闪烁伪影。本文提出一种新的模型,可以产生高保真的头部视频,可以自由控制头部姿态和

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