兴趣点(Point-of-Interest, POI)查询是目前地图服务系统与叫车应用中最重要的功能之一。现有的POI查询方法聚焦在比较查询的上下文信息和POI的地理信息之间的静态相似性来返回结果。但是，在实际应用中，由于POI查询具有动态变化的特点，对于不同时空情景下不同用户的相同查询，系统往往不能很好的返回个性化的查询结果。为此，罗格斯大学与百度的研究人员在WWW2021上发表了论文 《Incremental Spatio-Temporal Graph Learning for Online Query-POI Matching》。该论文提出了一种增量的时空图学习框架（IncreSTGL） 用于解决动态场景下的在线POI查询问题。
来源：机器之心本文约3000字，建议阅读5分钟本文介绍了由腾讯 AI Lab 和微信公众平台共同研发的一种最新的在异质图上基于邻域交互的点击预测新模型。 本文介绍的是腾讯 AI Lab 和微信公众平台共同研发的一种最新的在异质图上基于邻域交互的点击预测新模型。论文题目为《Neighbour Interaction based Click-Through Rate Prediction via Graph-masked Transformer》，论文已被 SIGIR2022 录用。并且在实际线上场景部署 A/
机器之心专栏 腾讯 AI Lab 和微信公众平台 本文介绍的是腾讯 AI Lab 和微信公众平台共同研发的一种最新的在异质图上基于邻域交互的点击预测新模型。论文题目为《Neighbour Interaction based Click-Through Rate Prediction via Graph-masked Transformer》，论文已被 SIGIR2022 录用。并且在实际线上场景部署 A/B 测试中获得很好的效果。 论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.11
今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库，其中有名气很大的也有鲜为人知的。
TLDR：外卖推荐系统旨在为用户提供含有符合用户兴趣偏好的菜品的商家，已经服务于数十亿用户。与传统推荐不同，外卖推荐面临两大挑战：（1）双重交互感知偏好。传统推荐往往关注单一层次的用户对商品的偏好，而外卖推荐则需要综合考虑用户对商家和菜品的双重偏好。(2) 一天内的用户显著偏好变化。传统的推荐通常从会话级别或天级别的角度对用户偏好的连续变化进行建模。然而，在实际的外卖系统中，一天中的早、中、晚、深夜时段，用户的偏好差异显著。
首先要说明的是, 这个棋牌游戏的服务器架构参考了网狐棋牌的架构。网狐棋牌最令人印象深刻的是其稳定性和高网络负载。它的一份压力测试报告上指出：一台双核r的INTEL Xeon 2.8CPU加上2G内存和使用共享100M光纤的机子能够支持5000人同时在线游戏。 在研究其服务器框架后发现，它的网络部分确实是比较优化的。它主要采用了Windows提供的IO完成端口来实现其网络组件。本服务器虽然参考了其设计，但是还是有很大的不同，因为这个服务器框架主要是用在linux系统之上，而网狐棋牌是基于Windo
该网站链接：https://www.r-graph-gallery.com/histogram_several_group.html
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
说实话，我觉得做个程序员挺好的。日常工作有很多，写代码、对需求、写方案等等，但我最爱画图：流程图、架构图、交互图、功能模块图、UML 类图、部署图、各种可视化图表等等五花八门。
UML 中包括九种图:用例图、类图、对象图、状态图、时序图、协作图、活动图、组件图、 配置图。
TLDR: 本文针对推荐数据中的噪声和倾斜分布问题，提出了一种基于超图Transformer的全局关系学习方法。该方法采用了自适应的超图关系学习，以得到更好的节点间关系结构，并采用全局信息传播模式，以便从交互稠密的用户、商品向交互数据稀疏的节点传递信息，并缓解交互数据在不同用户、商品节点间倾斜分布的问题。
之前开发ECharts时，拿着官网的Sample示例就开干，效率确实高了，但后面也重构了很久，直到全面熟悉和掌握了ECharts后，才能得心应手，做出想要的效果，特别是被张杰老师这样的图表专家鞭策下，目前除了满足基本的交互外，对学术论文级的场景需求也完全得到满足（导出矢量图、图例大小位置调整，图例追加等都花了不少精力去优化，2.8版本见分晓）。
呆鸟云： """ Python 的数据分析能力已经被大家充分认可了。处理数据的 Pandas，绘制可视图的 Matplotlib，生成交互图的 Bokeh，实现机器学习的 Scikit-learn 等等，Python 数据分析师早就能把这些工具用得出神入化了。但今天呆鸟要和大家聊一聊 Python 数据分析报告的痛点。 """
Graph Transformer已成为ML的重要架构，它将基于序列的Transformer应用于图结构数据。然而当面对大型图数据集时，使用Graph Transformer会存在扩展性限制。为此，「Google提出了一个稀疏注意力框架Exphormer，它使用扩展图来提高图Transformer的可扩展性，并在长期依赖关系表现出了强大的性能」。
学过Python的小伙伴都会知道，Matplotlib是Python生态最好用的可视化工具库，吹爆也不为过。👍 Matplotlib作为高度定制化的绘图工具，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。 只要你使用Python编程便可完美绘制二维统计图表、三维图表、动态图表、交互图表，甚至可以编辑图片，修改各种元素。📊 刚接触Matplotlib的小伙伴可能无法绘制出好看的图，这里建议使用内置的style风格，只需要一行代码便可以让图表变得好看。🤩 Matplotlib提供了几十种图表样式，
本文由 PPV课 - korobas 翻译，未经许可，禁止转载！ 原文翻译链接：http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 一、介绍 在Python中，有很多数据可视化途径。因为这种多样性，造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。我将采用下面的工具来创建绘图数据示例： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在实例中，我们利用pandas来操作数据，驱动
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，本文就将以jupyter notebook为开发工具，详细介绍Plotly的基础内容。
SPSS是社会统计科学软件包的简称， 其官方全称为IBM SPSS Statistics。SPSS软件包最初由SPSS Inc.于1968年推出，于2009年被IBM收购，主要运用于各领域数据的管理和统计分析。作为世界社会科学数据分析的标准，SPSS操作操作界面极其友好，结果输出界面也很美观，同时还配备十分详细的用户手册。
对称加密算法中，由于加密解密都是有同样的秘钥，所以秘钥是需要进行共享的，所以也被称为共享秘钥算法。三重DES加密是使用了2个DES，进行多次操作来完成的，所以其秘钥长度为：56*2=112
WWW 2022已公布录用论文，接收323篇/投稿1822篇，录用率为17.7%，完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/
3、UML中，对象行为是通过交互来实现的，是对象间为完成某一目的而进行的一系列消息交换。消息序列可用两种类来表示，分别是（ D ）。
随着多组学数据的增加，如何将已有的数据进行整合供后续研究者使用成了一个关键的问题。不同于基于测序的多组学技术，基于成像的多组学技术显得更为直观，以merFISH与seqFISH为代表的基于成像的空间多组学技术大大丰富了相关数据，然而如何合理的运用这些数据仍然是一个问题。另一方面，在临床上，荧光原位杂交技术（FISH）是癌症诊断的金标准，在我国很多省份纳入医保。但FISH技术尽管已经发明了半个世纪，但世界上竟然还没有一个与已普遍应用多年的技术相关的数据库。
本文作者：Bang Liu、Di Niu等 文章之间关系匹配是自然语言处理领域的重要问题。传统算法忽略了文本内部语义结构，而深度神经网络目前主要用于句子对之间的匹配。同时由于长文本对计算量需求较大，且目前缺乏训练数据集，因此长文本的匹配问题一直难以解决。对此，来自阿尔伯塔大学和腾讯 PCG 移动浏览器产品部的研究者提出了概念交互图（Concept Interaction Graph）算法，对比现有的文章关系匹配算法有明显的效果提升。该论文已被自然语言处理顶会 ACL 2019 接收，项目代码和数据集已
ebsocket，HTML5中新一代全双工通信协议。其底层仍然是http协议。 传统 HTTP 请求响应客户端服务器交互图 WebSocket 请求响应客户端服务器交互图 WebSocket 客户端支
判断两篇文章之间的语义关系对于新闻系统等应用有着重要的意义。例如，通过对新闻文章之间的关系判断，一个新闻应用可以将讲述同样的事件的文章聚类在一起，去除冗余，并形成事件发展的脉络。在图 1 中，「2016 美国总统大选」这一故事的主要信息被组织成一条故事树。其中的每个节点，代表了讲述该故事中同样的一个子事件的文章集。这种文本组织方式，在信息爆炸的时代，能给人们带来极大的便利。
我最常用的数据可视化工具有两个，tableau和matplotlib，基本可以解决所有可视化场景。
简介 在Python的世界里，可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性，决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例，并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。我将使用： Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在例子中，我将使用Pandas处理数据并驱动可视化。大多数情况下这些工具可以在没有pandas的环境中运行，但是我认为pandas和可视化工具的结合非常普遍，这是最合适的开始之处。 Matplotlib怎么样？ Matpl
前段时间读完了李航、何向南的《Deep learning for matching in search and Recommendation》，文章思路清晰，总结详实到位，值得一再翻阅，就想借这篇文章结合自己最近一年多的推荐召回工作内容，总结一下推荐系统中的深度召回模型，论文因篇幅限制，很多模型并未详细介绍，因此本文补充了一些内容。
在爬虫开发领域，使用最多的主流语言主要是 Java 和 Python 这两种，如果你经常使用 Python 开发爬虫，那么肯定听说过 Scrapy 这个开源框架，它正是由Python编写的。
最近在做plotly可视化交互图标的联系，先做了两张图表，分别是2020年中国第七次人口普查各省市和各城市总人口数据图表：
在简单学习Golang和C++基础语法后，我需要阅读系统源码，为了更好理解系统架构、系统内部模块交互和不同业务场景下的数据流，绘制一些简单流程图、时序图和系统架构图是有必要的。 主要工具：
UML定义了5类，10种模型图： 1.用例图：从用户角度描述系统功能，并指各功能的操作者。 2.静态图：包括类图，包图，对象图。 类图：描述系统中类的静态结构 包图：是包和类组成的，表示包与包之间的关系，包图描述系统的分层结构 对象图：是类图的实例 3.行为图：描述系统动态模型和对象组成的交换关系。包括状态图和活动图 活动图：描述了业务实现用例的工作流程 状态图：是描述状态到状态控制流，常用于动态特性建模 4.交互图：描述对象之间的交互关系 顺序图：对象之间的动态合作关系，强调对象发送消息的顺序，同时显示对象之间的交互 合作图：描述对象之间的协助关系 5.实现图： 配置图：定义系统中软硬件的物理体系结构
利用用例和用例图表示需求，从用例模型中提炼形成领域模型，用例的实现可以用交互图表示，从领域模型和用例图形成类图，用包图和类图形成体系结构图
如果你像大多数人一样，你每天会花几分钟到几个小时滚动浏览歌曲，剪辑，文章，以及根据你的兴趣和偏好做出的广告。但是，如果支持Feed的算法（及其建议）更加透明就更好了。
交互主要用于描述协作的动态行为。交互图用来描述系统中的对象如何进行相互作用，也就是一组对象是如何进行消息传递的。
今天为大家介绍的是来自Xiaojun Yao团队的一篇预测miRNA和药物关系的论文。研究表明许多药物的作用机制与miRNA有关。对miRNA与药物之间关系的深入研究可以为药物靶标发现、药物再定位和生物标志物研究等领域提供理论基础和实际方法。传统的用于测试miRNA药物敏感性的生物实验成本高且耗时。因此，在这一领域，基于序列或拓扑的深度学习方法以其高效和准确性而受到认可。然而，这些方法在处理稀疏拓扑和miRNA（药物）特征的高阶信息方面存在局限性。作者提出了一种基于图协同过滤的多视角对比学习模型GCFMCL，这是第一个将对比学习策略引入图协同过滤框架以预测miRNA与药物之间的敏感性关系的尝试。作者所提出的多视角对比学习有效地减轻了图协同过滤中异质节点噪声和图数据稀疏性的影响，显著提升了模型的性能。
最近在学习 UML，请问一下，UML 交互图中的 play 方法画得有没有问题呢？
谷歌地球引擎的厉害之处，在于它是一个云平台，集合了目前许多的遥感数据。我们可以不用再去各种平台搜集遥感数据，直接利用GEE就可以处理我们想要的数据。除了大量的卫星遥感数据，它还整合了一个API，这个API不仅能支持Javascript还支持Python，同时支持对遥感数据的处理。总而言之，它很强。。。而且很适合于一些不喜欢本地平台运作的人。依托GEE，如果你愿意付费，它完全可以成为一个在线运行的服务器，源源不断的产出你需要的结果。
TLDR： 针对传统多模态推荐方法在图卷积操作过程中存在的计算与内存占用高以及随机采样带来的计算消耗大与引入噪声等问题，本文提出了一种即不需要辅助图数据增强又不需要负采样的自监督多模态推荐算法BM3。本文模型及所有baselines都已开源集成到统一的多模态框架MMRec中，欢迎大家飨用。MMRec地址：https://github.com/enoche/MMRec
TLDR: 本文提出一种通用的去噪自增强学习框架，该框架不仅结合了社会影响力来帮助理解用户偏好，而且还通过识别社会关系偏差和去噪跨视图自监督来减轻噪声影响。
我们今天来讲讲招聘完成的平均数和招聘完成率的交互的数据分析图表，我们可以根据一定周期内的招聘完成平均数，来交互招聘完成率，根据不同的招聘完成平均数我们可以看到我们招聘完成率是多少，同时我们也可以呈现出每个部门是在平均数以下还是以上，如果要完成80%的招聘完成率，会有哪些部门是有可能在平均数以下的，我们先来看看做好的效果：
什么是 CNN？Convolutional Neural Network，中文译为「卷积神经网络」。
软件工程的第二篇文章，依然还是跟需求相关的内容，依然也全部都是重点。而且这一部分的内容会更偏技术一些。在需求采集分析结束之后，形成了 SRS ，接下来就是再将需求转化成开发人员的需求，也就是技术语言描述的需求。在这里，我们会使用 UML 这种图形语言进行系统的描述，同时 UML 也是面向对象的，因此，紧接着我们就可以进行面向对象的分析，从而为系统架构的搭建做好准备。
用户需求采用例如采用用例（Use Case）文档或场景（Scenario）等方式说明。
这款软件名叫Math Inspector。它是外国小哥Calhoun专为学生、内容创作者和专业数学家设计的。
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