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原创【R语言】无法调用stats.dll的问题解决方案

一直没有解决这个问题，重装了好几遍R都还是没有用，安装最新版也没有用，每次都提示加载stats失败，但是这破系统包又不给install，找了半天终于在网上找到了解决办法，一下就好了，确信可用，留下来做一下笔记。

2025-03-24 10:07:25 226

原创【MySQL】SQL菜鸟教程（四）

AVG() 函数返回数值列的平均值。

2025-01-12 11:22:54 772

原创【MySQL】SQL菜鸟教程（三）

SQL 约束用于规定表中的数据规则。如果存在违反约束的数据行为，行为会被约束终止。约束可以在创建表时规定（通过 CREATE TABLE 语句），或者在表创建之后规定（通过 ALTER TABLE 语句）。语法：CREAT TABLE + CONSTRAINT。

2025-01-11 17:52:33 821

原创【MySQL】SQL菜鸟教程（二）

SELECT TOP 语句用于在 SQL 中限制返回的结果集中的行数，它通常用于只需要查询前几行数据的情况，尤其在数据集非常大时，可以显著提高查询性能。

2025-01-10 11:41:43 914

1.从 “Websites” 表中删除网站名为 “Facebook” 且国家为 USA 的网站。1.把 “菜鸟教程” 的 alexa 排名更新为 5000，country 改为 USA。在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。constraint: 列的约束（如 PRIMARY KEY、NOT NULL 等）。ORDER BY: 排序方式，ASC 表示升序，DESC 表示降序（可选）。data_type: 列的数据类型（如 INT、VARCHAR 等）。

2025-01-09 14:53:42 1753 1

原创【深度学习社区检测综述】文献精讲：A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning

标题： A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning（基于深度学习的社区检测研究综述）作者团队：麦考瑞大学计算机学院苏兴摘要：检测网络中的社区是辨别一组成员的不同特征和联系的问题，这些特征和联系与其他社区中的成员不同。执行此操作的能力在网络分析中具有重要意义。然而，除了经典的光谱聚类和统计推理方法之外，近年来用于社区检测的深度学习技术也取得了重大发展，尤其是在处理高维网络数据时。

2024-11-14 19:19:41 1011 2

原创【HGT】文献精讲：Heterogeneous Graph Transformer

为了处理图的异构性，文章引入了依赖于节点和边类型的注意力机制，HGT中的异构相互注意不是参数化每种类型的边，而是通过基于其元关系三元组分解每个边。

2024-11-08 23:20:59 1899

原创【DeepMaps】文献精讲：Single-cell biological network inference using a heterogeneous graph transformer

DeepMAPS是一个深度学习框架，实现了异构图表示学习和图转换器，用于从scMulti-omics数据中研究生物网络。通过构建包含细胞和基因的异构图，DeepMAPS可以同时识别它们的联合嵌入，并能够在完整的框架中推断细胞类型特异性生物网络以及细胞类型。此外，应用异构图转换器将细胞-基因关系建模为可解释的统一多关系。通过这种方式，可以大大缩短图中的训练和学习过程，从而从更远的距离考虑细胞的影响。

2024-11-07 22:03:12 1094

原创【R语言】解决package ‘qvalue’ is not available (for R version 3.6.1)

qvalue包采用同时检验多个假设生成的 p 值列表，并估计它们的 q 值和局部 FDR 值。测试的 q 值衡量当该特定测试称为显著时发生的误报比例（称为错误发现率）。局部 FDR 测量给定检验的 p 值时，原假设为真的后验概率。自动生成各种图，允许人们做出合理的显著性截断。最近有几项数学结果表明，该软件估计的 q 值具有保守的准确性。包 ‘qvalue’ 已从 CRAN 存储库中删除。此软件包现在仅可从 Bioconductor 获得，可以从档案中获取以前可用的版本。

2024-11-03 20:30:05 542

原创【MySQL】LeeCode高频SQL50题基础版刷题记录（更新完毕）

表：Productsproduct_id是该表的主键（具有唯一值的列）。low_fats是枚举类型，取值为以下两种(‘Y’,‘N’)，其中‘Y’表示该产品是低脂产品，‘N’表示不是低脂产品。recyclable是枚举类型，取值为以下两种(‘Y’,‘N’)，其中‘Y’表示该产品可回收，而‘N’表示不可回收。返回结果格式如下例所示：示例1：输入：解释：只有产品id为1和3的产品，既是低脂又是可回收的产品。

2024-10-23 16:42:10 737

原创【Origin科技绘图】最新Origin2024中文版软件安装教程

Origin是由OriginLab公司开发的一个科学绘图、数据分析软件,支持在MicrosoftWindows下运行。Origin支持各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计,信号处理,曲线拟合以及峰值分析。Origin中的曲线拟合是采用基Levernberg-Marquardt算法(LMA)的非线性最小二乘法拟合。下载地址：迅雷云盘（复制到浏览器打开）：https://pan.xunlei.com/s/VNyrTsb62SeInWSWTDa84OWMA1?pwd=ezwk#

2024-10-23 11:27:03 6095 3

原创【Linux基础教程】Linux服务器基础操作系统命令

使用 venv 创建虚拟环境。

2024-09-09 15:30:57 345

原创【自然语言处理】调用NLTK数据失败‘wordnet‘和‘punkt‘不存在[Errno 11004]问题解决

具体如下图所示。再回头运行代码就不会报错了。

2024-09-03 15:48:22 1186

原创【202408最新】Anaconda+VSCode+CUDA+Pytorch安装配置保姆级教程

最近新换了电脑，又开始从头配置代码环境，到处看教程真的一个头两个大，干脆自己整理了一下，方便以后一站式重装。也提供给大家参考。

2024-09-01 16:47:09 2605 10

原创【MAGNN】文献精讲：Metapath Aggregated Graph Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding

大量现实世界的图或网络本质上是异构的，涉及各种节点类型和关系类型。异构图嵌入是将异构图丰富的结构信息和语义信息嵌入到低维节点表示中。现有模型通常在异构图中定义多个元路径来捕获复合关系并指导邻居选择。然而，这些模型要么忽略节点内容特征，要么丢弃元路径中的中间节点，要么只考虑一个元路径。为了解决这三个限制，我们提出了一种新的模型，称为元路径聚合图神经网络(MAGNN)，以提高最终性能。

2024-08-29 11:59:37 1159

原创【深度学习】注意力机制（Transformer）

注意力机制1.基础概念1.1 查询、键和值在人类的注意力方式中，有自主性的与非自主性的注意力提示两种解释方式。所谓自主性注意力提示，就是人本身主动想要关注到的某样东西；非自主性提示则是基于环境中物体的突出性和易见性，由客观因素影响使得人不自知地而关注到某样东西。在注意力机制中也是通过这两种注意力提示在神经网络中搭建相关框架。首先，考虑一个相对简单的状况，即只用非自主性提示。要想选择偏向于感官输入，则可以简单地使用参数化的全连接层，甚至是非参数化的最大汇聚层或者平均汇聚层。因此，“是否包含自主性提示”

2024-08-09 14:17:09 875 3

原创【深度学习】现代循环神经网络（二）

4.双向循环神经网络（Bi-RNN）4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划假设有一个隐变量模型：在任意时间步t，假设存在某个隐变量hth_tht，通过概率 P(xt∣ht)P(x_t|h_t)P(xt∣ht) 控制我们观测到的xtx_txt。此外，任何ht→ht+1h_t \to h_{t+1}ht→ht+1 转移都是由一些状态转移概率 P(ht+1∣ht)P(h_{t+1}|h_t)P(ht+1∣ht) 给出。这个概率图模型就是一个隐马尔可夫模型（hidden Markov model,

2024-07-01 17:49:44 1106

原创【深度学习】现代循环神经网络（一）

现代循环神经网络1.门控循环单元（GRU）梯度异常在现实中可能会导致以下几种情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。如果没有这样的机制，我们将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度，因为它会影响所有后续的观测值。一些词元没有相关的观测值。例如，在对网页内容进行情感分析时，可能有一些辅助

2024-07-01 12:37:04 1975

原创【深度学习】循环神经网络（二）

在上一节的n元语法模型中，其中单词xt在时间步t的条件概率仅取决于前面n−1个单词。对于时间步t−n−1之前的单词，如果想要将其可能产生的影响合并到xt上，需要增加n，然而模型参数的数量也会随之呈指数增长，因为词表$\mathcal{V}需要存储Pxt∣xt−1˙x1≈Pxt∣ht−1其中ht−1。

2024-06-13 12:02:34 1029

原创【深度学习】循环神经网络（一）

到目前为止，我们遇到过两种类型的数据：表格数据和图像数据。对于图像数据，我们设计了专门的卷积神经网络架构来为这类特殊的数据结构建模。换句话说，如果我们拥有一张图像，我们需要有效地利用其像素位置，假若我们对图像中的像素位置进行重排，就会对图像中内容的推断造成极大的困难。最重要的是，到目前为止我们默认数据都来自于某种分布，并且所有样本都是独立同分布的（independently and identically distributed，i.i.d.）。然而，大多数的数据并非如此。例如，文章中的单词

2024-06-06 20:17:47 780

原创【深度学习】现代卷积神经网络

现代卷积神经网络1.深度卷积神经网络（AlexNet）在LeNet提出后，卷积神经网络在计算机视觉和机器学习领域中很有名气。但卷积神经网络并没有主导这些领域。这是因为虽然LeNet在小数据集上取得了很好的效果，但是在更大、更真实的数据集上训练卷积神经网络的性能和可行性还有待研究。事实上，在上世纪90年代初到2012年之间的大部分时间里，神经网络往往被其他机器学习方法超越，如支持向量机（SVM）。Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoff Hinton提出了一种新的卷积神经网

2024-06-06 11:44:52 1057

原创【深度学习】卷积神经网络

想象一下，假设我们想从一张图片中找到某个物体。合理的假设是：无论哪种方法找到这个物体，都应该和物体的位置无关。理想情况下，我们的系统应该能够利用常识：猪通常不在天上飞，飞机通常不在水里游泳。但是，如果一只猪出现在图片顶部，我们还是应该认出它。卷积神经网络正是将空间不变性（spatial invariance）的这一概念系统化，从而基于这个模型使用较少的参数来学习有用的表示。

2024-06-04 20:07:40 1064

原创【MySQL】SQL高级语句+运行原理

基于公开网站sqlzoo的MySQL数据库引擎，必须使用英文界面练习代码（不同语言界面不同引擎可能导致数据库数据不同），并切换至Mysql引擎。网址：https://sqlzoo.net/

2024-06-02 19:16:37 755

原创【MySQL】SQL基础语法+运行原理

基础语法部分基于公开网站sqlzoo的MySQL数据库引擎，必须使用英文界面练习代码（不同语言界面不同引擎可能导致数据库数据不同），并切换至Mysql引擎。网址：https://sqlzoo.net/SQL查询语句语法结构和运行顺序语法结构：select–from–where–group by–having–order by–limit运行顺序：from–where–group by–having–order by–limit–select运行原理from语句从数据库中调取复制一份表格。

2024-06-01 16:51:42 1129

原创【计算机视觉】OpenCV实现数字图像处理

1.颜色空间/颜色模型1.1 RGB模型RGB(Red, Green, Blue)模型表示的图像由3个分量图像组成，每种原色一幅分量图像。当送入RGB监视器时，这3幅图像在屏幕上混合生成一幅合成的彩色图像。考虑一幅RGB图像，其中每一幅图红绿蓝图像都是一幅8比特图像。在这种情况下，可以说每个RGB彩色像素有24比特的深度。在24比特RGB图像中，颜色总数是(28)3=16777216。下图为分别为RGB彩色立方体示意图和对应的RGB24比特彩色立方体。RGB颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴

2024-05-30 18:26:01 1267 1

原创 Python机器学习（原书第3版）- 第3章scikit-learn 机器学习分类器

3.1 选择分类算法监督机器学习算法训练的主要步骤：1）选择特征并收集训练样本；2）选择度量性能的指标；3）选择分类器并优化算法；4）评估模型的性能；5）调整算法。3.2 了解scikit-learn第一步——训练感知器我们仍然使用鸢尾花数据集来训练感知器，首先使用数据集的两个特征来实现可视化：将150个鸢尾花样本的花瓣长度和宽度存入特征矩阵X，把相应的品种分类标签存入向量y，实现代码如下：from sklearn import datasetsimport numpy

2023-12-13 11:33:18 1995 1

原创【神经网络】常见激活函数详解及python代码实现

1943年，心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts发表论文《A Logical Calculus Of The Ideas Immanent In Nervous Activity》(神经活动中固有思想的逻辑演算),提出了简化脑细胞的概念，也就是所谓的。McCulloch和Pitts把神经细胞描述为带有二元输出的简单逻辑门。多个信号到达树突，然后整合到细胞体，当累计信号量超过一定阈值时，输出信号就通过轴突。将MP神经元模型放在数学模型中来看，我们用x。

2023-12-06 09:37:29 2583 2

原创 Python机器学习（原书第3版）- 第2章训练简单的机器学习分类算法

当我们把人工神经元的逻辑放在二元分类的场景时，可以把两个类分别命名为1（正类）和-1（负类），同时定义决策函数（ϕz\phi(z)ϕz），该函数接受特定输入值xxx的线性组合及其相应的权重向量ω\omegaω，两者计算的结果zzz为所谓的净输入zω1x1ω2x2ωmxmzω1x1ω2x2...ωmxmωω1ω2⋮ωmxx1x2⋮xm\vdots \\x_1 \\x_2 \\

2023-11-19 18:56:41 253 1

原创 Python机器学习（原书第3版）- 第1章赋予计算机从数据中学习的能力

但经过监督学习算法学习所获得的预测模型可以将训练数据集中出现过的任何维度的类标签分配给尚未打标签的新样本，这也就会出现多类分类任务，其典型示例就是手写数字识别。对连续结果的预测，也称为回归分析。为了获得模型的最佳性能，许多机器学习算法要求所选特征的测量结果单位相同，通常通过把特征数据变换到[0,1]的取值范围，或者均值为0、方差为1的标准正态分布来实现。为比较不同的算法来方便训练和选择性能最好的模型，首先要确定度量性能的指标，通常使用分类准确率作为度量指标，其定义为正确分类的个体占所有个体的百分比。

2023-11-19 18:49:48 220 2

空空如也

空空如也