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RSS订阅转载 Python读取json文件
Microsoft Academic Graph在Open Academic上的数据是以json格式存储的，但是下载下的文件是txt文件。是将这些数据将json数据处理，还是当做文本数据用split一点点处理，就是一个需要考虑的问题。 因为 ...
2018-07-04 09:52:26
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翻译 TensorFlow中的get_variable()
最近在学习使用TensorFlow，一直没有搞明白其中的get_variable()与Variable()的区别，今天特意在网上搜了一些资料，这里将一篇写的简单易懂的一篇外国博客分享给大家：http://www.machinelearningtutorial.net/fullpage/an-introduction-to-tensorflow-variables/ 。为了巩固自己的理解，自己...
2018-07-02 14:34:40
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转载 Python读取大文件
最近要准备一篇论文，其中涉及到10多个G的单个大文件，如何处理其中的信息变成了一个问题。通过搜索网上的教程，找到了一篇很好的博客，链接如下： https://blog.youkuaiyun.com/liang19890820/article/details/78206736 。特转载于此与大家分享，也作为自己以后参考的材料。 with open('filename', 'r', encodi...
2018-07-02 09:59:49
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原创 基于标签传递的重叠社区发现算法（COPRA算法）
前言COPRA算法[1]是Gregory在2010年提出的一种基于标签传递的社区发现算法，该算法可以看作是RAK算法[2]的改进算法。COPRA算法对RAK算法的最大改进在于其可以进行重叠社区的发现，而RAK算法只能用于非重叠社区的发现。COPRA算法COPRA算法在执行之初会为网络中每一个节点设置一个唯一的社区编号，一般这个社区编号就是节点的自身的ID；之后，节点会根据自己的邻居...
2018-05-17 16:47:13
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原创 关于HashMap的深复制与浅复制
Java是不支持HashMap的深复制，如果想将一个HashMap中的元素深复制到另一个HashMap中只能一个实体一个实体复制过去。比如public static HashMap<Integer, List<MySpecialClass>> copy( HashMap<Integer, List<MySpecialClass>> o...
2018-05-16 19:42:21
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转载 输出无向图内任意长度的环（python）
功能：统计并输出无向图内指定长度的环路# Python Program to count# cycles of length n# in a given graph.# Number of verticesV = 5def DFS(graph, marked, n, vert, start, count, path): # mark the vertex vert ...
2018-04-21 14:53:05
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原创 Pandas的 DataFrame 和 Series
以下内容是Google机器学习课程关于pandas的学习笔记，学习地址是https://colab.research.google.com/notebooks/mlcc/intro_to_pandas.ipynb?hl=zh-cn#scrollTo=QvJBqX8_BctkDataFrame 和 SeriesPandas 中的主要数据结构被实现为以下两类： 1. DataFr...
2018-04-04 10:54:03
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原创 用python处理RealityMining数据
前言由于学习的需要最近要使用到MIT的RealityMining数据集（数据是mat格式），对于习惯使用python的自己还是比较麻烦的，所以在使用之初就想着怎么把mat文件转换为csv，在转换的过程中也尝试使用python调用matlab的接口用于转换时间的格式。数据地址http://realitycommons.media.mit.edu/realitymining4.html...
2018-02-25 14:37:29
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原创 matlab的m文件
分类m文件分为两种：脚本文件和函数文件。在一个m文件中，不能既有脚本，又有函数。脚本类型的m文件特点没有输入参数，没有输出参数，按序执行命令变量的问题所有脚本的变量都保存在matlab的Workspace中，如果不同脚本的变量名相同，就会出现同样的变量，被不同的脚本修改和使用的情况。代码重复的问题如果两个脚本包含一些同样的功能，要分别在不同的脚本里包...
2018-02-08 19:51:23
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原创 LargeVis的使用
前言LargeVis在高维数据可视化、网络可视化上具有良好的表现，其核心思想是将高维数据通过网络重构的方法转化为二维数据，以期在二维空间中对高维数据进行展示。该项工作是Jian Tang等人在2016年提出的https://arxiv.org/pdf/1602.00370.pdf，可以看作是网络重构（embeddedness）在数据可视化领域的应用。源码https://github
2018-01-11 20:57:02
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原创 可视化（Python， R）
前言积累一些自己平时用过的可视化代码，方便以后使用散点图图例代码import matplotlib.pyplot as pltsize_num = countPartition(graph)x1 = list(size_num.keys())y1 = list(size_num.values())# s=35为散点的大小plt.scatter(x
2018-01-08 10:23:16
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空空如也
空空如也
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