<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[winner3的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; winner3]]></copyright><item><title><![CDATA[Mac中iTerm2 区分文件/文件夹的方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/122073355</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/122073355</guid><author>winner3</author><pubDate>Tue, 21 Dec 2021 21:23:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[Mac中iterm2 Solarized Dark主题下ls等命令后 文件和文件夹的颜色都是灰色，不好区分，有的方法是在当前窗口可以实现，但每次Cmd +T新建一个Tab就失效了；很是迷惑，不过还是感谢网友分享：

现总结--永久区分文件/文件夹的解决步骤如下：

Mac 系统：10.15

1、打开~/.zshrc文件


vim ~/.zshrc

2、在~/.zshrc文件末尾增加以下代码：


alias cls='tput reset'
alias egrep='egrep -G'
alias f]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Latex 数学公式换行 对齐]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/108948091</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/108948091</guid><author>winner3</author><pubDate>Wed, 07 Oct 2020 10:26:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Latex在写数学公式 需要换行或对齐时，方法如下：


\begin{equation}
\begin{aligned}

这里写公式，换行用\\ 等号对齐用&amp;(在等号之前添加)

\end{aligned}
\end{equation}



参考链接：

https://blog.youkuaiyun.com/leichaoaizhaojie/article/details/53463598
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Win10 无网络访问权限 导致无法上网]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/108920865</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/108920865</guid><author>winner3</author><pubDate>Sun, 04 Oct 2020 17:51:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[Win10系统，有线和无线 都无法正常上网

原因：Win10系统自动开启了代理模式

解决方法：需要将使用代理服务器选项卡关闭，即可正常上网

如下图所示




]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Win10 安装CTex 重启后系统变量被覆盖]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/108919852</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/108919852</guid><author>winner3</author><pubDate>Sun, 04 Oct 2020 16:12:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[一直用在线的LaTex编辑工具，最近在Win10上安装CTex后，（电脑重启若干天后）才发现系统变量已经被CTex覆盖，尝试网上的方法暂时还没解决我的问题，有点崩溃

求各位大佬支招呀
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu下 conda list 提示no module named Conda]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/108470894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/108470894</guid><author>winner3</author><pubDate>Tue, 08 Sep 2020 16:08:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ubuntu下 输入 conda list查看安装库，提示no module named conda

解决方法：

如果之前的Anaconda安装包还在的话，执行直 bash -u 命令重新安装anaconda一遍即可

例如：

执行以下命令：

bash anaconda所在的路径 -u
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》论文解读]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/103610433</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/103610433</guid><author>winner3</author><pubDate>Thu, 19 Dec 2019 10:49:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于时空图采用Graph WaveNet建模，其能够有效的处理大范围时间序列的时空图数据。在该模型架构中，主要包括两个模块，分别为GCN和TCN。两个模块融合获取时间空间的依赖关系。

该模型的框架如下：



目录



一、本论文的创新点如下：

二、方法：

2.1问题定义：

2.2 图卷积层（GCL）

2.2.1 自适应的邻接矩阵

2.3时间卷积层（TCL）

2.3.1 Gate...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[json.loads()与json.load()的区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102911417</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102911417</guid><author>winner3</author><pubDate>Tue, 05 Nov 2019 10:40:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[在读取文件时，解码python的json格式，常用到json.loads()与json.load()。

json.loads是用来读取字符串的，json.load用来读取文件。其示例如下图1所示：

图1 json.loads()与json.load()的区别
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[You Are How You Drive: Driving Behavior Analysis 论文总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102847303</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102847303</guid><author>winner3</author><pubDate>Thu, 31 Oct 2019 23:06:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[论文题目：

You Are How Drive: Peer and Temporal-Aware Representation Learning for Driving Behavior Analysis

论文内容：

分析驾驶行为，能够有助于评估司机的驾驶表现，进而提高交通安全，并能提升智慧交通的应用及发展。

该论文提出了PTARL框架，基于GPS轨迹数据，来分析司机的驾驶行为。该框架图如...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[时间序列相似度计算 DTW算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102828909</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102828909</guid><author>winner3</author><pubDate>Wed, 30 Oct 2019 22:48:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[在论文Deep Multi-viewSpatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction所提出的模型框架的Semantic View模块中，利用Dynamic Time Warping(DTW) 方法来计算其节点node（或位置）的相似性。

现将其整理如下：

在相似度计算方法中，我们常用的方法有余弦相似度、欧式距离相似度等。对于不同长度的时间...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[矩阵运算 Matrix Product, Hadamard Product, Kronecker Product]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102784420</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102784420</guid><author>winner3</author><pubDate>Mon, 28 Oct 2019 17:19:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近在读一些paper，遇到了一些矩阵相关的计算。通过网上查阅相关资料，现在将其汇总一下，以备后续不时之需；其中主要包括Matrix Product, Hadamard Product以及Kronecker Product。

1、Matrix Product（矩阵乘积）：该计算最常见，学过线性代数的同学可以跳过。

矩阵乘积要求：前一矩阵的列等于后一矩阵的行

例如，的矩阵A与的矩阵B相乘，得到...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Sklearn SVR模型实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102780507</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102780507</guid><author>winner3</author><pubDate>Mon, 28 Oct 2019 14:30:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[线性回归模型：

流程：

读取数据，划分训练测试数据集，生成模型实例（SVR），预测，计算其loss值。

训练数据集拟合data与label之间的关系。

代码示例如下所示：

导入相应的库函数


# from sklearn.model_selection import train_test_split
# from sklearn.preprocessing import Standar...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python numpy np.array与np.asarray之间的区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102778336</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102778336</guid><author>winner3</author><pubDate>Mon, 28 Oct 2019 11:40:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[np.array与np.asarray 都可以将list数据转化为ndarray。

当参数为list数据时，list数据转化为array时，其两者的结果是一致的；如下图1所示：

图1 参数为list数据当参数为ndarray时，np.array会复制一个ndarray对象，np.asarray不会复制，而是和原来的占用同一个内存，

其结果如下图2所示：

图2参数为ndarray
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[四元数等相关知识梳理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102743712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102743712</guid><author>winner3</author><pubDate>Fri, 25 Oct 2019 15:25:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[四元数在定位领域常用来姿态结算。



四元数的相关知识参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/27471300?group_id=862339882582945792





数学概念：

群：类似于数学中“集合”的概念，可理解成一种特殊的集合G，定义一种与次序有关的二元运算（称为群乘）

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch torch.cat与torch.stack的区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102720816</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/102720816</guid><author>winner3</author><pubDate>Thu, 24 Oct 2019 12:47:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[torch.cat()函数可以将多个张量拼接成一个张量。torch.cat()有两个参数，第一个是要拼接的张量的列表或是元组；第二个参数是拼接的维度。

torch.cat()的示例如下图1所示



            图1 torch.cat()

torch.stack()函数同样有张量列表和维度两个参数。stack与cat的区别在于，torch.stack()函...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DataFrame中删除重复列（即保留重复列的其中一列）的解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/81053021</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/81053021</guid><author>winner3</author><pubDate>Sun, 15 Jul 2018 14:54:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[Q：DataFrame删除重复列，如下图，对于Sex_female，保留其中一列S：解决办法：holdout_deal=holdout[columns].T.drop_duplicates().T 对其转置，再使用drop_duplicates()函数，即可转载请注明出处...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java中的break、continue、return区别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/48113299</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/48113299</guid><author>winner3</author><pubDate>Sun, 30 Aug 2015 23:25:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[break语句：
在循环体内，强行结束循环的执行；只能跳出一层循环，如果你的循环是嵌套循环，那么你需要按照你嵌套的层次、逐步使用break来跳出；当break出现在switch语句体内时，其作用只是跳出该switch语句体；
continue语句：
 终止当前的循环过程，但并不跳出循环，而是继续往下判断循环条件执行语句，只能结束循环中的一次过程，但不能终止循环继续进行；
return语句：]]></description><category></category></item></channel></rss>