Create a Lollipop chart:Color by groups and set a custom color palette.Sort values in ascending order.Add segments from y = 0 to dots. Change segment color and size.ggdotchart(dfm, x = “name”, y = “mp

首先回顾一下整个GNN的结构，前面我们所介绍的都是红色框内所解决的任务。最终得到的节点嵌入结果，是一个关于每个在LLL层节点嵌入的集合：{hv(L),∀v∈G}\left\{\mathbf{h}_{v}^{(L)}, \forall v \in G\right\}{hv(L)​,∀v∈G}下面来我们来介绍图网络里，蓝色框中的预测任务（prediction head），其中包括：节点水平、边水平、图

1. 叙述你所熟悉的大数定律与中心极限定理，并举例说明它在统计学中的应用。1) 大数定律弱大数定律（通常指辛钦大数定律）：a) 马尔科夫大数定律：随机变量满足马尔科夫条件：1n2D(∑k=1nξk)→0\frac {1}{n^2} D(\sum^n_{k=1} \xi_k)\rightarrow 0n21​D(∑k=1n​ξk​)→0，则样本均值依概率收敛于期望值。b) 辛钦大数定律...

当我们需要储存 R 语言的数据文件时，通常会使用 save() 函数储存为 .rda 文件的格式，然后读取时再使用 load() 函数进行读取。通常情况下，这样做是完全不会有问题的，但最近遇到了一个之前未曾遇到过的很诡异的错误：Error: bad restore file magic number (file may be corrupted) -- no data loadedIn ad...

librarylibrary(ggplot2)library(ggExtra)load dataload(“a.rda”)transform datadat_plot <- data.frame(rbind(b1, b2, b3),factor(rep(1:3, each = nrow(b1))))names(dat_plot) <- c(“x1”, “x2”, “group”)cla

https://stackoverflow.com/questions/15703553/auto-format-r-code-in-rstudioctrl + shift + Alibrary(formatR)# tidy_eval("file path")tidy_eval("C:/Users/PC_name/Desktop/myfile.R")tidy_app()

5. 广义视角下的 GNN 框架GNN 层的本质为：消息（Message） + 聚合（Aggregation）。在这一视角下的有许多不同的实例：GCN，GraphSAGE，GAT等，下面我们将着重讲解这三个不同的实例。GNN 的总体框架分别包括：1）消息 与 2）聚合，也就是一个网络层中的操作。3）层与层之间的连接4）图增广（Graph augmentation） 与 5）学习目标（Learnin

Create a Lollipop chart:Color by groups and set a custom color palette.Sort values in ascending order.Add segments from y = 0 to dots. Change segment color and size.ggdotchart(dfm, x = “name”, y = “mp

1. 双曲空间双曲空间的定义是曲率为负常数的一类空间。我们首先以一个图为例，来看欧式空间与双曲空间的区别。左图为欧式空间，我们从中间节点向外部移动，走一步所能达到的网格数量是323^232，两步是525^252，网络空间会随着半径多项式（平方）的关系进行增长。反观右侧的树结构空间，假设为二叉树，从中心点向外走的节点个数是呈指数增长的，因此这是一个呈指数增长的空间。假设右侧的树结构我们嵌入到欧式空间

数据率失真理论（Rate distortion theory）或称信息率-失真理论（information rate-distortion theory）是信息论的主要分支，其的基本问题可以归结如下：对于一个给定的信源（source, input signal）分布与失真度量，在特定的码率下能达到的最小期望失真是多少；或者为了满足一定的失真限制，可允许的最大码率为何，DDD 定义为失真的符号。要完