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linux性能监测工具学习计划
学这个!Linux Performance (brendangregg.com)
2022-12-09
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python shap summary_plot
官方文档:https://shap-lrjball.readthedocs.io/en/latest/generated/shap.summary_plot.html简介(还有其他的功能):https://mp.weixin.qq.com/s/8e-_YQc94NPMheB2aXcOsQ保存shap的图片:https://stackoverflow.com/questions/5213757...
2024-02-27
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python snap库不支持adaboost解决
https://blog.csdn.net/wangxiancao/article/details/123487557 报错: Traceback (most recent call last): File "view_adaboost.py", line 84, in <module> y_test, y_pred, y_probas = tra...
2024-02-27
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github仓库用在线vscode打开 online vscode
比如说原来的仓库地址是 https://github.com/Gerapy/Gerapy,那么新转到的网站就是 https://github.dev/Gerapy/Gerapy进入的快捷键:键盘上的.这个按键
2024-02-27
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scikit-plot python画图 除了plt还可以用的库
简介:https://mp.weixin.qq.com/s/FPULCKCFOYs6_uSRlbPuBQhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/628903022 api接口:(官方文档)https://scikit-plot.readthedocs.io/en/stable/functionsapidocs.html 安装:pip install scikit-plot
2024-02-27
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python pip 替换已经安装的模块 安装旧版本模块 安装新版本模块
pip很好用,想安装不同于已经安装版本的包直接指明版本即可,会自动卸载之前装的版本然后装你指定的版本 pip install scipy==1.11.4 查看已经装了哪些包以及版本 pip list
2024-02-27
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python同名模块import
和系统模块同名:比如本地有个模块叫code.py,从该模块导入的话在前面加路径. from .code import load_train_test https://blog.csdn.net/lipei1220/article/details/46506703 例如,在bc目录下的 test.py中 我想import 和bc同级test目录下的 abc: bc/test.py...
2024-02-27
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deep GNN的一些insight
来自论文https://dl.acm.org/doi/10.1145/3292500.3330925和一些听说的经验 便签:意思是一些优化可能会导致最开始层的信息无法传达到深层(离一个顶点很多跳的邻居的信息,在加一些优化之后可能无法达到这个顶点了) 层数多了会有过拟合的问题,所有节点学到的embedding差不多 而层数不多的话,那用到的图的信息挺不够的 bias特别强,因...
2024-02-27
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cmake的g++ gcc c++编译器版本不对
https://blog.csdn.net/m0_37876242/article/details/121300805在环境下有多个g++的时候,不(在CMakeLists.txt中显示或cmake指令执行时)指定g++的位置,cmake会自己找g++,这个g++的版本可能会是低版本的 运行cmake命令从其输出中可以看到其使用的编译器路径和版本 [root@localhost linux]...
2024-02-27
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lmdb c++库和头文件 安装
https://blog.csdn.net/quantum7/article/details/82697588 下载代码git clone https://github.com/LMDB/lmdb.git 进入目录cd lmdb/libraries/liblmdb 编译和安装make -jsudo make install 得感叹一句,lmdb好优雅,编译和安装眨眼就...
2024-02-27
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GNN数学简介
full batch论文https://dl.acm.org/doi/10.14778/3538598.3538614的背景知识部分介绍的 简而言之:每轮epoch:在所有训练数据上计算得到loss关于权重的梯度,更新权重 第一处便签:(4)来自:把(3)代入(2),然后对(2)求导的感觉 第二处便签:如果是多层的GNN,前向计算要前向走这么多层,反向传播也是,权重更新的地方更多一些 ...
2024-02-26
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