通过数据驱动的节点采样提高GraphSAGE 作者： （ ， ）， （ ）， （ ） 发表在2019 ICLR研讨会表示学习上图和流形。 概述 作为一种高效且可扩展的图神经网络，GraphSAGE通过归纳二次采样的局部邻域并以小批量梯度下降的方式进行学习，已启用了归纳能力来推断看不见的节点或图。 GraphSAGE中使用的邻域采样有效地提高了并行推断一批不同程度的目标节点时的计算和存储效率。 尽管有此优势，但默认的统一采样在训练和推理上仍存在较大差异，从而导致次优准确性。 我们提出了一种新的数据驱动的采样方法，以通过非线性回归来推断邻域的实际值重要性，并使用该值作为对邻域进行二次采样的标准。 使用基于值的强化学习来学习回归者。 从GraphSAGE的负分类损失输出中归纳地提取了顶点和邻域的每种组合的隐含重要性。 结果，在使用三个数据集的归纳节点分类基准中，我们的方法使用统一

保存语句matlab代码基于噪声数据的数据驱动可达性分析 这个 repo 包含我们两篇论文的代码： 1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “使用矩阵带位体的数据驱动可达性分析”第三届年度动态和控制学习会议 () 2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “来自噪声数据的数据驱动可达性分析”提交给 IEEE Transactions on Automatic Control ( ) 问题陈述 鉴于系统模型未知，我们考虑从噪声数据进行可达性分析的问题。 识别模型是最先进的可达性分析方法的初步步骤。 然而，系统变得越来越复杂，数据变得越来越容易获得。 我们提出了使用矩阵 zonotope 和使用名为约束矩阵 zonotope 的新集合表示的数据驱动可达性分析。 下图总结了我们论文背后的想法。 文件说明 建议的数据驱动可达性分析有两个复杂程度A-文件夹examples-basic下的基本可达性分析B- 使用文件夹 examples-cmz 下的约束矩阵 z

d4rl-小球 使用Pybullet环境进行数据驱动的深度强化学习的数据集。 这项工作旨在通过开源项目符号模拟器为数据驱动的深度强化学习提供数据集，从而鼓励更多的人加入该社区。 该存储库建立在。 但是，当前，如果不检查MuJoCo激活密钥就无法导入d4rl，这会使程序失败。 因此， d4rl_pybullet.offline_env是直接从复制的。 安装 $ pip install git+https://github.com/takuseno/d4rl-pybullet 用法 该API与原始d4rl基本相同。 import gym import d4rl_pybullet # dataset will be automatically downloaded into ~/.d4rl/datasets env = gym . make ( 'hopper-bullet-mixed-v0

linux服务器中通过ODBC连接DB2数据库操作步骤: 1. Create a directory for installation of the IBM Data Server Driver for ODBC and CLI software. mkdir $HOME/db2_cli_odbc_driver 2. Copy the IBM Data Server Driver for ODBC and CLI software (vxx_xx_odbc_cli.tar.gz) into the above directory. cp vxx_xx_odbc_cli.tar.gz $HOME/db2_cli_odbc_driver 3. Extract IBM Data Server Driver for ODBC and CLI. gunzip vxx_xx_odbc_cli.tar.gz tar -xvf vxx_xx_odbc_cli.tar 4. Export the following environment variables. export DB2_CLI_DRIVER_INSTALL_PATH=$HOME/db2_cli_odbc_driver/odbc_cli/clidriver export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/db2_cli_odbc_driver/odbc_cli/clidriver/lib export LIBPATH=$HOME/db2_cli_odbc_driver/odbc_cli/clidriver/lib export PATH=$HOME/db2_cli_odbc_driver/odbc_cli/clidriver/bin:$PATH export PATH=$HOME/db2_cli_odbc_driver/odbc_cli/clidriver/adm:$PATH 5. To connect to DB2 for z/OS Server download the license file db2consv_t.lic and copy to the license folder. $HOME/db2_cli_odbc_driver/odbc_cli/clidriver/license

matlab cusum代码数据驱动 找到的数据 里面是什么？ 四个 ipython 笔记本： oxy给出了对数据的标准分析（无变化点） 变点比较了变化点检测方法不同，使曲线 multiple_changepoint使用两种方法进行多变点检测，即： 最优决策 窗户滑动 averaged_signal为超过 8 人平均的信号执行所有前面的步骤 Matlab 笔记本oxy.mat调用 matlab 函数cusum_padding.m计算均值的 cusum 和函数cusum_covariance.m计算协方差的变化。 脚本mat2python.py允许将数据从.mat加载到 numpy 数组中。 文件夹数据包含下载的数据集。 这是心理算术任务。 ＃＃如何使用它？ 大部分代码使用了该库。 的替代链接。 在使用代码之前安装它。 去那里了解函数是如何工作的。

遗传算法（GA）是无人艇路径规划系统中的一种有效方法，为了克服该算法易陷入局部最优早熟和收敛速度慢等缺陷，在不增加算法复杂度的前提下，基于数据驱动线性动态交叉策略提出了一种能够在最短时间内自适应动态调整控制参数的改进遗传算法（LCPGA）。与传统的遗传算法相比，LCPGA增加了种群多样性，能更有效地避免陷入局部最优，并提高了路径规划的精度、稳健性和收敛速度。仿真实验和无人艇现场试验验证了该算法具有更优良的性能，该算法可为无人艇路径规划提供一定的应用价值。

循环码matlab中编程代码KoopmanMPC_for_flowcontrol 该项目在H. Arbabi，M。Korda和I. Mezic（）撰写的论文“非线性流动的数据驱动的Koopman模型预测控制框架”之后，演示了Koopman-MPC框架在流量控制中的应用。 下图总结了Koopman-MPC框架： 根文件夹中的文件： 汉堡的例子 按照本文中的说明运行Burgers示例，它包括数据收集，用于标识Koopman线性系统的扩展动态模式分解（EDMD），以及从某个初始条件开始的闭环控制系统。 随意使用代码的参数，特别是尝试不同的可观察对象，嵌入尺寸，参考信号，初始条件等。带有初始参数设置的整个程序在2分钟内即可在我的个人笔记本电脑上运行。 腔体示例 运行本文中介绍的盖驱动腔流动示例，包括用于识别Koopman线性系统的EDMD，以及在极限循环上从某些初始条件运行的闭环控制系统。 运行此代码有两种选择：1-要求代码为EDMD生成数据。 这是一个漫长的过程，对于白皮书中报告的参数值，在功能强大的台式机上（无并行化）大约需要10个小时，或者2-转到并下载数据文件“ Cavity_data

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我们提出了一种新的数据驱动算法，用可重用的时空流数据仓库合成高分辨率的流模拟。在我们的工作中，我们采用描述符学习方法来编码分辨率和数值粘度不同的uid区域之间的相似性。我们使用卷积神经网络从流体数据（如烟密度和流速）生成描述符。同时，我们提出了一种变形限制面片平流方法，它允许我们稳健地跟踪可变形的uid区域。在这个补丁平流的帮助下，我们从存储库的详细UID生成稳定的时空数据集。 然后，在运行新的模拟时，我们可以使用学习到的描述符快速定位合适的数据集。这使得我们的方法非常有效，并且与分辨率无关。我们将通过几个例子来证明，我们的方法产生的体积具有非常高的有效分辨率，以及非耗散的小尺度细节，这些细节自然地融入了底层水流的运动中。

ArcGiss某行政区空间分布图，公示图。利用arcgis软件“数据驱动页面”功能实现批量输出图片操作流程