01 2020 档案
摘要：From: Stanford University; Jure Leskovec, citation 6w+; Problem: subsequence clustering. Challenging: discover patterns is challenging because it requ
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摘要：here. 7个问题 第一，What’s the problem? 你要做的这个问题是什么？一句话就应该回答。任何一个问题都可以在任意短的时间内，向任何人讲到你希望达到的程度。如果你没有做到，不是因为你做的问题很高精尖，是你的功夫下的不够。例如我在听一个报告，五分钟还没有听懂他在说什么，不是因为我笨
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摘要：from Eric Jang Normalizing flows transform simple densities (like Gaussians) into rich complex distributions that can be used for generative models, R
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摘要：PROBLEM: OmniAnomaly multivariate time series anomaly detection + unsupervised 主体思想： input: multivariate time series to RNN > capture the normal patte
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摘要：Problem: multi-horizon probabilistic forecasting tasks; Propose an end-to-end framework for multi-horizon time series forecasting, with temporal atten
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摘要：from attention mechanism Attention is one component of a network’s architecture, and is in charge of managing and quantifying the interdependence. Bet
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摘要：KDD: Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) Insititute: 复旦大学，中科大 Problem: time series prediction; modelling extreme events; overlook the existence
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摘要：1. 泛读和精度的区别和迭代： 泛读： 1个月之内，读50篇论文，进行粗读，了解多维时间序列信号，有哪些research problem, challenges, research groups, research people. 之后进行精度： 了解方法细节，如何建立的模型，模型和reality之
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摘要：1. how to measure the uncertainty of prediction model or data analysis? 2.
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摘要：From Tutte institute for mathematics and computing Problem: dimension reduction Theoretical foundations: At a high level, UMAP uses local manifold app
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摘要：materials: 1. Dimension Reduction - IsoMap
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摘要：The 10th international conference on machine vision; C类 Methodology: 非主流方法 2 stages: 1. convert time series data to recurrence plot. 数值*时间长度 > 时间长度*时间
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摘要：Dimensionality in statistics refers to how many attributes a dataset has. For example, healthcare data is notorious for having vast amounts of variabl
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摘要：from Django official document; Django 最初被设计用于具有快速开发需求的新闻类站点，目的是要实现简单快捷的网站开发。 from 编写你的第一个 Django 应用，第 1 部分. the first Django startProject 1. create ou
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摘要：pip install altair pip install altair_viewer Altair is a declarative statistical visualization library for Python, based on Vega and Vega-Lite, and th
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摘要：tasks: 1. unsupervised knn https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#unsupervised-neighbors 2. isomap 3. largevis 4. line 5.umap 1. how t
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摘要：MDS, multidimensional scaling, 线性降维方法, 目的就是使得降维之后的点两两之间的距离尽量不变（也就是和在原是空间中对应的两个点之间的距离要差不多）。只是 MDS 是针对欧氏空间设计的，对于距离的计算也是使用欧氏距离来完成的。如果数据分布在一个流形上的话，欧氏距离就不适
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摘要：1. The difference between classification and clustering. from here. Classification: supervised learning with labels. Clustering: unsupervised learning
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摘要：website; A visual survey of visualization techniques for time-oriented data. 1. Left pannel filter of visualization techniques; Number of variables: u
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摘要：1. 你一定要看计算机领域的文章. 如果你是看一堆应用,你最终还是会不知道怎么做. 从计算机到energy是降维打击, 当你学习了计算机的hot skill,再去做应用很容易. 2. 搞研究的思路: 大量阅读文章,然后形成思路,然后justify每一步的合理性和可行性. 你需要critical th
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摘要：Don't look back. Don't hesitate, just do it. t-SNE原理 from here. 1. tsne is strictly used for visualization. and we can only see things in up to 3 dime
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摘要：1. Run part of my Python file. here Ctrl+Alt+E 2. pycharm cell mode 3.
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摘要：Python-louvain Package pip install python-louvain #Drawing partition Method 1: Method 2: Supplementary knowledge: 1. what is the partition of graphs.
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摘要：1. 要严格遵循自己的作息时间,不能周六日放松,但是一到周六日就像变了个人是的,以往的严律己不现. 有没有什么办法,让自己周末也能严以律己, 而非侥幸觉得自己辛苦五天了,就应该休息. from 我是如何克服惰性的. 一、人人都有惰性 如果有人告诉你他完全克服了自己的惰性，他肯定也是吹牛逼的。 记住：
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摘要：1. from here. diagonalReturn specified diagonals. diagflatCreate a 2-D array with the flattened input as a diagonal. traceSum along diagonals. triuUpp
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摘要：HeatManDataLake 1. schema: hfors tables 2. schema: bronderslev not useful. the data is not about the energy consumption. Public Data. Public data webs
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摘要：1. docker command
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摘要：here 1. find files in Linux Use find from the command line to locate a specific file by name or extension. The following example searches for *.err fi
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摘要：Official 教程 关闭postgresql服务 PostgreSQL帐号 1. PostgreSQL 用户帐号和操作系统用户帐号是不同的,系统用户帐号是postgres. Use the operating system user postgres to create your databas
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摘要：1. There's two types of python environment in pycharm: virtualenv Environment conda environment For conda environment, you can access them by conda co
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摘要：增加新的视图: 1. 在app/view.py下增加调用视图函数 def horizonG(request): return render(request, 'horizonG.html') 2. 在/template下添加horizonG.html文件 3. demo/urls.py下添加url调
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摘要：Problem: 1. We can't find patterns in full attribute space, and patterns may only be found in smaller subspaces. 2. Pattern Trails is an interactive v
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摘要：Problem: get an overall picture of how ego-networks evolve is a common challenging task. Existing techniques: inspect the evolution patterns of ego-ne
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摘要：However: The conventional visual mapping maps each data attribute onto a single visual channel Purpose: investigate composite visual mapping综合可视映射: ma
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摘要：观念: 1. 把可视化的东西拾起来, 毕竟是做那个出身的. 2. 可视化里面时序数据,时空数据一直都是非常重要的. 3. know your data永远是最重要的一步, 我想更好的方式是,数据驱动,而不是方法驱动,因为方法在好可能不是和我们的问题. ?? 数据驱动 VS 方法驱动. 4. 时序序列
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摘要：Purpose Implement a good user aggregation and classification. or to assess the interrelation patterns between user profiles. Data i. daily temperature
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摘要：1. 共轭复数 在数学中，复数的共轭复数（常简称共轭）是对虚部变号的运算，因此一个复数 的复共轭是 将复数理解为复平面，则复共轭无非是对实轴的反射。复数的复共轭有时也表为 2. 矩阵A的复数共轭A*定义为[A*]ij = aij* 3. 矩阵的运算 矩阵的乘法不满足交换律。 4.
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摘要：Purpose detect the dynamics in time series of their correlation Methodology 1. calculate correlation coefficients 2. Network construction: i. node: AA
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摘要：1. 矩阵分解可以用来解决什么方法, 以及how? 利用矩阵分解来解决实际问题的分析方法很多，如PCA(主成分分析)、ICA(独立成分分析)、SVD(奇异值分解)、VQ(矢量量化)等。在所有这些方法中，原始的大矩阵V被近似分解为低秩的V=WH形式。这些方法的共同特点是，因子W和H中的元素可为正或负，
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摘要：1. Python Web（1）：建立第一个Web项目 直接将d3 index.html代码拷贝进index.html中即可. 2. D3入门教程; D3.js的v5版本入门教程
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摘要：Improvement can be done in fulture:1. the algorithm of constructing network from distance matrix. 2. evolution of sliding time window3. the later proc
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摘要：在第22行中,由于tseires 变成了嵌入元组, 所以max(tseries[ta + 1:tb]) 会取下标最大的值, 而非最大的第二个元素. [(0, 0.19024852355156963), (1, 0.6660417262541884), (2, 0.395523497583831),
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摘要：重点: 1.The constructed graph inherits several properties of the series in its structure. periodic series --> regular graphs这句话是错的,periodic series 转化成的图
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