超大规模数据集类的创建 前面我们只接触了数据可全部储存于内存的数据集，这些数据集对应的数据集类在创建对象时就将所有的数据加载到内存。然而如果数据集规模超级大，我们很难有足够大的内存完全存下所有数据。所以需要一个按需加载样本到内存的数据集类。 Dataset类 在PyG中，
1、基于图同构网络（GIN）的图表征 采用GINNodeEmbedding模块对图上每一个节点做节点嵌入（Node Embedding），得到节点表征；然后对节点表征做图池化得到图的表征；最后用一层线性变换对图表征转换为对图的预测。 基于结点表征计算得到图表征的方法有： （1）sum：对节点表征求和
很开心又拿到了优秀船员，其实这已不是我第一次参加组队学习了，4月份的二手车是我第一次接触到DataWhale，那次课程结束后，马老师找到我让我分享一下心得，但是我觉得第一次坚持下来不算什么，于是我答应他如果下个月我还参加了并且拿到优秀船员再来分享，现在我来履行我的诺言了。 DataW
这个作业属于哪个课程 2021春软件工程实践S班 这个作业要求在哪里 团队作业六——Beta冲刺+事后诸葛亮 这个作业的目标 随机组队的个人感想 随机组队感想 ZLX 在被随机组队分配到第九小队之后的第一次开会，我对小队里的大多数人都是比较陌生的，因为一时“冲动”就当上
DataWhale组队学习——GNN（1） 这里是DataWhale社区的21年6月组队学习之图神经网络的相关笔记！开源代码：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN 目录：（待更新）0.导引1.简单图论知识与PyG库初探 导引 一、图神经网络与图深度学习 图是一种数据结构，它
比赛组队 已经提交 尚未通过 时间限制：1000ms 内存限制：256MB 84.21% 提交人数：38 通过人数：32 题目描述 众所周知，ACM 的比赛需要三个人组队参与。罗老师将一个队伍的战斗力定义为三个人的战斗力总和。现在有 n n
图神经网络 论坛版块： http://datawhale.club/c/team-learning/27-category/26 开源内容： https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN 学习目标 我们的组队学习将带领大家入门图神经网络，为大家今后在学习和工作中对图神经网络的应用打下基础。 学习
嘟嘟嘟 这题有人说部分分O(n3)暴力，然而我暴力都没写过，调了半天也没用……还是看题解吧 首先，咱把A * ( h – minH ) + B * ( s – minS ) <= C 变个型，得到 A * h + B * s - C <= A * minH + B * minS. 令 sum = A * h + B * s - C,如果我们把所有球员按sum排序，就能保证取球员的
集成学习答疑直播之八-- 集成知识点回顾与补充 集成学习是首个横跨3个周期的长期组队学习，在第25期组队学习中进行到“第三期-模型融合与数据实战”阶段。组队学习期间，课程设计者每周针对学习任务的重难点和学员的学习情况进行集中直播答疑，目前已经进行到第八次。 前七次的答
比赛链接 前言 真是绝了。我还以为考 \(2\) 小时，结果只有 \(100\) 分钟。还好最后慌里慌张调出来踩线交上去了。这次的结果挺满意的，抢了不少首 A。题目还是不错的。 A - Sequence Matching 原题链接：ABC185E 题目大意 给定两个数字串 \(a\) 和 \(b\)。从 \(a\) 和 \(b\) 中移去共
二手车交易价格预测-千变万化特征工程 目前 河北高校数据挖掘邀请赛 正在如火如荼的进行中。为了大家更好的参赛，王茂霖分享了 从0梳理1场数据挖掘赛事！，完整梳理了从环境准备、数据读取、数据分析、特征工程到数据建模的整个过程。04月20日晚，他继续为大家带来一场直播分享 —
EDA探索性分析能够帮助我们了解数据集，验证数据集 经过学习，我认为EDA分析一般步骤 1.查看数据集大体情况 2.查看缺失值情况并可视化缺失值 3.了解数据和特征分布 5.相关性分析 查看数据集大体情况 查看大体数据集的方法有：data.head(), data.shape, data.describe(), data.info
题目描述 作为篮球队教练，你需要从以下名单中选出 1号位至 5号位各一名球员， 组成球队的首发阵容。 每位球员担任 1号位至 5号位时的评分如下表所示。请你计算首发阵容 1 号位至5号位的评分之和最大可能是多少？ 数据 1 97 90 0 0 0 2 92 85 96 0 0 3 0 0 0 0 93 4 0 0 0 80 86 5
文章目录 一、Docker简介二、三大基本概念1.镜像（Image）分层存储 2.容器（Container）3.仓库（Repository）（1）Docker Registry 公开服务（2）私有 Docker Registry 三、Docker安装 一、Docker简介 Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言进行开发实现，基于 Linux 内核的 cgroup，namespace
深度推荐模型 开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-rs/tree/master/DeepRecommendationModel 基本信息 贡献人员：罗如意、吴忠强、田雨，宁彦吉， 何世福、徐何军、赖敏材、刘纪川学习周期：13天学习形式：理论+实践；完成学习打卡人群定位：了解机器学习基础， 了解推
datawhale2020年2月组队学习NLP实践task2 用colab跑了一下baseline 2epoch，batchsize=16 然后在total跑了1个epoch 结果
新年组队学习数据挖掘竞赛 比赛链接比赛相关介绍 比赛链接 链接: 2021数字中国创新大赛大数据赛道 比赛相关介绍 比赛相关介绍可以看官网上的资源，也可以看大佬的网站，目前已经开源了一份现成答案可以达到17分左右。（满分30分） 链接: https://coggle.club/learn/DCIC2021/ 尝
任务 论文代码统计，统计所有论文出现代码的相关统计；使用正则表达式统计代码连接、页数和图表数据。 数据处理步骤 确定数据出现的位置；使用正则表达式完成匹配；完成相关的统计。 正则表达式 具体代码 # 导入所需的package import seaborn as sns #用于画图 from bs4 import B
这里写目录标题 一、问答系统1.Query理解（1）意图识别（2）槽值填充 2.任务实践 二、命名实体识别任务实践1.构建 AC Tree和初始化参数2.使用AC Tree进行问句过滤3.使用 相似度进行实体匹配 三、意图识别任务实践1.整体思路介绍2.代码介绍（1）TF-IDF特征（2）人工特征（3）使用朴素贝叶斯进行
一、作业总结 个人作业 第一次个人编程作业 第二次个人编程作业：代码互改 结对作业 第一次结对作业 第二次结对作业 第三次结对作业：需求建模练习 团队作业 团队作业第一次：团队展示 团队作业第二次：项目介绍 团队作业第三次：UML设计 团队作业第四次：需求分析 团队作业第五次：
Data Whale第20期组队学习 Pandas学习—Task Special & 综合练习 一、企业收入的多样性二、组队学习信息表的变换三、美国大选投票情况参考文献 一、企业收入的多样性 【题目描述】一个企业的产业收入多样性可以仿照信息熵的概念来定义收入熵指标：
有幸参加了DataWhale举办的目标检测组队学习。收获颇多。 每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。 项目开源地址：https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch/#/chapter03_object_detection_introduction/3_6。
为了提高集训队同学的学习效率，赵老师决定将所有队员组成三人小组，以组为单位进行训练。但是如何分组，让赵老师头疼。最后决定让每个队员自己选择一名想要组队的队友。于是，小龙选择了小慜，小慜选择了小泰，小泰选择了小龙，这样选择后就构成三角关系，他们可以直接组成三人小组。现在你
一、分组Groupby 使用方式：df.groupby([分组的依据])[分组的数据] 例如，对不同学校和性别的学生身高分组： df.groupby(['School', 'Gender'])['Height'] 练一练：请根据上下四分位数分割，将体重分为high、normal、low三组，统计身高的均值。 low = df['Weight'].quantile(0.25) high = df
Go Modules Modules是相关Go包的集合，是源代码交换和版本控制的单元。go命令直接支持使用Modules，包括记录和解析对其他模块的依赖性 Go Modules的使用方法 首先需要设置环境变量，可以使用go env命令查看当前配置 $ go env GO111MODULE="auto" GOPROXY="https://proxy.golang.or
