하이퍼그래프 네트워크 기반 K-코어 알고리즘 분해 원리의 개략도를 생성하고, 최종적으로 가장 핵심적인 노드 쌍과 하이퍼에지를 얻으시오.
주로 세 부분으로 나뉜 순서도를 생성합니다. 첫째, 대형 모델 가중치 및 활성화 값의 불균일한 분포와 양자화...
```python import os import re import numpy as np import pand...
1. 페이지 제목 * 텍스트: 시스템 재구축 · 정밀 투자 · 빠른 수익성 전략적 재탄생 계획 ...
진화 알고리즘에서 교차 연산자를 묘사합니다. 7개의 작업으로 구성된 애플리케이션을 가정하고, 교차점은 3번째...
SciDraw
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
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# 구성
# =========================
class Config:
# ✅ 새로운 버전: 빗물 축적 지점 엑셀 (누적 강우량 추가)
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# CA 시뮬레이션 결과 & 지리 데이터
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# 패치 & 샘플링
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # 음성 샘플 수심 임계값: < 1cm
tile_size = 200 # 음성 샘플 공간 균등 샘플링 타일 크기 (단위: 그리드 셀)
# 토지 이용 원-핫 인코딩 유형 (실제 데이터에 따라 조정 가능)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# 훈련 관련
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
