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OpenKE(An Open-source Framework for Knowledge Embedding)是一个基于PyTorch的开源知识表示学习框架,专注于知识图谱相关问题。图谱源码该框架包含了多种算法的图谱源码实现,用户可访问其官网获取数据集、图谱源码API文档及论文。图谱源码
OpenKE提供PyTorch版与TensorFlow版,图谱源码仿GitHub源码其中GitHub默认版本为PyTorch。图谱源码以PyTorch版为例,图谱源码简述使用步骤。图谱源码
首先,图谱源码确保机器已配置PyTorch环境。图谱源码在Linux服务器上执行以下操作:下载PyTorch版代码,图谱源码进入目录,图谱源码编译C++文件,图谱源码回到OpenKE目录,图谱源码并拷贝示例文件夹中的TransE算法、FBK数据集的示例程序。创建checkpoint文件夹后,执行程序开始训练,训练个周期,预计耗时约一小时。一键建站网站源码导入训练后,输出训练效果。
OpenKE官方未明确解释结果中l和r的含义,需查阅源代码。在/OpenKE/examples/train_transe_FBK.py中,明确指出该程序执行链接预测任务。进一步探索/OpenKE/openke/base/Test.h,得知链接预测任务是指在已知三元组(h, r, t)中删除头实体h或尾实体t,预测准确度的评估。结果中的疫情溯源码怎么打印出来的l和r代表删除头实体h和尾实体t的预测结果,而raw和filtered分别对应未修复数据与修复后的数据预测结果。
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win不好解决:
3.0 3.1都没有win版本! win只能使用4.0以上的版本
4.0版本的链接下载后可以手动安装进工程(下载后,放进工程目录,然后在终端里输入 pip install .\py2neo-.2.4-py2.py3-none-any.whl
现在可以运行了
运行之后会出现 只有节点、生成边失败 的问题
py2neo v4改了一些代码细节,不再有 'find_one'方法
在源代码里,修改成下面这样
DataToNeo4jClass.py 修改行的那个方法
最终结果
echarts tree怎么自定义显示NAME?
echarts tree怎么自定义显示NAME?ueba
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echarts自定义节点名称和关系名称 原创
-- ::

ueba 
码龄3年
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1、效果
echart自带的效果如图,鼠标覆盖到关系边上时,二手商品交易系统源码默认显示source > target。

修改之后可显示自定义的任何内容。

2、代码
额……其实就是上一篇的代码,只不过多了一个tooltip,设置自定义显示名称就是在这里。
也可以参考api里的tooltip。
$(function() {
showChart();
});
var myChart;
option = {
title : {
text : '示例'
},
animationDurationUpdate : ,
animationEasingUpdate : 'quinticInOut',
//trigger : 'item' 表示数据项图形触发
//triggerOn : 'mousemove' 鼠标覆盖时触发
tooltip : {
trigger : 'item',
triggerOn : 'mousemove',
formatter : function(params) {
//我这里用不到返回值,因此只有params一个参数
//params的含义看后文的说明。
//attribute是h5斗牛源码搭建教程我给关系边自定义的一个参数
//所以params.data.attribute只有在关系边里才存在
if (params.data.attribute) {
//如果这个数据有attribute参数,那么返回attribute参数的内容
//这个内容就是提示时显示的内容。
return params.data.attribute;
} else {
//否则显示name参数的内容。
//在关系图里,能进到这里的数据项,应该只有节点和关系两种,所以不是关系就只能是节点……
return params.name;
}
}
},
series : [ {
type : 'graph',
layout : 'force',
data : [],
edges : [],
label : {
emphasis : {
position : 'right',
show : true
}
},
force : {
repulsion :
},
roam : true,
focusNodeAdjacency : true,
lineStyle : {
normal : {
width : 0.5,
curveness : 0.3,
opacity : 0.7
}
},
draggable : true
} ]
};
function showChart() {
myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
myChart.showLoading();
$.ajax({
url : 'echartsDisplay',
type : 'POST',
data : "{ }",
dataType : 'json',
success : function(data) {
myChart.hideLoading();
option.series[0].data = data.nodes.map(function(node) {
return {
name : node.name,
itemStyle : {
normal : {
color : node.color
}
},
symbolSize : node.size,
};
});
option.series[0].edges = data.links.map(function(edge) {
return {
source : edge.source,
target : edge.target,
attribute : edge.value,
};
});
myChart.setOption(option, true);
},
error : function(errorMsg) {
alert("请求数据失败!");
}
});
};
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params 是多个系列的数据数组。其中每项内容格式同上,并且,
{
componentType: 'series',
// 系列类型
seriesType: string,
// 系列在传入的 option.series 中的 index
seriesIndex: number,
// 系列名称
seriesName: string,
// 数据名,类目名
name: string,
// 数据在传入的 data 数组中的 index
dataIndex: number,
// 传入的原始数据项
data: Object,
// 传入的数据值
value: number|Array,
// 数据图形的颜色
color: string,
}
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