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我遇到了许多社交网络分析工具，但我想知道是否有任何库可以让您生成合成社交网络，如瓦茨和斯特罗加茨模型、Barabási-Albert Scale-Free网络或依赖于洞穴模型的网络。我目前正在寻找的是一种方法来设置社交网络的属性，并能够生成一个合成网络(也许是邻接表)以供进一步分析。有人有什么建议吗？
浏览 1提问于2010-11-29得票数 7
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MinSortedRules <- sort(YbyRules, decreasing = TRUE) 这会生成这样的规则个变量是<=0.1786，第17个变量是级别3<code>H 111</code>，其他变量允许更改<code>H 212</code><code>f 213/code>
我被困在如何从这个规则产生随机合成观测
浏览 3修改于2021-05-19得票数 0
还有一个.tcl文件，但它是由Vivado生成的报告生成脚本。我要找的是.tcl合成脚本。我在哪里可以找到它，或者我必须做一些其他的事情来生成这个合成脚本？
浏览 2修改于2018-06-13得票数 0
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有可能使用经过训练的CNN来生成数据吗？在对X和相应的Y的数据进行训练之后，给出一个新的Y来生成X？还是我必须使用GANs或RNN？澄清:我想使用CNN来生成文本序列。我有一个大型的描述数据库，也是1000个类中的一个，我想尝试使用CNN(因为我来自图像分类)。
浏览 0修改于2017-08-30得票数 2
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我需要生成一系列的音调(可能都是正弦波)，并应用一个或两个基本的滤波器/效果，比如失真。实际上，我需要一个简单的合成器库。我会提前生成这些文件，而不是在应用程序运行时生成，所以性能不是问题。
我最习惯使用Python，但这个应用程序很简单，所以我愿意使用几乎任何语言。流行的用于Python/Tcl的Snack库有一些基本的合成设施，但除了共振峰之外，没有任何值得提及的效果。最自然的选择是声音设计语言，如sound，Supercollider或ChucK，但它们似乎有一个非常陡峭的学习曲
浏览 1修改于2019-03-13得票数 2
我想玩LDA主题建模，即查看文档长度、主题编号等对准确性的影响(我知道这是在其他地方做的，但似乎没有人公布他们最初是如何生成文档的！)
有没有人有为LDA模型生成数据的方法？
浏览 0提问于2021-08-15得票数 3
鉴于这些投入：my $sub_rate = 0.003;my @dna = qw( A C G T );
AAAAAAAAAA.....在Perl中是否有一种简洁的方法来实现它呢？#!/usr/bin/perl
my $init
浏览 8修改于2018-07-30得票数 6
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我有一个搜索栏组件，它应该接受输入的值，但是我为我的getters和setters使用了useState，我有点困惑，因为它报告了一个错误 ? 下面是我的组件，你能发现错误吗？ const SuppliersNavBar = (props) => {
const [search, setSearch] = useState();
setSearch({ search: event.target.value });
console.log(event);
浏览 17提问于2019-06-13得票数 0
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他们用一些合成数据来验证他们的说法，这些数据如下所示它们的度量的实现非常简单。然而，我不知道他们是如何创建这种合成数据的。
浏览 2提问于2019-11-26得票数 0
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我看到一些人尝试的一个主题是使用GANs生成用于监督学习的合成表格数据。这也是在二进制分类中对少数类进行过采样的一种方法。背后有什么理论原因吗？
浏览 0提问于2020-12-08得票数 1
我的问题很简单：在RDBMS中，这非常简单，例如，使用标识列(MSSQL)或序列(Postgres)。但是，当涉及到DynamoDB (我猜这适用于任何NoSQL数据库)时，还不清楚如何生成分区键--是GUID还是表中维护的序列？
下面是来自的一个示例模式--它使用递增数字作为分区键。但我想不出在应用程序级别生成非覆盖序列号的方法(与提供原子事务的数据库级别相反，DynamoDB不提供原子事务)。
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
python中有没有好的库/工具可以从现有的样本数据中生成合成的时间序列数据？例如，我有1月至6月的销售数据，并希望生成7月至12月的合成时间序列数据样本(保持时间序列因素不变，如趋势、季节性等)。
浏览 16提问于2020-01-03得票数 1
假设我在一个numpy数组中有一组概率：我想要生成N个热编码的结果，与每个概率成正比：
0，0，0，1应该是结果的50%，0，0，1，0应该是12.5%的时间
浏览 7提问于2022-08-11得票数 -1
我正在寻找一种方法来生成用于异常检测的合成数据。我们有真实的数据，但是想要注入异常来检验模型(实际数据对于将来可能出现的异常来说太有限了)。我想模拟真实数据的统计特性，如均值、模式、标准差等，以创建合成数据，然后根据合理的极值注入异常(如果我们知道实际数据中每一列的统计特性，那么我们就可以推断出该列的极值可能是什么样子)。是否有任何Python包根据真实数据中已知的统计属性生成合成数据。我认为这类似于差别隐私，但我们这样做并不是为了保护隐私，也不需要一种过份的方法。科学知识-学习可以生成
浏览 0修改于2020-10-07得票数 1
Kotlin Android扩展插件使用我的应用布局文件中的ID为每个视图生成静态属性，正如the documentation中所描述的那样。我想禁用这个特性，因为我们使用DataBinding而不是Kotlin合成视图属性，有时我会意外地导入它们；它还会为我们不使用的东西增加额外的构建开销。
浏览 20提问于2019-01-14得票数 20
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我想知道是否有任何方法来生成合成数据集使用这种经过训练的机器学习模型，保持原始数据集的特点？有可能吗？如果可能的话，请告诉我相关的资料。
浏览 0修改于2021-02-09得票数 22
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如何在Android中轻松地生成合成和弦的声音？我想要能够动态生成一个游戏中的音乐使用8位。尝试了与AudioTrack，但没有得到良好的效果良好的声音。
有什么例子吗？
浏览 4修改于2013-09-02得票数 7
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