Reading list of Adversarial Learning on Graphs
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Adversarial Learning
Algorithms
Graph layout (图布局质量)
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Poisson disk sample (泊松盘采样)
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今天组会时的一篇2017年TVCG的论文， “Uncertainty Visualization by Representative Sampling from Prediction Ensembles”，其中用到了一个随机采样的方法叫泊松盘采样，我感觉效果很棒，联想到之前投稿月我们图布局项目中也用到了随机采样，以后或许可以试试泊松盘，所以会后整理了一下这个采样方法。
Cloudflare
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs Build Wiki(使用 Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 建立个人Wiki)
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Sphinx 是一个基于ReStructuredText的文档生成工具，可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档, 由Georg Brandl在BSD许可证下开发。新版的Python文档就是由Sphinx生成的，并且它已成为Python项目首选的文档工具，同时它对C/C++项目也有很好的支持；并计划对其它开发语言添加特殊支持。
Read the Docs是一个在线文档托管服务，可以从各种版本控制系统中导入文档。支持webhooks，当你提交代码时，文档将被自动构建。
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 作为一个文档写作工具， 用Sphinx生成文档，GitHub托管文档，再导入到 ReadtheDocs。我们可以使用这个工具写文档、记笔记等。
我其实一直想做一个wiki，但是由于种种原因耽搁了下来，上次看到conda的document觉得还不错就下定决心花时间搭建起来。搭建中也参考了很多其他的博客，下面记录我在Ubuntu下的搭建过程。
GitHub
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs Build Wiki(使用 Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 建立个人Wiki)
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Sphinx 是一个基于ReStructuredText的文档生成工具，可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档, 由Georg Brandl在BSD许可证下开发。新版的Python文档就是由Sphinx生成的，并且它已成为Python项目首选的文档工具，同时它对C/C++项目也有很好的支持；并计划对其它开发语言添加特殊支持。
Read the Docs是一个在线文档托管服务，可以从各种版本控制系统中导入文档。支持webhooks，当你提交代码时，文档将被自动构建。
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 作为一个文档写作工具， 用Sphinx生成文档，GitHub托管文档，再导入到 ReadtheDocs。我们可以使用这个工具写文档、记笔记等。
我其实一直想做一个wiki，但是由于种种原因耽搁了下来，上次看到conda的document觉得还不错就下定决心花时间搭建起来。搭建中也参考了很多其他的博客，下面记录我在Ubuntu下的搭建过程。
Graph embedding
Graph layout
Graph layout (图布局质量)
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Graph layout qualities
Graph layout (图布局质量)
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Graph-tool
Install graph tools on Ubuntu16.04
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I used graph-tool when I was participating in a paper submission and encountered some problems during installation, so this page intended to be a reference to avoid some unnecessary ‘bugs’ during installation.
Graphs
Life
Wonder Wonder (我想 我想)
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每次听这首歌都有一种
在
蝉鸣的夏日
穿着大裤衩
双手交叉在脑后
自由散漫的走在
两边都是高高的梧桐树的
宽阔大马路中间
迎面吹来
夏日惬意的微风
Overfitting
Overfitting vs. Underfitting (过拟合与欠拟合)
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过拟合 vs. 欠拟合
欠拟合(underfitting)通常是由于学习器的学习能力不足，过拟合(overfitting)通常是由于学习能力过于强大。两者都会影响模型的泛化能力，但是解决这两个问题的方法迥然不同。 判断欠拟合或过拟合最简单直接的方法是画出学习曲线(learning curve)。过拟合的表现是: 训练误差很低(甚至为0)，而测试误差很高，两者有很大的差距。而欠拟合的表现是: 训练误差和测试误差很接近，但都很高，下图是两个例子。 
Poisson disk sample
Poisson disk sample (泊松盘采样)
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今天组会时的一篇2017年TVCG的论文， “Uncertainty Visualization by Representative Sampling from Prediction Ensembles”，其中用到了一个随机采样的方法叫泊松盘采样，我感觉效果很棒，联想到之前投稿月我们图布局项目中也用到了随机采样，以后或许可以试试泊松盘，所以会后整理了一下这个采样方法。
Read the docs
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs Build Wiki(使用 Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 建立个人Wiki)
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Sphinx 是一个基于ReStructuredText的文档生成工具，可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档, 由Georg Brandl在BSD许可证下开发。新版的Python文档就是由Sphinx生成的，并且它已成为Python项目首选的文档工具，同时它对C/C++项目也有很好的支持；并计划对其它开发语言添加特殊支持。
Read the Docs是一个在线文档托管服务，可以从各种版本控制系统中导入文档。支持webhooks，当你提交代码时，文档将被自动构建。
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 作为一个文档写作工具， 用Sphinx生成文档，GitHub托管文档，再导入到 ReadtheDocs。我们可以使用这个工具写文档、记笔记等。
我其实一直想做一个wiki，但是由于种种原因耽搁了下来，上次看到conda的document觉得还不错就下定决心花时间搭建起来。搭建中也参考了很多其他的博客，下面记录我在Ubuntu下的搭建过程。
Sphinx
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs Build Wiki(使用 Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 建立个人Wiki)
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Sphinx 是一个基于ReStructuredText的文档生成工具，可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档, 由Georg Brandl在BSD许可证下开发。新版的Python文档就是由Sphinx生成的，并且它已成为Python项目首选的文档工具，同时它对C/C++项目也有很好的支持；并计划对其它开发语言添加特殊支持。
Read the Docs是一个在线文档托管服务，可以从各种版本控制系统中导入文档。支持webhooks，当你提交代码时，文档将被自动构建。
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 作为一个文档写作工具， 用Sphinx生成文档，GitHub托管文档，再导入到 ReadtheDocs。我们可以使用这个工具写文档、记笔记等。
我其实一直想做一个wiki，但是由于种种原因耽搁了下来，上次看到conda的document觉得还不错就下定决心花时间搭建起来。搭建中也参考了很多其他的博客，下面记录我在Ubuntu下的搭建过程。
Summary
2018 Summary (2018 勇敢不气馁)
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2018年过去了。我很怀念它。
Ubuntu
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs Build Wiki(使用 Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 建立个人Wiki)
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Sphinx 是一个基于ReStructuredText的文档生成工具，可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档, 由Georg Brandl在BSD许可证下开发。新版的Python文档就是由Sphinx生成的，并且它已成为Python项目首选的文档工具，同时它对C/C++项目也有很好的支持；并计划对其它开发语言添加特殊支持。
Read the Docs是一个在线文档托管服务，可以从各种版本控制系统中导入文档。支持webhooks，当你提交代码时，文档将被自动构建。
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 作为一个文档写作工具， 用Sphinx生成文档，GitHub托管文档，再导入到 ReadtheDocs。我们可以使用这个工具写文档、记笔记等。
我其实一直想做一个wiki，但是由于种种原因耽搁了下来，上次看到conda的document觉得还不错就下定决心花时间搭建起来。搭建中也参考了很多其他的博客，下面记录我在Ubuntu下的搭建过程。
Install graph tools on Ubuntu16.04
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I used graph-tool when I was participating in a paper submission and encountered some problems during installation, so this page intended to be a reference to avoid some unnecessary ‘bugs’ during installation.
Underfitting
Overfitting vs. Underfitting (过拟合与欠拟合)
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过拟合 vs. 欠拟合
欠拟合(underfitting)通常是由于学习器的学习能力不足，过拟合(overfitting)通常是由于学习能力过于强大。两者都会影响模型的泛化能力，但是解决这两个问题的方法迥然不同。 判断欠拟合或过拟合最简单直接的方法是画出学习曲线(learning curve)。过拟合的表现是: 训练误差很低(甚至为0)，而测试误差很高，两者有很大的差距。而欠拟合的表现是: 训练误差和测试误差很接近，但都很高，下图是两个例子。
Visualization
Graph layout (图布局质量)
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Wiki
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs Build Wiki(使用 Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 建立个人Wiki)
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Sphinx 是一个基于ReStructuredText的文档生成工具，可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档, 由Georg Brandl在BSD许可证下开发。新版的Python文档就是由Sphinx生成的，并且它已成为Python项目首选的文档工具，同时它对C/C++项目也有很好的支持；并计划对其它开发语言添加特殊支持。
Read the Docs是一个在线文档托管服务，可以从各种版本控制系统中导入文档。支持webhooks，当你提交代码时，文档将被自动构建。
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 作为一个文档写作工具， 用Sphinx生成文档，GitHub托管文档，再导入到 ReadtheDocs。我们可以使用这个工具写文档、记笔记等。
我其实一直想做一个wiki，但是由于种种原因耽搁了下来，上次看到conda的document觉得还不错就下定决心花时间搭建起来。搭建中也参考了很多其他的博客，下面记录我在Ubuntu下的搭建过程。
可视化
Graph layout (图布局质量)
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图
图嵌入
图布局
Graph layout (图布局质量)
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域名解析
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs Build Wiki(使用 Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 建立个人Wiki)
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Sphinx 是一个基于ReStructuredText的文档生成工具，可以令人轻松的撰写出清晰且优美的文档, 由Georg Brandl在BSD许可证下开发。新版的Python文档就是由Sphinx生成的，并且它已成为Python项目首选的文档工具，同时它对C/C++项目也有很好的支持；并计划对其它开发语言添加特殊支持。
Read the Docs是一个在线文档托管服务，可以从各种版本控制系统中导入文档。支持webhooks，当你提交代码时，文档将被自动构建。
Sphinx + GitHub + ReadtheDocs 作为一个文档写作工具， 用Sphinx生成文档，GitHub托管文档，再导入到 ReadtheDocs。我们可以使用这个工具写文档、记笔记等。
我其实一直想做一个wiki，但是由于种种原因耽搁了下来，上次看到conda的document觉得还不错就下定决心花时间搭建起来。搭建中也参考了很多其他的博客，下面记录我在Ubuntu下的搭建过程。
对抗学习
年终总结
2018 Summary (2018 勇敢不气馁)
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2018年过去了。我很怀念它。
心情
Wonder Wonder (我想 我想)
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每次听这首歌都有一种
在
蝉鸣的夏日
穿着大裤衩
双手交叉在脑后
自由散漫的走在
两边都是高高的梧桐树的
宽阔大马路中间
迎面吹来
夏日惬意的微风
机器学习
Overfitting vs. Underfitting (过拟合与欠拟合)
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过拟合 vs. 欠拟合
欠拟合(underfitting)通常是由于学习器的学习能力不足，过拟合(overfitting)通常是由于学习能力过于强大。两者都会影响模型的泛化能力，但是解决这两个问题的方法迥然不同。 判断欠拟合或过拟合最简单直接的方法是画出学习曲线(learning curve)。过拟合的表现是: 训练误差很低(甚至为0)，而测试误差很高，两者有很大的差距。而欠拟合的表现是: 训练误差和测试误差很接近，但都很高，下图是两个例子。
欠拟合
Overfitting vs. Underfitting (过拟合与欠拟合)
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过拟合 vs. 欠拟合
欠拟合(underfitting)通常是由于学习器的学习能力不足，过拟合(overfitting)通常是由于学习能力过于强大。两者都会影响模型的泛化能力，但是解决这两个问题的方法迥然不同。 判断欠拟合或过拟合最简单直接的方法是画出学习曲线(learning curve)。过拟合的表现是: 训练误差很低(甚至为0)，而测试误差很高，两者有很大的差距。而欠拟合的表现是: 训练误差和测试误差很接近，但都很高，下图是两个例子。
泊松盘采样
Poisson disk sample (泊松盘采样)
Published:
今天组会时的一篇2017年TVCG的论文， “Uncertainty Visualization by Representative Sampling from Prediction Ensembles”，其中用到了一个随机采样的方法叫泊松盘采样，我感觉效果很棒，联想到之前投稿月我们图布局项目中也用到了随机采样，以后或许可以试试泊松盘，所以会后整理了一下这个采样方法。
生活
Wonder Wonder (我想 我想)
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每次听这首歌都有一种
在
蝉鸣的夏日
穿着大裤衩
双手交叉在脑后
自由散漫的走在
两边都是高高的梧桐树的
宽阔大马路中间
迎面吹来
夏日惬意的微风
过拟合
Overfitting vs. Underfitting (过拟合与欠拟合)
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过拟合 vs. 欠拟合
欠拟合(underfitting)通常是由于学习器的学习能力不足，过拟合(overfitting)通常是由于学习能力过于强大。两者都会影响模型的泛化能力，但是解决这两个问题的方法迥然不同。 判断欠拟合或过拟合最简单直接的方法是画出学习曲线(learning curve)。过拟合的表现是: 训练误差很低(甚至为0)，而测试误差很高，两者有很大的差距。而欠拟合的表现是: 训练误差和测试误差很接近，但都很高，下图是两个例子。
随笔
Wonder Wonder (我想 我想)
Published:
每次听这首歌都有一种
在
蝉鸣的夏日
穿着大裤衩
双手交叉在脑后
自由散漫的走在
两边都是高高的梧桐树的
宽阔大马路中间
迎面吹来
夏日惬意的微风