id int64 18 18.8k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 14:51:09 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 14:51:09 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
12,357 | 2026-02-24T10:53:28.018000Z | 2026-02-24T10:53:28.018000Z | Lec. | Назначение: читает GraphML-файл с помощью networkx | false | true | false | |
12,356 | 2026-02-24T10:53:26.493000Z | 2026-02-24T10:53:26.493000Z | Lec. | Методы:. load_data(self, file_path): | false | false | false | |
12,355 | 2026-02-24T10:53:24.985000Z | 2026-02-24T10:53:24.985000Z | Lec. | Параметры конструктора:. target (str): Целевая метка (например, "delay") | true | true | false | |
12,354 | 2026-02-24T10:53:23.365000Z | 2026-02-24T10:53:23.365000Z | Lec. | Наследование: AbstractDataParser | false | true | false | |
12,353 | 2026-02-24T10:53:21.774000Z | 2026-02-24T10:53:21.774000Z | Lec. | Назначение: Парсит данные из формата GraphML и извлекает метки из JSON-файлов | false | true | false | |
12,352 | 2026-02-24T10:53:20.216000Z | 2026-02-24T10:53:20.216000Z | Lec. | Any: Метка (например, torch.Tensor) | false | false | false | |
12,351 | 2026-02-24T10:53:18.712000Z | 2026-02-24T10:53:18.712000Z | Lec. | Параметры:. file_path (str): Путь к файлу с меткой (например, .json) | true | true | false | |
12,350 | 2026-02-24T10:53:12.268000Z | 2026-02-24T10:53:12.268000Z | Lec. | Назначение: Извлекает целевую метку из файла | false | true | false | |
12,349 | 2026-02-24T10:53:10.808000Z | 2026-02-24T10:53:10.808000Z | Lec. | Any: Граф (например, объект nx.Graph). load_label(self, file_path) (абстрактный): | false | true | false | |
12,348 | 2026-02-24T10:53:08.919000Z | 2026-02-24T10:53:08.919000Z | Lec. | Параметры:. file_path (str): Путь к файлу с данными (например, .graphml, .v) | true | true | false | |
12,347 | 2026-02-24T10:53:01.326000Z | 2026-02-24T10:53:01.326000Z | Lec. | Назначение: Загружает и преобразует данные из файла в структуру графа | false | true | false | |
12,346 | 2026-02-24T10:52:59.173000Z | 2026-02-24T10:52:59.173000Z | Lec. | Методы:. load_data(self, file_path) (абстрактный): | false | false | false | |
12,345 | 2026-02-24T10:52:57.197000Z | 2026-02-24T10:52:57.197000Z | Lec. | Параметры конструктора:. target (str): Целевая метка для предсказания (например, "delay", "area") | false | true | false | |
12,344 | 2026-02-24T10:52:55.625000Z | 2026-02-24T10:52:55.625000Z | Lec. | Наследование: ABC | false | true | false | |
12,343 | 2026-02-24T10:52:54.011000Z | 2026-02-24T10:52:54.011000Z | Lec. | Определяет интерфейс для чтения и обработки входных данных | false | true | false | |
12,342 | 2026-02-24T10:52:52.473000Z | 2026-02-24T10:52:52.473000Z | Lec. | Назначение: Абстрактный базовый класс для всех парсеров данных | false | true | false | |
12,341 | 2026-02-24T10:52:50.756000Z | 2026-02-24T10:52:50.756000Z | Lec. | Возвращает:. list[Data]: Список объектов Data | true | true | false | |
12,340 | 2026-02-24T10:52:49.197000Z | 2026-02-24T10:52:49.197000Z | Lec. | Назначение: Создает датасет из всех графов в директории | false | true | false | |
12,339 | 2026-02-24T10:52:47.615000Z | 2026-02-24T10:52:47.615000Z | Lec. | Data: Объект PyTorch Geometric с признаками узлов, ребрами и меткой. create_dataset(self): | false | false | false | |
12,338 | 2026-02-24T10:52:45.099000Z | 2026-02-24T10:52:45.099000Z | Lec. | Параметры:. path_name_tuple (tuple): Кортеж вида (путь_к_папке, имя_графа) | false | false | false | |
12,337 | 2026-02-24T10:52:43.457000Z | 2026-02-24T10:52:43.457000Z | Lec. | Назначение: Обрабатывает папку с данными графа и преобразует их в объект Data | false | true | false | |
12,336 | 2026-02-24T10:52:41.754000Z | 2026-02-24T10:52:41.754000Z | Lec. | Возвращает:. int: Код ошибки (0 — успех, 1 — ошибка). process_graph_folder(self, path_name_tuple): | false | true | false | |
12,335 | 2026-02-24T10:52:40.325000Z | 2026-02-24T10:52:40.325000Z | Lec. | Если не указан, проверяет первый файл в датасете | false | true | false | |
12,334 | 2026-02-24T10:52:38.789000Z | 2026-02-24T10:52:38.789000Z | Lec. | Параметры:. graphml_file_path (str, опционально): Путь к файлу GraphML | false | true | false | |
12,333 | 2026-02-24T10:52:37.305000Z | 2026-02-24T10:52:37.305000Z | Lec. | Назначение: Проверяет наличие ошибок в данных (некорректные теги, ID узлов) | true | true | false | |
12,332 | 2026-02-24T10:52:35.655000Z | 2026-02-24T10:52:35.655000Z | Lec. | Методы:. check_errors(self, graphml_file_path=None): | false | false | false | |
12,331 | 2026-02-24T10:52:34.200000Z | 2026-02-24T10:52:34.200000Z | Lec. | Параметры конструктора:. dataset_path (str): Путь к директории с датасетом. batch_size (int): Размер батча. parser (AbstractDataParser): Парсер данных (например, GraphMLParser). encoder (str): Тип энкодера (например, "One-hot-encoder"). shuffle (bool, опционально): Перемешивание данных (по умолчанию: True). num_workers... | false | false | false | |
12,330 | 2026-02-24T10:52:32.465000Z | 2026-02-24T10:52:32.465000Z | Lec. | Наследование: AbstractGraphDataLoader | false | true | false | |
12,329 | 2026-02-24T10:52:30.506000Z | 2026-02-24T10:52:30.506000Z | Lec. | Назначение: Загрузка и преобразование данных из формата GraphML в объекты Data PyTorch Geometric | false | true | false | |
12,328 | 2026-02-24T10:52:28.275000Z | 2026-02-24T10:52:28.275000Z | Lec. | Методы:. check_errors(): Проверяет ошибки в данных. create_dataset(): Создает Dataset | false | true | false | |
12,327 | 2026-02-24T10:52:26.575000Z | 2026-02-24T10:52:26.575000Z | Lec. | Параметры конструктора:. dataset_path (str): Путь к датасету. batch_size (int): Размер батча. parser (AbstractDataParser): Парсер данных. encoder (str): Тип энкодера (например, "One-hot-encoder"). shuffle (bool): Перемешивание данных. num_workers (int): Количество процессов. use_scaler (bool): Использовать нормализацию | false | true | false | |
12,326 | 2026-02-24T10:52:25.083000Z | 2026-02-24T10:52:25.083000Z | Lec. | Аналогично FixGraphmlEdgeError | false | false | false | |
12,325 | 2026-02-24T10:52:23.613000Z | 2026-02-24T10:52:23.613000Z | Lec. | Возвращает: Код ошибки (0 — успех, 1 — ошибка) | false | true | false | |
12,324 | 2026-02-24T10:52:22.079000Z | 2026-02-24T10:52:22.079000Z | Lec. | Параметры:. graphml_file_path (str): Путь к файлу GraphML | true | true | false | |
12,323 | 2026-02-24T10:52:14.038000Z | 2026-02-24T10:52:14.038000Z | Lec. | Методы:. fix_error(graphml_file_path): | false | true | false | |
12,322 | 2026-02-24T10:52:12.558000Z | 2026-02-24T10:52:12.558000Z | Lec. | Наследует: AbstractErrorFixer | false | false | false | |
12,321 | 2026-02-24T10:52:11.099000Z | 2026-02-24T10:52:11.099000Z | Lec. | Методы:. fix_error(data): Исправляет ошибки в данных (абстрактный метод) | false | true | false | |
12,320 | 2026-02-24T10:52:09.567000Z | 2026-02-24T10:52:09.567000Z | Lec. | Параметры конструктора:. dataset_path (str): Путь к датасету. num_workers (int): Количество процессов для параллельной обработки | false | false | false | |
12,319 | 2026-02-24T10:52:07.127000Z | 2026-02-24T10:52:07.127000Z | Lec. | Возвращает: Модифицированный объект data | false | true | false | |
12,318 | 2026-02-24T10:52:05.427000Z | 2026-02-24T10:52:05.427000Z | Lec. | Параметры:. data (Data): Объект данных PyG. args (dict): Параметры:. directed (bool): Учитывать направленность графа. num_hops (int): Количество шагов агрегации | false | false | false | |
12,317 | 2026-02-24T10:52:03.789000Z | 2026-02-24T10:52:03.789000Z | Lec. | Назначение: Добавляет мультимасштабные признаки к данным | false | true | false | |
12,316 | 2026-02-24T10:52:01.950000Z | 2026-02-24T10:52:01.950000Z | Lec. | Возвращает: Кортеж (DAD, AD, DA) | false | true | false | |
12,315 | 2026-02-24T10:52:00.439000Z | 2026-02-24T10:52:00.439000Z | Lec. | Параметры:. adj (scipy.sparse matrix): Исходная матрица смежности | false | false | false | |
12,314 | 2026-02-24T10:51:58.875000Z | 2026-02-24T10:51:58.875000Z | Lec. | Назначение: Преобразует матрицу смежности в нормализованные версии | false | true | false | |
12,313 | 2026-02-24T10:51:57.314000Z | 2026-02-24T10:51:57.314000Z | Lec. | Методы:. forward(y_pred, y_true): Аналогично MAPE_loss. preprocessing/preprocessing.py | false | false | false | |
12,312 | 2026-02-24T10:51:55.661000Z | 2026-02-24T10:51:55.661000Z | Lec. | Конструктор: Нет параметров | false | true | false | |
12,311 | 2026-02-24T10:51:53.984000Z | 2026-02-24T10:51:53.984000Z | Lec. | Параметры:. y_pred (Tensor): Предсказания. y_true (Tensor): Истинные значения | false | true | false | |
12,310 | 2026-02-24T10:51:52.438000Z | 2026-02-24T10:51:52.438000Z | Lec. | Методы:. forward(y_pred, y_true): | false | false | false | |
12,309 | 2026-02-24T10:51:50.796000Z | 2026-02-24T10:51:50.797000Z | Lec. | Параметры конструктора:. epsilon (float, default=1e-6): Малое значение для предотвращения деления на ноль | false | true | false | |
12,308 | 2026-02-24T10:51:49.233000Z | 2026-02-24T10:51:49.233000Z | Lec. | Возвращает: Значение функции потерь | false | true | false | |
12,307 | 2026-02-24T10:51:47.760000Z | 2026-02-24T10:51:47.760000Z | Lec. | Параметры:. output (Tensor): Предсказания модели. target (Tensor): Истинные значения | false | true | false | |
12,306 | 2026-02-24T10:51:46.046000Z | 2026-02-24T10:51:46.046000Z | Lec. | Методы:. forward(output, target): | false | true | false | |
12,305 | 2026-02-24T10:51:44.588000Z | 2026-02-24T10:51:44.588000Z | Lec. | Назначение: Базовый класс для пользовательских критериев | false | true | false | |
12,304 | 2026-02-24T10:51:43.103000Z | 2026-02-24T10:51:43.103000Z | Lec. | Возвращает: Экземпляр критерия | false | true | false | |
12,303 | 2026-02-24T10:51:41.494000Z | 2026-02-24T10:51:41.494000Z | Lec. | Параметры:. criterion_name (str): Имя критерия ("MAPE_loss", "MAE_loss", "MSE_loss"). **kwargs: Дополнительные параметры (например, epsilon для MAPE_loss) | false | false | false | |
12,302 | 2026-02-24T10:51:39.828000Z | 2026-02-24T10:51:39.828000Z | Lec. | Методы:. create_criterion(criterion_name, **kwargs): | false | false | false | |
12,301 | 2026-02-24T10:51:38.363000Z | 2026-02-24T10:51:38.363000Z | Lec. | Назначение: Создает критерии по их имени | false | true | false | |
12,300 | 2026-02-24T10:51:36.842000Z | 2026-02-24T10:51:36.842000Z | Lec. | Класс CriterionFactory | false | false | false | |
12,299 | 2026-02-24T10:51:35.234000Z | 2026-02-24T10:51:35.234000Z | Lec. | Создает экземпляр MainEngine и запускает его | true | true | false | |
12,298 | 2026-02-24T10:51:27.735000Z | 2026-02-24T10:51:27.735000Z | Lec. | Загружает конфигурацию из Test.json | false | true | false | |
12,297 | 2026-02-24T10:51:24.675000Z | 2026-02-24T10:51:24.675000Z | Lec. | Параметры: Нет | false | false | false | |
12,296 | 2026-02-24T10:51:23.003000Z | 2026-02-24T10:51:23.003000Z | Lec. | Назначение: Точка входа в программу | false | true | false | |
12,295 | 2026-02-24T10:51:21.476000Z | 2026-02-24T10:51:21.476000Z | Lec. | Функция main() | false | false | false | |
12,294 | 2026-02-24T10:51:19.943000Z | 2026-02-24T10:51:19.943000Z | Lec. | Возвращает: Закодированные признаки | false | true | false | |
12,293 | 2026-02-24T10:51:18.331000Z | 2026-02-24T10:51:18.331000Z | Lec. | Параметры:. node_features (list): Признаки узлов. encoder (NodeFeatureEncoder): Экземпляр энкодера (например, OneHotEncoder) | false | true | false | |
12,292 | 2026-02-24T10:51:16.652000Z | 2026-02-24T10:51:16.652000Z | Lec. | Назначение: Обертка для кодирования признаков с использованием заданного энкодера | false | true | false | |
12,291 | 2026-02-24T10:51:15.096000Z | 2026-02-24T10:51:15.096000Z | Lec. | Возвращает: Список one-hot векторов | true | true | false | |
12,290 | 2026-02-24T10:51:13.570000Z | 2026-02-24T10:51:13.570000Z | Lec. | Параметры:. node_features (list): Список типов узлов (например, ["and", "not"]) | false | true | false | |
12,289 | 2026-02-24T10:51:11.951000Z | 2026-02-24T10:51:11.951000Z | Lec. | Методы:. encode(node_features): | true | false | false | |
12,288 | 2026-02-24T10:51:10.356000Z | 2026-02-24T10:51:10.356000Z | Lec. | Назначение: One-hot кодирование типов узлов | false | true | false | |
12,287 | 2026-02-24T10:51:08.903000Z | 2026-02-24T10:51:08.903000Z | Lec. | Возвращает: Закодированные признаки (реализуется в дочерних классах) | false | false | false | |
12,286 | 2026-02-24T10:51:07.171000Z | 2026-02-24T10:51:07.171000Z | Lec. | Параметры:. node_features (list): Список признаков узлов для кодирования | false | true | false | |
12,285 | 2026-02-24T10:51:05.548000Z | 2026-02-24T10:51:05.548000Z | Lec. | Методы:. encode(node_features) | false | false | false | |
12,284 | 2026-02-24T10:51:03.906000Z | 2026-02-24T10:51:03.906000Z | Lec. | Назначение: Абстрактный базовый класс для энкодеров | false | true | false | |
12,283 | 2026-02-24T10:51:02.206000Z | 2026-02-24T10:51:02.206000Z | Lec. | Конфигурационные файлы (JSON): Настройка экспериментов без изменения кода | false | true | false | |
12,282 | 2026-02-24T10:51:00.684000Z | 2026-02-24T10:51:00.684000Z | Lec. | Ray Tune: Интеграция для оптимизации гиперпараметров моделей | false | true | false | |
12,281 | 2026-02-24T10:50:58.779000Z | 2026-02-24T10:50:58.779000Z | Lec. | Scikit-learn: Используется для нормализации данных и оценки метрик | false | true | false | |
12,280 | 2026-02-24T10:50:56.833000Z | 2026-02-24T10:50:56.833000Z | Lec. | NetworkX: Инструмент для создания и анализа графов | false | true | false | |
12,279 | 2026-02-24T10:50:54.887000Z | 2026-02-24T10:50:54.887000Z | Lec. | PyTorch Geometric: Библиотека для работы с графовыми данными и реализации GNN | false | true | false | |
12,278 | 2026-02-24T10:50:53.147000Z | 2026-02-24T10:50:53.147000Z | Lec. | Масштабируемость: Использование распределенной обработки данных и оптимизированных алгоритмов для работы с большими наборами данных | false | true | false | |
12,277 | 2026-02-24T10:50:51.516000Z | 2026-02-24T10:50:51.517000Z | Lec. | Гибкость архитектуры: Поддержка различных форматов данных и моделей, что позволяет легко адаптировать решение под новые задачи | false | true | false | |
12,276 | 2026-02-24T10:50:49.921000Z | 2026-02-24T10:50:49.921000Z | Lec. | Автоматизация анализа схем: Предсказание ключевых метрик, таких как задержка сигнала и площадь чипа, на основе структурного представления схемы в виде графа | false | true | false | |
12,275 | 2026-02-24T10:50:48.159000Z | 2026-02-24T10:50:48.159000Z | Lec. | Он предназначен для исследователей и инженеров, работающих в области автоматизации проектирования электроники (EDA), машинного обучения и анализа графовых структур | false | true | false | |
12,274 | 2026-02-24T10:50:46.394000Z | 2026-02-24T10:50:46.394000Z | Lec. | Этот проект предоставляет гибкую инфраструктуру для работы с разнородными данными, их предобработки, обучения моделей и оценки результатов | false | true | false | |
12,273 | 2026-02-24T10:50:44.626000Z | 2026-02-24T10:50:44.626000Z | Lec. | Start_Configs/Test.json 9 | false | false | false | |
12,272 | 2026-02-24T10:50:42.571000Z | 2026-02-24T10:50:42.571000Z | Lec. | Класс AbstractModelTrainer (ABC) 9 | false | false | false | |
12,271 | 2026-02-24T10:50:41.098000Z | 2026-02-24T10:50:41.098000Z | Lec. | Trainer_and_Models/Model_trainer.py 9. 1 | false | false | false | |
12,270 | 2026-02-24T10:50:39.575000Z | 2026-02-24T10:50:39.575000Z | Lec. | Класс HOGA 8 | false | true | false | |
12,269 | 2026-02-24T10:50:38.100000Z | 2026-02-24T10:50:38.100000Z | Lec. | Trainer_and_Models/Models.py 8. 1 | false | false | false | |
12,268 | 2026-02-24T10:50:36.544000Z | 2026-02-24T10:50:36.544000Z | Lec. | Класс HOGA_Trainer 8 | false | false | false | |
12,267 | 2026-02-24T10:50:34.967000Z | 2026-02-24T10:50:34.967000Z | Lec. | Trainer_and_Models/HOGA_Trainer.py 8. 1 | false | false | false | |
12,266 | 2026-02-24T10:50:33.330000Z | 2026-02-24T10:50:33.330000Z | Lec. | Класс MainEngine 8 | false | false | false | |
12,265 | 2026-02-24T10:50:31.840000Z | 2026-02-24T10:50:31.840000Z | Lec. | Scripts/Main_Engine.py 8. 1 | false | false | false | |
12,264 | 2026-02-24T10:50:30.317000Z | 2026-02-24T10:50:30.317000Z | Lec. | Класс ParserFactory 7 | false | false | false | |
12,263 | 2026-02-24T10:50:28.833000Z | 2026-02-24T10:50:28.833000Z | Lec. | Класс GraphMLDataLoader 7. preprocessing/Parser/ParserFactory.py 7. 1 | false | false | false | |
12,262 | 2026-02-24T10:50:27.200000Z | 2026-02-24T10:50:27.200000Z | Lec. | Класс AbstractGraphDataLoader 7. preprocessing/Dataloader/Dataloader.py 7. 1 | false | false | false | |
12,261 | 2026-02-24T10:50:25.535000Z | 2026-02-24T10:50:25.535000Z | Lec. | Класс FixGraphmlNodeIdError 6. preprocessing/Dataloader/AbcDataloaders.py 7. 1 | false | false | false | |
12,260 | 2026-02-24T10:50:23.945000Z | 2026-02-24T10:50:23.945000Z | Lec. | Класс FixGraphmlEdgeError 6. 3 | false | false | false | |
12,259 | 2026-02-24T10:50:22.162000Z | 2026-02-24T10:50:22.162000Z | Lec. | Класс AbstractErrorFixer (ABC) 6. 2 | false | false | false | |
12,258 | 2026-02-24T10:50:20.384000Z | 2026-02-24T10:50:20.384000Z | Lec. | Функция preprocess(data, args) 5. preprocessing/typical_error_fixes.py 6. 1 | false | false | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.