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图学习与强化学习如何结合是个重要的问题，来自东北大学的学者最近发布了《图强化学习》综述，总结了GRL方法的方法描述、开源代码和基准数据集，非常值得关注！图挖掘任务产生于许多不同的应用领域，包括社交网络、交通运输、电子商务等，近年来受到了理论和算法设计界的极大关注。在图数据挖掘任务中，使用正在研究中的强化学习(RL)技术进行了一些开创性的工作。然而，这些图挖掘算法和RL模型分散在不同的研究领域，难以对不同的算法进行比较。在本综述中，我们提供了RL模型和图挖掘的全面概述，并将这些算法推广到图强化学习(GRL)作为一个统一形式化。我们进一步讨论了GRL方法在各个领域的应用，并总结了GRL方法的方法描述、开源代码和基准数据集。最后，提出了未来可能需要解决的重要方向和挑战。这是对GRL文献进行全面考察的最新成果，为学者提供了一个全球视野，也为该领域以外的学者提供了学习资源。此外，我们为想要进入这个快速发展的领域的感兴趣的学者和想要比较GRL方法的专家创建了一个在线开源软件。

用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。 写论文时整理的，

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空间数据库中反向最近邻查询在低维查询时一般利用基于R-Tree的改进树作为索引结构，由于树型索引结构本身的限制，R-Tree等索引结构的查询在高维中都会出现维数灾难。针对这个问题，提出了一种基于VARdnn-Tree的索引结构，采用量化压缩的方法存储数据，能够有效地支持高维查询。

虽然插值函数在 MATLAB 中内置可用，但它需要指定 griddata 格式的数据。 考虑从实验中采样数据，您遗漏了一些点，并且您不想重复实验，但需要所有网格点的数据才能进行完整计算。 这可能会有所帮助。 我的数据是蝴蝶翅膀的 AFM 图像，重叠区域有缺失的部分。 感谢我的同事 Nandula 提供的数据。

MATLAB自写imresize函数，包括三种插值方法——最近邻插值、双线性插值、双三次插值