为了防止误操作，在删除三个及以上页面的时候，Mockplus默认会给出输入“delete”字符 完成删除的确认提示，如下图： 要去掉这个提示，在设置中去掉这个选项即可，如下图：
先说结论，如果某个 TCP 段丢失并且重传失败，整个 HTTP 请求都无法被应用层读取。 应用层只能在 TCP 层确保数据完整并交付后，才能处理这个请求。...在传输层，TCP 会将 HTTP 数据切分为多个段，每个 TCP 段的大小根据传输网络的 MTU（最大传输单元）来决定。...在 IP 网络中，通常 MTU 大小为 1500 字节，因此一个大的 HTTP 报文会被分割为多个 TCP 报文段，以适应网络传输的要求。...一旦 TCP 连接中断，HTTP 请求的数据便无法完整到达应用层，整个 HTTP 请求也就无法被应用层读取。 4、应用层的数据读取 应用层不会直接读取 TCP 段。...HTTP/2：在同一个 TCP 连接上通过多路复用（Multiplexing）实现多个并行请求和响应，但依然依赖 TCP 的可靠传输。
一、为什么需要图神经网络？...保证每个节点（采样后的）邻居个数一致，这样是为了把多个节点以及它们的邻居拼接成Tensor送到GPU中进行批训练。 那么GraphSAGE 有哪些聚合器呢？...四、无监督的节点表示学习（Unsupervised Node Representation） 由于标注数据的成本非常高，如果能够利用无监督的方法很好的学习到节点的表示，将会有巨大的价值和意义，例如找到相同兴趣的社区...DiffPool的核心思想是通过一个可微池化操作模块去分层的聚合图节点，具体的，这个可微池化操作模块基于GNN上一层生成的节点嵌入 以及分配矩阵 ，以端到端的方式分配给下一层的簇，然后将这些簇输入到...GNN下一层，进而实现用分层的方式堆叠多个GNN层的想法。
GraphSAGE与GCN对比： 既然新增的节点，一定会改变原有节点的表示，那么为什么一定要得到每个节点的一个固定的表示呢？何不直接学习一种节点的表示方法。...对图中每个节点的邻接节点进行 采样 ，输入节点及其n阶邻接节点的特征向量 根据K层的 聚合函数 聚合邻接节点的信息 就产生了各节点的embedding 图片 minibatch的子图是怎么得到的？...训练时简单地负采样，会有什么问题？ 如何解决简单负采样带来的问题？ 如果只使用“hard”负样本，会有什么问题？ 如何解决只使用“hard”负采样带来的问题？...PinSAGE为什么要使用生产者-消费者模式？ PinSAGE是如何使用生产者-消费者模式？...多个蛋白质之间的复杂的相互作用关系可以用PPI网络来描述。
一、为什么需要图神经网络？...保证每个节点（采样后的）邻居个数一致，这样是为了把多个节点以及它们的邻居拼接成Tensor送到GPU中进行批训练。 那么GraphSAGE 有哪些聚合器呢？主要有三个， ?...四、无监督的节点表示学习（Unsupervised Node Representation） 由于标注数据的成本非常高，如果能够利用无监督的方法很好的学习到节点的表示，将会有巨大的价值和意义，例如找到相同兴趣的社区...DiffPool的核心思想是通过一个可微池化操作模块去分层的聚合图节点，具体的，这个可微池化操作模块基于GNN上一层生成的节点嵌入 以及分配矩阵 ，以端到端的方式分配给下一层的簇，然后将这些簇输入到...GNN下一层，进而实现用分层的方式堆叠多个GNN层的想法。
一、为什么需要图神经网络？...保证每个节点（采样后的）邻居个数一致，这样是为了把多个节点以及它们的邻居拼接成Tensor送到GPU中进行批训练。 那么GraphSAGE 有哪些聚合器呢？...四、无监督的节点表示学习（Unsupervised Node Representation） 由于标注数据的成本非常高，如果能够利用无监督的方法很好的学习到节点的表示，将会有巨大的价值和意义，例如找到相同兴趣的社区...DiffPool的核心思想是通过一个可微池化操作模块去分层的聚合图节点，具体的，这个可微池化操作模块基于GNN上一层生成的节点嵌入 以及分配矩阵 ，以端到端的方式分配给下一层的簇，然后将这些簇输入到GNN...下一层，进而实现用分层的方式堆叠多个GNN层的想法。
GraphSAGE与GCN对比： 既然新增的节点，一定会改变原有节点的表示，那么为什么一定要得到每个节点的一个固定的表示呢？何不直接学习一种节点的表示方法。...对图中每个节点的邻接节点进行 采样 ，输入节点及其n阶邻接节点的特征向量 根据K层的 聚合函数 聚合邻接节点的信息 就产生了各节点的embedding minibatch的子图是怎么得到的？...一般聚合多少层？层数越多越好吗？ 什么时候和GCN的聚合形式“等价”？ 无监督学习 GraphSAGE怎样进行无监督学习？ GraphSAGE如何定义邻近和远处的节点？...训练时简单地负采样，会有什么问题？ 如何解决简单负采样带来的问题？ 如果只使用“hard”负样本，会有什么问题？ 如何解决只使用“hard”负采样带来的问题？...多个蛋白质之间的复杂的相互作用关系可以用PPI网络来描述。
最下面一层的node特征就是输入的node features。 用作者的图来表示就是这样的：（虽然酷炫，但有点迷糊） ? 我来画一个图说明：（虽然朴素，但是明明白白） ?...这里需要注意的是，每一层的node的表示都是由上一层生成的，跟本层的其他节点无关。 2.GraphSAGE的参数学习 在上面的过程中，我们需要学习各个聚合函数的参数，因此需要设计一个损失函数。...这里忽略掉邻居之间的顺序，即随机打乱，输入到LSTM中。这里突然冒出来一个LSTM我也是蛮惊讶，作者的想法是LSTM的表示能力比较强。但是这里既然都没有序列信息，那我不知道LSTM的优势在何处。...这也是为什么GraphSAGE的作者说，他们的mean-aggregator跟GCN十分类似。...至于说为什么GCN是transductive，为啥要把所有节点放在一起训练？我感觉不一定要把所有节点放在一起训练，一个个节点放进去训练也是可以的。
本文提出归纳学习— GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE) 框架，通过训练聚合节点邻居的函数（卷积层），使 GCN 扩展成归纳学习任务，对未知节点起到泛化作用。...将 embedding 作为全连接层的输入，预测目标节点的标签。 b. 伪代码: ?...作为 LSTM 输入。 ? d....有监督损失：无监督损失函数的设定来学习节点 embedding 可以供下游多个任务使用，若仅使用在特定某个任务上，则可以替代上述损失函数符合特定任务目标，如交叉熵。...四个变种 ，并无监督生成 embedding 输入给 LR 和端到端有监督 (分类器均采用 LR ) 3.4 GraphSAGE 设置 K=2，聚合两跳内邻居特征 S1=25，S2=10：对一跳邻居抽样
contributionType=1 本项目主要讲解了GraphSage、PinSage、GIN算法的原理和实践， 并在多个数据集上进行仿真实验，基于PGl实现原论文复现和对比，也从多个角度探讨当前算法的异同以及在工业落地的技巧等...在GraphSAGE中，还有聚合层数\迭代次数，比如说只考虑了一阶邻接节点，那就只有一层聚合（迭代了一次），以此类推。...在GraphSAGE，两层比一层有10-15%的提升；但将层数设置超过2，边际效果上只有0-5%的提升，但是计算时间却变大了10-100倍。 12.什么时候和GCN的聚合形式“等价”？...对图中每个节点的邻接节点进行 采样 ，输入节点及其n阶邻接节点的特征向量 根据K层的 聚合函数 聚合邻接节点的信息 就产生了各节点的embedding 16.minibatch的子图是怎么得到的...为什么要将邻居节点的聚合embedding和当前节点的拼接？ 因为根据T.N Kipf的GCN论文，concat的效果要比直接取平均更好。 7.PinSAGE是如何采样的？
Introduction NetWork Representation 应用广泛，模型可以通过将网络中的节点编码为低维的 Embedding 向量，为下游机器学习任务提供了有效的特征输入，但目前的模型都无法应对网络中的未知节点...接下来我们看一下 GraphSAGE 是如何利用聚合函数学习的。 2. GraphSAGE 2.1 Algorithm 我们先概览下 GraphSAGE： ?...第一行是我们要计算的节点的特征输入； 第二行是第一个 for 循环遍历深度，可以理解为神经网络的层数； 第三行是第二个 for 循环是遍历图中所有节点； 第四行是从「上一层神经网络」中利用聚合函数聚合当前节点邻居的特征...简单来说就是用 k-1 层的节点的邻居信息和自身信息来更新 k 层的节点信息。这里的聚合函数我们待会再讨论，现在可以默认是一个提取邻居特征的方法。...第 1 行到第 7 行是在更新每层神经网络会涉及到的网络节点集合（从最后一层开始更新，应该能知道为什么。）
contributionType=1 本项目主要讲解了GraphSage、PinSage、GIN算法的原理和实践， 并在多个数据集上进行仿真实验，基于PGl实现原论文复现和对比，也从多个角度探讨当前算法的异同以及在工业落地的技巧等...在GraphSAGE中，还有聚合层数\迭代次数，比如说只考虑了一阶邻接节点，那就只有一层聚合（迭代了一次），以此类推。...在GraphSAGE，两层比一层有10-15%的提升；但将层数设置超过2，边际效果上只有0-5%的提升，但是计算时间却变大了10-100倍。 12.什么时候和GCN的聚合形式“等价”？...对图中每个节点的邻接节点进行 采样 ，输入节点及其n阶邻接节点的特征向量 根据K层的 聚合函数 聚合邻接节点的信息 就产生了各节点的embedding 16.minibatch的子图是怎么得到的？...为什么要将邻居节点的聚合embedding和当前节点的拼接？ 因为根据T.N Kipf的GCN论文，concat的效果要比直接取平均更好。 7.PinSAGE是如何采样的？
训练时简单地负采样，会有什么问题？ 如何解决简单负采样带来的问题？ 如果只使用“hard”负样本，会有什么问题？ 如何解决只使用“hard”负采样带来的问题？...PinSAGE为什么要使用生产者-消费者模式？ PinSAGE是如何使用生产者-消费者模式？ 基本概念 pins是什么意思？...和GraphSAGE相比，PinSAGE改进了什么？...比如说： GraphSAGE聚合时就更新了embedding； PinSAGE则在聚合后需要再经过一层DNN才更新目标embedding（算法2中的15～17行）。 ? batch应该选多大？...训练时简单地负采样，会有什么问题？ 在最简单的情况，我们可以从所有的样本中均匀地抽取负样本。
为什么要用GCN呢？这是因为对于图结构的数据，CNN、RNN都无法解决。...H是每一层的特征，对于第一层(输入层)的话，就是矩阵 。 σ是非线性激活函数 用这个公式就可以很好地提取图的特征。...假设我们构造一个两层的GCN，激活函数分别采用ReLU和Softmax，则整体的正向传播的公式为： 其中， . 那么, 为什么这个公式能提取图的特征呢？...：把当前节点v的邻居随机打乱，输入到LSTM中。...3.3 和GCN的关系 原始GCN的方法，其实和GraphSAGE的Mean Pooling聚合方法是类似的，即每一层都聚合自己和自己邻居的归一化embedding表示。
节点对分类器的结构如下：输入的节点对（含节点特征）与图结构一起被送入一对相同的GraphSAGE编码器，产生一对节点嵌入。...生成器从这些节点对中提取带有（目标，上下文）头部节点的2跳子图，并将其与相应的二进制标签一起送入带有GraphSAGE节点编码器的节点对分类器的输入层，用于模型参数的SGD更新。...在这个例子中，我们定义的是一个2层的GraphSAGE编码器。...该模型的GraphSAGE部分，两个GraphSAGE层的隐藏层大小为50，有一个偏置项，没有剔除。(可以通过指定一个正的辍学率来开启辍学，0多个工作者，由于多线程，它可以大大加快训练过程。
一层GraphSAGE可以运行k次迭代-因此，每k次迭代，每个节点都有一个节点表示h。 ? 其中： ? 代表某个节点 的输入特征 ? 代表节点 的初始化向量表示 ?...但是LSTM不符合symmetric的性质，输入是有顺序的。所以把相邻节点的向量集合随机打乱顺序，然后作为LSTM的输入。...我们可以对k = 1层中的节点C和D执行相同的操作。在k = 0层中，我们将初始化嵌入其初始特征向量的邻居节点。 ?...您可能会尝试使用多个邻域，即更大的k值。...这具有学习权重的解释，该权重具有多个邻域对目标节点的重要性的感觉。 第7行：通过除以矢量范数来标准化节点嵌入，以防止梯度爆炸。
生成的节点嵌入可以作为输入，用于如节点分类或连接预测的任何可微预测层，完整的模型可以通过端到端的方式训练。...以该方法为框架，我们通过分层的方式「堆叠」了 GNN 层建立了深度 GNN（图 1）：GNN 模块中 l 层的输入节点对应 GNN 模块中 1 层（1 个 GNN 模块）学到的簇。...因此，DIFFPOOL 的每一层都能使图形越来越粗糙，然后训练后的 DIFFPOOL 就可以产生任何输入图形的层级表征。...这直观地解释了为什么对 DIFFPOOL 而言坍缩密集子图是有用的池化策略。...DIFFPOOL 在深度 GNN 的每一层针对节点学习可微分的软簇分配，将节点映射到一组簇中去，然后这些簇作为粗化输入，输入到 GNN 下一层。
而本次主题则是介绍基于账号层面上的解决方法，为什么需要在账号层面对网络黑产的账号进行挖掘呢？ ?...且会存在多个种子用户在同一个社区的情况，难以召回大量可疑用户。 ? 因此，通过图表征学习与聚类相结合的方式进行召回。...为什么通过邻居随机抽样就可以使得直推式的模型变为支持增量特征的归纳式模型呢？在原始的GraphSAGE模型（直推式模型）当中，节点标签皆仅对应一种局部结构、一种embedding特征。...； ④ GCN网络层太多容易引起训练中过度平滑问题。...一般情况下，GCN模型采用两层网络模型，当增加至第三层的时候则将存在内存爆炸的问题；当增加至第四层时，则将出现过平滑的问题，将导致特征分布去重，这样则导致节点没有区分性。
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