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写给初学者的Tensorflow介绍（2）

去年我翻译了一篇文章：写给初学者的Tensorflow介绍，但这只是文章的第一部分，由于原作者迟迟没有写第二部分，我后来就把这件事情忘了。...前几天，有朋友留言问为什么没有第二部分的内容，还有朋友热心的给出了第二部分的原文链接。...Tensorflow只是一个将运算表示为计算图的框架。然后Tensorflow将图划分为许多彼此独立的子图，这些子图并行执行，当然这是TensorFlow的主要特性之一，它为其可扩展性做出了很大贡献。...这些计算工具也是计算图，一旦将它们添加到程序中，它们就被视为子图，因为它们将成为您要构建的计算图的一部分。 使用Tensorflow执行程序时会发生什么？...因此，您必须创建一个会话对象，其中包含所有操作和张量。核心执行引擎的任务很简单： 获取会话对象并为其构建计算图。 辨别子图及其输入。 确定子图是预先构建的Tensorflow操作还是用户操作。

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Networkx：Python的图论与复杂网络建模工具

今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。...同时，Networkx 也在不断地发展和改进，以满足用户的需求和期望。 在这篇文章中，我将向大家介绍 Networkx 的一些主要特性，以及如何使用 Networkx 进行网络分析。...下面是一些常用的 Networkx 函数和它们的使用方法。...确保在创建节点或边时设置了正确的属性，并在获取属性时使用正确的键。 最短路径问题：在计算最短路径时，可能会遇到无法找到路径或者路径长度不正确的问题。这可能是因为图中存在孤立节点或者图不是连通的。...它提供了丰富的数据结构和函数，以便于用户对图进行各种操作，如创建图、添加节点/边、计算图的各种度量等。 然而，类似的工具也有很多，比如 igraph 和 Graph-tool。

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复杂性思维第二版 三、小世界图

我们将编写一个函数来测量群聚度，并使用 NetworkX 函数来计算路径长度。 然后，我们为范围内的p值计算群聚度和路径长度。 最后，我将介绍一种用于计算最短路径的高效算法，Dijkstra 算法。...为了计算它，我将从 NetworkX 提供的函数开始，shortest_path_length。 我会用它来复制 Watts 和 Strogatz 实验，然后我将解释它的工作原理。...我将再次使用 NumPy 函数logspace来计算ps： ps = np.logspace(-4, 0, 9) 对于每个p的值，我生成了 3 个随机图，并且我们将结果平均。...如果你问我，为什么行星轨道是椭圆形的，我最开始会为一个行星和一个恒星建模；我将在 3.9 广度优先搜索 当我们计算最短路径时，我们使用了 NetworkX 提供的一个函数，但是我没有解释它是如何工作的...只有在我们使用 BFS 而不是 DFS 时，这个算法才有效。为什么？ 第一次循环中，node是start，new_dist为1。所以start的邻居距离为 1，并且进入了队列。

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图神经网络（GNN）的基本原理

本文第一部分是数据介绍，第二部分为推导过程中需要用的变量的定义，第三部分是GNN的具体推导过程，最后一部分为自己对GNN的一些看法与总结。 1....数据 利用networkx简单生成一个无向图： # -*- coding: utf-8 -*- """ @Time ：2021/12/21 11:23 @Author ：KI @File ：gnn_basic.py...5个节点的特征向量依次为： [[2, 3], [4, 7], [3, 7], [4, 5], [5, 5]] 同样，6条边的特征向量为： [[1, 3], [4, 1], [1, 5], [5, 3],...GNN中类似，得到这些节点状态向量的最终形式不是我们的目的，我们的目的是利用这些节点状态向量来做一些实际的应用，比如节点标签预测。...因此，如果想要预测的话，我们就需要一个输出函数来对节点状态进行变换，得到我们要想要的东西： 最容易想到的就是将节点状态向量经过一个前馈神经网络得到输出，也就是说 可以是一个FNN，同样的， 也可以是一个

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Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

现在是时候用节点填充我们的图形了。为了将单个节点添加到图中，我们使用 add_node（） 函数。每个节点都有一个唯一的标识，我们还可以通过使用自定义属性为节点提供标签。...我们传入图形对象 G 和我们之前计算的位置位置。这可确保节点和标签显示在正确的位置。 为了可视化边缘，我们还使用 draw_networkx_edges（） 函数绘制它们。...此外，我们还使用 draw_networkx_edge_labels（） 函数包含边缘权重。此函数将边权重添加为相应边附近的标签。 最后，我们使用 plt.show（） 显示图形图。...这些库为我们提供了创建和可视化图形的功能和工具。 接下来，我们使用 NetworkX 中的 path_graph（） 函数创建一个名为 G 的图形对象。...我们指示子图行数和列数（在本例中为一行和两列）以及图形大小。 这有助于我们将绘图区域划分为多个部分以显示不同的图形。 现在，是时候在第一个子图上绘制原始图形了。

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复杂性思维第二版 二、图

我们可以通过导入 NetworkX 和实例化nx.DiGraph来创建有向图： import networkx as nx G = nx.DiGraph() 通常将 NetworkX 导入为nx。...G.add_nodes_from(pos) 下面我会创建一个字典，将每条边映射为对应的驾驶时间。...2.4 生成图 我将首先生成一个完全图，这是一个图，其中每个节点都彼此连接。 这是一个生成器函数，它接收节点列表并枚举所有不同的偶对。如果你不熟悉生成器函数，你可能需要阅读附录？，然后回来。...按照惯例，我将 NumPy 导入为np。函数logspace返回从10 ** -2.5到10 ** 0 = 1的 11 个元素的数组，在对数刻度上等间隔。...2.8 图的算法分析 这一章中，我提出了一个检查图是否连通的算法；在接下来的几章中，我们将再次看到更多的图的算法。并且我们要分析这些算法的性能，了解它们的运行时间如何随着图大小的增加而增长。

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如何将任何文本转换为图谱

KG的每个节点代表一个概念，而每条边则是两个概念之间的关系。在本文中，我将分享一种将任何文本语料库转化为概念图（Graph of Concepts，GC）的方法。...因此，现在我们知道图是有趣的，它们可以极其有用，而且它们看起来也很美丽。 创建概念图 如果你问GPT，如何从给定的文本中创建知识图谱？它可能会建议以下类似的过程。 1.从作品中提取概念和实体。...这是我设计的从任何给定文本语料库中提取概念图的方法的流程图。它与上述方法类似，但也有些许不同之处。 图表由作者使用draw.io创建 1.将文本语料库拆分为块。...NetworkX为我们提供了众多的网络算法，供我们直接使用。这里有一个链接，指向我们可以在我们的图上运行的算法列表。...算法 - NetworkX 3.2.1 文档 修改描述 networkx.org[5] 在这里，我使用社区检测算法给节点添加颜色。社区是指那些彼此之间连接更紧密的节点群体，而不是图中其他部分。

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利用Python绘制精美网络关系图

一、概述 NetworkX是一个用python编写的软件包，便于用户对复杂网络进行创建、操作和学习。...我们用它可以将存储在邻接表或邻接矩阵里的网络图可视化。下面给大家看一下我自己画的一个例子吧。这样就大概可以了解怎么回事了。 ?...小世界网络图 上面这张图片是我绘制的社交关系图，其中蓝色节点代表的是度最高的节点，就是社交关系最复杂的节点。...安装其他包的时候，将networkx改成其他包名即可。 三、NetworkX基础知识 1.创建图 首先我们需要创建一个没有边和节点的图形，说白了就是先拿出一张白纸，我们准备在白纸上作画了。...nx.MultiDiGraph()#有多重边有向图 可以创建四种图形，无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。

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WikiNet — CS224W 课程项目的循环图神经网络实践

我们可以使用图神经网络提供的表达能力来做到这一点吗？ 数据预处理 准备用于图机器学习的数据集需要大量的预处理。第一个目标是将数据表示为一个有向图，其中维基百科文章作为节点，连接文章的超链接作为边。...然后再通过使用 set_node_attributes 方法，新的文章属性添加到 NetworkX 图中的每个相应节点。...WikiNet模型架构 我们的新方法试图将递归神经网络 (RNN) 捕获序列知识的能力与图神经网络 (GNN) 表达图网络结构的能力相结合。...这表示为一系列节点索引。每个导航路径都被填充到 32 的长度——用索引 -1 的序列开始填充短序列。...首先讨论一下图神经网络的一般功能，在图神经网络中，关键思想是根据每个节点的局部邻域为每个节点生成节点嵌入。也就是说，我们可以将信息从其相邻节点传播到每个节点。 上图表示输入图的计算图。

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复杂性思维第二版 四、无标度网络

但是对于更大的图，它们都太慢，需要与nk^2成正比的时间，其中n是节点数，k是每个节点的邻居数。 幸运的是，NetworkX提供了一个通过随机抽样来估计群聚系数的函数。...由于每条边都连接到两个节点，度的均值是每个节点边数的两倍： >>> k = int(round(2*m/n)) >>> k 44 我们可以用n=4039和k=44创建一个 WS 图。...NetworkX 提供了一个生成 BA 图的函数。我们将首先使用它；然后我会告诉你它的工作原理。...可能 不是 表 4.1：与两个模型相比，Facebook 网络的特征。 4.6 生成 BA 图 在前面的章节中，我们使用了 NetworkX 函数来生成BA图。现在让我们看看它的工作原理。...但是，这不是观察这样的数据的最好方法。 更好的选择是累积分布函数 （CDF），它将x值映射为小于或等于x的值的比例。

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Python爬虫进阶必备 | X薯中文网加密分析

图2-1 这个是什么操作？容我百度一下。 CSS中，::before 创建一个伪元素，其将成为匹配选中的元素的第一个子元素。常通过 content 属性来为一个元素添加修饰性的内容。...一般 CSS 样式我们可以通过点击右上角的链接跳转到相应的文件位置，但是这里是无法跳转的【图2-3】 ? 图2-3 我们照着之前的思路，搜索一波看看能不能找到一些蛛丝马迹。...通过大概的梳理，可以看到整个 JS 分为两个部分，第一部分 JS 是CryptoJS的加解密的内容，第二部分是经过混淆的内容，根据部分 JS 可以猜测第二部分的 JS 操作了 DOM ，完成了 CSS...【图3-1】 关于第一部分的CryptoJS没啥好改的，照着用就好了。...图3-7 但是在 node 环境下是这样的，计算结果也相应的出现了错误【图3-8】 ? 图3-8 所以这里需要做相应的修改，让结果能够计算正确。

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CVE-2015-1641 Word 利用样本分析

而剩下的3个对象均为 Word 文档，我们可分别对它们进行提取，id为1的文档用来进行堆喷布局，id 为2的文档用来触发漏洞利用，id 为3的文档作用未知，样本中余下的数据为异或加密后的 shellcode...图2 程序的崩溃点 我们在上述崩溃点下条件断点，同时将 id 为 0 的内容也添加到该 rtf 文档中，重新载入 WinDbg。...图11 查看栈空间中的符号信息 进一步分析可知，下述红色标识的指令即为相应的虚函数调用指令，其中，跳转的目的地址为 0x7c376fc3，同时压入的参数为 0x09000808，我们注意到这两个值就是...图22 定位 rtf 文件中的第二部分 shellcode 而后将接下去的 0x1000 字节，即第二部分 shellcode，拷贝到函数 VirtualAlloc 申请的具有可执行权限的内存中，最后跳转过去执行...图25 定位并解密恶意的 payload 数据 接着会在临时目录的上一级创建名为 svchost.exe 的恶意 payload 文件，并通过 WinExec 函数来执行： ?

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