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的图神经网络的实现和基准测试

图神经网络(GNN)如今在社会科学,知识图,化学,物理学,神经科学等的应用中得到广泛使用,因此,文献中的论文数量激增。 因此,区分复杂,简单和不可知的图架构以进行图机器学习变得困难。b.一致的实验方案: GNN文献中的几篇论文在统一而稳健的实验设置上没有达成共识,这导致实验中讨论的方向的不一致。 layer层的MLP节点更新公为:? MLP对每个数据集的评分始终保持较低,这表明有必要考虑这些任务的图结构。 节点更新方程对每个边缘方向均平等对待的GCN模型被认为是向同性的;节点更新方程对每个边缘方向的处理方不同的GCN模型被认为是向异性的。向同性层更新公:?向异性层更新公:? 根据以上等,GCN,GraphSage和GIN是向同性的GCN,而GAT,MoNet和GatedGCN是向同性的GCN。

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Python正则表达匹配标准整理

正则表达用于字符串处理、表单验证等场合,实用高效。现将一些常用的表达收集于此,以备不时之需。 正则表达链接网址匹配中文字符的正则表达: 评注:匹配中文还真是个头疼的事,有了这个表达就好办了匹配双字节字符(包括汉字在内): 评注:可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII 字符计1)匹配空白行的正则表达:ns*r 评注:可以用来删除空白行匹配HTML标记的正则表达:]*>.*? ,非常有用的表达匹配Email地址的正则表达:w+(w+)*@w+(w+)*.w+(w+)* 评注:表单验证时很实用匹配网址URL的正则表达:+:* 评注:网上流传的版本功能很有限,上面这个基本可以满足需求匹配帐号是否合法 (字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^{4,15}$ 评注:表单验证时很实用匹配国内电话号码:d{3}-d{8}|d{4}-d{7} 评注:匹配如 0511-4405222 或 021

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    matlibplot绘制

    matlibplot绘制0.导语1.预备知识1.1 np.arange()1.2 numpy.random.uniform()1.3 zip()2.bar绘制3.散点图4.3D图5.参考文章6. 作者的话0.导语上次出了一篇matlibplot基础篇,本篇来主要学习matlibplot的图绘制! >>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表>>> zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致>>> zip(*zipped) # 与 zip 相反,可理解为解压,返回二维矩阵 rstride行跨,cstride列跨ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap(rainbow))# 投影 offset表示把图压缩到 https:morvanzhou.github.iotutorialsdata-manipulationplt2-1-basic-usage6.作者的话以上学习了matlibplot相关图的绘制,希望位能够有所收获

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    用python打印

    #用python打印出直角三角:  1 #!usrbinenv python  2 # coding=utf-8  3 i = 0  4 while i

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    【Flutter 实战】状的组件

    clipBehavior参数定义了裁剪的方,只有子控件超出父控件的范围才有裁剪的说法,个方说明如下:none:不裁剪,系统默认值,如果子组件不超出边界,此值没有任何性能消耗。 hardEdge:裁剪但不应用抗锯齿,速度比none慢一点,但比其他方快。 antiAlias:裁剪而且抗锯齿,此方看起来更平滑,比antiAliasWithSaveLayer快,比hardEdge慢,通常用于处理圆和弧裁剪。 antiAliasWithSaveLayer:裁剪、抗锯齿而且有一个缓冲区,此方很慢,用到的情况比较少。 StadiumBorder:类似于足球场的状,两端半圆。BeveledRectangleBorder:斜角矩。效果如图: CircleBorder:圆

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    一句话木马的

    一句话木马一直在跟杀软斗智斗勇,出现一,杀软秒更新规则。木马再变,再被杀。。。 出现0x01:叙事一、常见的一句话 例子: ASP:ASPX:PHP:JSP:无回显示执行系统命令二、简单变 ASP:-7 ASPX:-7 PHP: JSP:三、二次变ASP: ASPX:随日期变化的连接密码 PHP: JSP:四、三次变ASP:蚁剑中的一句话 PHP:蚁剑中的一句话 JSP:蚁剑中的一句话五、四次变 1、利用随机异或无限免杀d盾蚁剑版:项目地址:https:github.comyzddmr6as_webshell_venom 2、利用动态二进制加密实现新型一句话木马: 文章地址:https:xz.aliyun.comt2799六、第N次变。。。。。 0x02:后话 一句话木马变有很多,文中举例只是其中几。千奇百怪的变,不断的变化,都是为了躲避杀软的检测。杀软也在不断的更新规则库。两者都是在博弈中不断的强大。

    2.7K20

    PyQt5利用QPainter绘制

    __init__(parent) self.setWindowTitle(利用QPainter绘制) mainSplitter = QSplitter(Qt.Horizontal) mainSplitter.setOpaqueResize mainSplitter) mainLayout = QGridLayout(frame) #mainLayout.setMargin(10) mainLayout.setSpacing(6)label1=QLabel(

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    LVS 分析

    大互联网公司都在对LVS进行修改和使用,因此产生了不通的LVS变,比如百度的BIG-NAT,淘宝的FullNAT,腾讯的TGW(目前我还不太了解)。 转发模LVS原生的三转发模:LVS-DRLVS-NATLVS-TUNLVS-DR原理: mac地址伪装,通过修改源包的mac地址进行投递示意图: LVS-NAT原理: 通过修改源目的IP实现,进入时 DNAT,出去时SNAT示意图:LVS-TUNNEL原理: 通过IP tunnel实现,进入时加上IP头部示意图:LVS-FullNAT介绍:一新型新型的转发模,NAT的加强版,由吴佳明等在章文嵩带带领下实现 绑定vip,风险大3、不支持端口映射LVS-FullNAT• 优点:1、数据包可以在整个内外中任意路由2、交换机和路由器无需任何特殊配置• 缺点: windows无法获取client ip结论从上面几来看 ,FullNAT无疑是一最好的转发模,他无需要对路由器,rs进行特殊操作,就可以完成整个代理转发。

    1.9K20

    echart化 原

    interval:0 强制显示全部 formatter: {value} °C }, splitLine: { lineStyle: { type: dashed } } }, Y轴与X轴用法一样提示格化 params.seriesName + : + params.value + 万方 + + params.seriesName + : + params.value + 万方 + }},label格化 { show: true, position: right, formatter: {c} 万方, textStyle: { fontSize: 16, } }, }, data: ,},仪表盘数值格

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    “地” —— “GND”

    单点接地是指整个电路系统中只有一个物理点被定义为接地参考点,其他个需要接地的点都直接接到这一点上。在低频电路中,布线和元件之间不会产生太大影响。通常频率小于1MHz的电路,采用一点接地。 多点接地是指电子设备中个接地点都直接接到距它最近的接地平面上(即设备的金属底板)。在高频电路中,寄生电容和电感的影响较大。通常频率大于10MHz的电路,常采用多点接地。 电容对低频和直流有较高的阻抗,因此能够避免两模块之间的地环路成。 当将直流地和射频地分开时,将每个子系统的直流地通过10~100nF的电容器接到射频地上,这两地应在一点有低阻抗连接起来,连接点应选在最高翻转速度(didt)信号存在的点。 为了保护人员安全而设置的一接线方。保护“地”线一端接用电器外壳,另一端与大地作可靠连接。2)防静电接地,泄放机箱上所积累的电荷,避免电荷积累使机箱电位升高,造成电路工作的不稳定。

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    python数据可视化----绘制

    1.环境系统:windows10python版本:python3.6.1使用的库:matplotlib,numpy2.numpy库产生随机数几方法numpy.random3.散点图4.折线图折线图使用 plot函数5.条图orientation设置横向条图6.直方图7.饼状图8.箱型图作者:南寻来源:https:my.oschina.netu3264690blog915068

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    学习笔记:ReLU的函数

    其表达如下所示。可以看到ReLU函数是一个分段线性函数,当x为负值时,输出均为0;当x为正值时,输出保持不变。这单侧抑制的操作,使神经网络中的神经元具备了稀疏激活性。 在ReLU函数的基础上,又出现了几函数。这里我们暂且不讨论这些函数作为激活函数的优势与不足。Leaky ReLU函数Leaky ReLU函数的表达如下所示。 RReLU函数Randomized ReLU,简称RReLU,是对Leaky ReLU的另一改进。在训练时,a是给定范围内取样的随机变量,而测试时a变为固定值。其表达如下所示。

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    python推导分析

    推导comprehensions(又称解析),是Python的一独有特性。推导是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 共有三推导,在Python2和3中都有支持:列表(list)推导字典(dict)推导集合(set)推导1、使用 out_exp_res:  列表生成元素表达,可以是有返回值的函数。 for out_exp in input_list:  迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达中。 if out_exp == 2:  根据条件过滤哪些值可以。 multiples)# Output: 例二:def squared(x): return x*xmultiples = print multiples# Output: 2、使用()生成generator将俩表推导的 mcase_frequency = {v: k for k, v in mcase.items()}print mcase_frequency# Output: {10: a, 34: b}三、集合推导它们跟列表推导也是类似的

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    CSS三表现

    1.内联样 将样定义在标记的style属性中 语法 样声明: 样属性:样值 ex 这是p标记 弊端: 可维护性和可重用性并没有体现 2.内部样 将样定义在head当中的style标记中 语法: 若干样规则 样规则的组成 1.选择器:规定了页面中哪些标记能够使用样 2.若干样声明 样属性:属性值 选择器{ font-size:50px; color:red; } 特点 解决了可维护性和可重用性 3.外部样 将样定义在单独的css文件中, 并且独立于html页面

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    js继承方汇总

    js中的继承实现汇总首先定义一个父类:function Animal(name) { this.name = name || 动物 this.sleep = function () { console.log console.log(cat instanceof Cat) trueconsole.log(cat instanceof Animal) true构造继承(使用call、apply方)特点:

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    单例模实现

    单例模的主要优点如下: (1)    单例模提供了对唯一实例的受控访问。因为单例类封装了它的唯一实例,所以它可以严 格控制客户怎样以及何时访问它。 (2)    由于在系统内存中只存在一个对象,因此可以节约系统资源,对于一些需要频繁创建和销 毁的对象单例模无疑可以提高系统的性能。 (3)    允许可变数目的实例。 基于单例模我们可以进行扩展,使用与单例控制相似的方法来获 得指定个数的对象实例,既节省系统资源,又解决了单例单例对象共享过多有损性能的问 题。 2.主要缺点 单例模的主要缺点如下: (1)    由于单例模中没有抽象层,因此单例类的扩展有很大的困难。 (2)    单例类的职责过重,在一定程度上违背了“单一职责原则”。 思考 如何对单例模进行改造,使得系统中某个类的对象可以存在有限多个,例如两例或三例? 【注:改造之后的类可称之为多例类。】

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    编码格,你懂得!!!

    如上所示,为byte获取其在内存中存储的二进制的方法。 请问URI和URL有什么区别?URL是全球资源定位符的英文所写,您平时上网时在IE浏览器中输入的那个地址就是URL。 在u0000到u00ff之间的符号被转成%xx的,其余符号被转成%uxxxx的。对应的解码函数是 unescape()。 编码后,它输出符号的utf-8,并且在每个字节前加上%。?它对应的解码函数是decodeURI()。?需要注意的是,它不对单引号编码。 我的兼容解决办法是:form1.onsubmit=function(){document.charset=this.getAttribute(accept-charset);}一、编码历史与区别 一直对字符的编码方懵懵懂懂 系统终于无需要加装本土语言系统,就可以显示全世界上所有文化的字符了。

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    Factorization Machine模型的

    文中涉及到的公进行统一表示来方便读者理解,并为读者提供了参考文献的链接。一、区别特征交互作用这部分模型的演进思路就是根据假设来增加参数量(即模型复杂度)来提高模型表达能力。 区分不同特征相互作用的方不再像ffm那么笨重,而且用一个神经网络学习得到参数 ? ,总体参数量增加不明显。 四、分布训练在实际应用中,一旦训练数据量上升到大几百G或者1T以上的级别,即使采用单机多线程训练,也会严重阻碍模型调研的速度。 所以说在工业界做模型的分布训练是有真实的业务需求驱动,相信大厂都有成熟的基于ps的FM轮子。对于大规模分布机器学习感兴趣的读者建议细读下面两篇文章。 六、其他变Robust FM文章链接:Robust Factorization Machines for User Response Prediction?这篇发表在WWW 2018。

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    适配器模的三

    适配器模,顾名思义,就是把原本不兼容的接口,通过适配,使之兼容。 下面,以手机充电器为例讲解适配器模。 适配器模一般分为三类:类适配器模、对象适配器模、接口适配器模(缺省适配器模)一、类适配器模一般手机充电器输出的直流电压为5V,我们把交流电220V称为源,希望得到的直流电5V称为目标,而充电器即为适配器 不太明白接口适配模的童鞋,建议看一下JDK里边提供的一个键盘监听适配器KeyAdapter,它就是一个抽象类,去空实现了KeyListener接口的所有方法。你就会感受到这的奥妙。 总结:类适配器模,继承源类,实现目标接口。对象适配器模,持有源类的对象,把继承关系改变为组合关系。接口适配器模,借助中间抽象类空实现目标接口所有方法,适配器类选择性重写。

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