欢迎来到图神经网络的世界，在这里我们在图上构建深度学习模型。你可以认为这很简单。毕竟，我们难道不能重用使用正常数据的模型吗? 其实不是。在图中所有的数据点(节点)是相互连接的。这意味着数据不再是独立的
今天学习的是谷歌大脑的同学 2017 年的工作《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》，也就是我们经常提到的消息传递神经网络（Message Passing Neural Network，MPNN），目前引用数超过 900 次。
消息传递网络（MPN）、图注意力网络（GAT）、图卷积网络（GCN），甚至网络传播（NP）都是属于图神经网络（GNN）范畴的密切相关的方法。这篇文章将提供这些方法的统一视图，主要来自 [1] 中的第 5.3 章。
在操作系统中，进程之间需要进行通信以实现协作和数据共享。以下是几种常见的进程通信方式：1）管道（Pipe）：管道是一种半双工的通信方式，它可以在两个进程之间传递数据。管道的特点是数据只能单向流动，而且通常只用于具有亲缘关系的进程之间进行通信，例如父子进程之间。
这是本人第二次开发Chrome插件，本次开发主要两个目的，第一是练习Chrome插件开发时各个页面（沙盒）之间的消息传递，第二是在办公室看某些网站不想打开图片（你懂得。。。），但是几乎翻遍了webstore里都找不到满足要求的。 首先分析一下，在上一次开发Chrome插件开发之制作豆瓣电台歌词，我们主要使用pageAction和content_script，但是chrome的browser action插件最主要的background和popup都没有触及，而background、popup和content
Go语言推崇的CSP编程模型和设计思想，并没有引起很多Go开发者包括Go标准库作者的重视。标准库的很多设计保留了很浓的OOP的味道。本篇Blog想比较下从设计的角度看，CSP和OOP到底有什么区别。 下面，我们来看一个例子，如果我们有一个项目，需要做一个TCP连接中继器（请原谅我的用词）。我们先按照OOP来设计下： 系统的结构：需要有一个客户端和一个服务器端。分两个进程分别跑在不同机器上。 系统对象关系拆分（这里有所简化，E-R图等省略）：连接中继器类--系统的主类、config类--描述配置的类、conn
1、内核分类 内核（Kernel）在计算机科学中是操作系统最基本的部分，主要负责管理系统资源。 中文版维基百科上将内核分为四大类： 单内核（宏内核）； 微内核； 混合内核； 外内核。 宏内核 宏内核（Monolithic kernel），是个很大的进程。它的内部又能够被分为若干模块（或是层次或其他）。但是在运行的时候，它是个单独的二进制大映象。其模块间的通讯是通过直接调用其他模块中的函数实现的，而不是消息传递。 宏内核结构在硬件之上定义了一个高阶的抽象界面，应用一组原语(或者叫系统调用)来实现操作系统的
来源：深度学习基础与进阶本文约6500字，建议阅读13分钟本文将流行的图神经网络及其数学细微差别的进行详细的梳理和解释。 图深度学习(Graph Deep Learning) 多年来一直在加速发展。许多现实生活问题使GDL成为万能工具：在社交媒体、药物发现、芯片植入、预测、生物信息学等方面都显示出了很大的前景。 本文将流行的图神经网络及其数学细微差别的进行详细的梳理和解释，图深度学习背后的思想是学习具有节点和边的图的结构和空间特征，这些节点和边表示实体及其交互。 图 在我们进入图神经网络之前，让我们先
《The graphical brain: Belief propagation and active inference》
当万维网首次出现时，集成不同类型的操作系统是一项主要的挑战。HTTP的出现使得不同的操作系统之间可以通过超文本使用统一的协议进行通信。
随着RT-Thread Smart微内核发布会的临近，对于开源社区以及国产RTOS比较关注的人或许早有耳闻。RT-Thread要发布微内核操作系统了。从去年的华为提出鸿蒙微内核到目前为止，都未曾真正见到一个微内核系统面向大众。从真正的开发者角度来看，或许真正的关注点不在于多少先进技术的提出，而实际的关注点在于是否好用，是否能够快速高效的开发出稳定的产品，是否用上了之后能够减少自己的工作量。本文主要从微内核开发的思维角度出发，谈一谈RT-Thread Smart以及我个人进行微内核开发工作的所思所想。
程磊，某手机大厂系统开发工程师，阅码场荣誉总编辑，最大的爱好是钻研Linux内核基本原理。 一、进程间通信的本质
苹果官方文档Objective-C Runtime Programming Guide
今天，我们继续「Rust学习笔记」的探索。我们来谈谈关于「面向对象编程」的相关知识点。
线程有几种通讯方式？ 回答： 消息传递方式(管道pipe，FIfo，消息队列 message queue，远程调用rpc，信号). 共享内存方式(进程在os开辟，线程是进程本身) 上面2个方式都需要
在一个设计良好的微服务生态系统里，微服务与基础设施之间是分离的。微服务与硬件、网络、构建和部署管道、服务发现和负载均衡都是分离的。它们都是微服务生态系统基础设施的组成部分。如何以一种稳定可靠的、可伸缩的、可容错的方式来构建、维护和标准化基础设施，是微服务运维的根本。
Android 的框架服务都是实现在system_server 的各个线程中的。因此应用调用它们时，必须使用进程间通信（IPC，Inter Process Communication）的方式。这就是Binder（Android 特有的IPC 机制）发挥作用的地方。应用需要先在自己这个进程中调用Binder，获取一个端点描述符，然后才能与远程服务建立连接。服务中提供的各种方法是通过IPC 消息进行调用的，这一模式，也被称为远程过程调用（RPC，Remote Procedure Call）。
在原生 PHP 中并没有并发的概念，所有的操作都是串行执行的、同步阻塞的，这也是很多人诟病 PHP 性能的原因，但是不支持并发编程的好处也是显而易见的：保证了 PHP 的简单性，开发者不必考虑并发引入的线程安全，也不需要在编程时权衡是否需要通过加锁来保证某个操作的原子性，也没有线程间通信问题，鱼和熊掌不可得兼，你不可能既要上手简单又要高性能，实际上，90%以上公司的业务和场景根本对性能没有那么高的要求，传统的 Nginx + PHP-FPM 完全以胜任了，如果非要在 PHP 中实现异步和并发编程，推荐使用 Swoole 扩展来解决（实际上，Swoole 实现并发编程的协程功能正是借鉴了 Go 语言的协程实现机制）。
本文只是单纯的翻译，如果您感觉枯燥可以参考我这篇比较实用的文章 文章地址，结合demo我相信您很快会熟悉runtime机制。 OC是一种面向对象的动态语言，作为初学者可能大多数人对面向对象这个概念理解的比较深，而对OC是动态语言这一特性了解的比较少。那么什么是动态语言？动态语言就是在运行时来执行静态语言的编译链接的工作。这就要求除了编译器之外还要有一种运行时系统来执行编译等功能。OC中这个系统就是runtime。 OC的runtime是用C语言和编译语言编写的一个runtime库，它使C语言有了面向对
今天，我们开始了我们的新旅程，这就是Apache Kafka教程。在这个Kafka教程中，我们将看到什么是Kafka，Apache Kafka的历史，为什么是Kafka。此外，我们还将学习Kafka架构、Kafka的组件和Kafka分区。此外，我们还将讨论Kafka的各种比较和Kafka的使用案例。除此之外，我们将在这个Kafka教程中看到各种术语，如Kafka Broker、Kafka Cluster、Kafka Consumer、Kafka Topics等。
**SkyWalking** 是一个开源 **APM** 系统，包括针对 **Cloud Native** 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下：
新的体验带来了更强的防盗保护、手表电池寿命优化，以及对电视、汽车等的娱乐功能改进。
原文地址：https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
●发生触摸事件后，系统会将该事件加入到一个由UIApplication管理的事件队列中,为什么是队列而不是栈？因为队列的特点是FIFO，即先进先出，先产生的事件先处理才符合常理，所以把事件添加到队列。
论文 《分布式系统的现代消息传递》Modern Messaging for Distributed Sytems
在这一部分中，我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定，每种方面都有优点和缺点。我们不会在这一部分得出任何有力的结论，而是将其视为技术的入门，以便我们可以深入探讨该系列的后续部分。
在并发编程领域，正确管理数据共享和同步是开发高效、稳定和安全应用程序的重要组成部分。传统的共享内存并发模型虽然直观，但容易引发数据竞争、死锁等多种问题，增加了开发的复杂性和出错的风险。相比之下，消息传递并发模型以其独特的数据安全性优势，为解决这些并发问题提供了一种有效的替代方案。本文将深入探讨消息传递模型如何保证数据的安全性，以及这种方法在现代软件开发中的应用价值。
世界已经迈进“移动”时代，现在应用程序必须能够实时提供数据，这不仅包括数据库表中存储的重要最终结果，还包括用户使用应用程序时执行的所有操作。任何可用信息，例如，用户点击量、日志数据或传感器数据都可用于改善用户体验、生成报告、向机器学习系统提供数据，等等。现如今，开发者必须关注基于实时事件流的系统。
微内核操作系统，即实现了一个可在其上构建通用 OS 的基础内核，该内核程序运行在核心态，开机常驻内存。
2005年，划时代之作「The Graph Neural Network Model」的问世，将图神经网络带到每个人面前。
在现代软件开发中，高效管理并发操作是提升应用性能的关键之一。并发模型决定了应用如何有效地处理多个任务，特别是在多核处理器日益普及的今天。其中，线程加消息传递并发模型因其独特的优势而广受关注，本文将详细介绍这种模型的核心概念、工作机制及其在实际开发中的应用。
所谓计算模型实际上是软件和硬件之间的一种桥梁，使用它能够设计、分析算法，在其上高级语言能被有效的编译且能够用硬件来实现。 串行计算时，典型的，被公认的，通用的计算模型是冯▪诺依曼机。但是并行计算时，没有一个类似冯▪诺依曼机被公认的，通用的计算模型。 现在流行的并行计算模型要么过于简单、抽象（如 PRAM），要么过于专用（如 互联网络模型）。在这里，我们先介绍一些常用的并行计算模型：PRAM模型，异步PRAM模型，BSP模型和LogP模型。
今天给大家介绍的是ICLR 2022 Poster的文章《Spherical Message Passing for 3D Molecular Graphs》。作者在此工作中考虑了三维分子图的表示学习，其中每个原子与三维的空间位置相关联。这是一个尚未得到充分探索的研究领域，目前还缺乏一个有效的信息传递框架。在这项工作中，作者在球坐标系(SCS)中进行了分析，以完整地识别三维图结构。基于此观察，作者提出了球形信息传递(SMP)作为一种新的和强大的三维分子学习方案。SMP显著降低了训练的复杂性，使其能够在大规模分子上有效地执行。此外，SMP能够区分几乎所有的分子结构，而未覆盖的案例在实际中可能并不存在。基于有意义的基于物理的三维信息表示，作者进一步提出了用于三维分子学习的SphereNet。实验结果表明，在SphereNet中使用有意义的三维信息可以显著提高预测任务的性能。结果还证明了SpherNet在可靠性、效率方面的优势。
分布式处理系统的一般方法是使用连接到分布式存储器部件的紧耦合处理器。这些处理器可能运行在一个単独的操作系统下。例如,，一个单Linux系统可以在最多数十个处理器上有效地运行。通常一个单操作系统的任务是管理处理器组和存储器组。多数情况下，处理器可以高效地计算出通用硬件维护的一致性存储器空间。这允许处理器通过使用信号量(semaphores )、自旋锁(spin lock)和处理器间中断来解决任务的初始化和完成的通信问题。操作系统使用页保护方案集中管理存储器。这种多处理技术十分成熟，已经使用了几十年。
对强大的数学或算法思想的有效软件实现的开放访问通常会导致各种实际领域的急剧增长的进步
作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。 这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求：
2023年10月4日，上海交通大学洪亮教授团队在Journal of Cheminformatics上发表文章ScaffoldGVAE: scaffold generation and hopping of drug molecules via a variational autoencoder based on multi-view graph neural networks。
在许多方面，图是我们从自然界接收数据的主要形式。这是因为我们看到的大多数模式，无论是在自然系统还是人工系统中，都可以使用图结构语言来优雅地表示。突出的例子包括分子（表示为原子和键的图）、社交网络和运输网络。这种潜力已经被主要的科学和工业团体看到，其已经受到影响的应用领域包括流量预测、药物发现、社交网络分析和推荐系统。此外，前几年机器学习最成功的一些应用领域——图像、文本和语音处理——可以被视为图表示学习的特例，因此这些领域之间存在大量的信息交换。这项简短调查的主要目的是使读者能够吸收该领域的关键概念，并在相关领域的适当背景下定位图表示学习。
记得是在2015年初，我第一次听到消息代理这个词。我正在攻读硕士学位，关于P2P网络，需要模拟稳定吞吐量的传入消息。那时我不是一个极客，所以解决方法是做一个无限的Thread.sleep()循环。不要不满，那时我才21岁。
Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。[1] Web Service技术， 能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的第三方软件或硬件， 就可相互交换数据或集成。依据Web Service规范实施的应用之间， 无论它们所使用的语言、 平台或内部协议是什么， 都可以相互交换数据。Web Service是自描述、 自包含的可用网络模块， 可以执行具体的业务功能。Web Service也很容易部署， 因为它们基于一些常规的产业标准以及已有的一些技术，诸如标准通用标记语言下的子集XML、HTTP。Web Service减少了应用接口的花费。Web Service为整个企业甚至多个组织之间的业务流程的集成提供了一个通用机制。
作者 | Eran Stiller 译者 | 马可薇 策划 | 丁晓昀 领英在近期发布的文章《如何通过消息客户端 SDK 大幅提升开发效率》中称，通过使用 SDK 抽象数千行代码至共享库，他们得以削减跨多平台应用的代码维护成本。在一个用例场景下，新 SDK 在构建全新领英体验时可以节省四十余名开发者数周的劳动。 领英的高级员工工程师 Michele Ursino 和领英的工程负责人 Joe Xue 对 SDK 是如何提高生产力的解释如下： 我们的 Messenger SDK 通过将数千行代码抽象为
在Linux 系统中， 客观来说，缺乏相对开发者比较友好的进程间通信框架。谈到Linux上进程间通信，一般都会想起管道（匿名、有名）、信号/信号灯、共享内存、消息队列和socket。这些都是偏低层的技术，有没有方便开发者使用的技术或者框架呢？软件总线以及分布式软总线或许是一种不错的候选。
判断点在不在当前view上（方法调用者的坐标系上）如果返回YES，代表点在方法调用者的坐标系上;返回NO代表点不在方法调用者的坐标系上，那么方法调用者也就不能处理事件。
https://kubemq.io/kubernetes-message-queue/
RabbitMQ是目前非常热门的一款消息中间件，不管是互联网行业还是传统行业都在大量地使用。RabbitMQ凭借其高可靠、易扩展、高可用及丰富的功能特性受到越来越多企业的青睐。作为一个合格的运维工程师，有必要深入地了解RabbitMQ的相关知识，为自己的职业生涯添砖加瓦。
2022年7月13日，中山大学陈语谦团队在Chemical Science上发表文章。作者提出了一种子结构感知图神经网络，以学习尺度自适应的药物分子关键子结构，从而对药物-药物相关性进行可解释性预测（Learning size-adaptive molecular substructures for explainable drug–drug interaction prediction by substructure-aware graph neural network，SA-DDI）。
高并发也算是这几年的热门词汇了，尤其在互联网圈，开口不聊个高并发问题，都不好意思出门。高并发有那么邪乎吗？动不动就千万并发、亿级流量，听上去的确挺吓人。但仔细想想，这么大的并发与流量不都是通过路由器来的吗？
地址：https://github.com/taishan1994/DGL_Chinese_Manual
RabbitMQ 是一种开源的消息队列软件，采用 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 协议，支持多种消息传递模式，如点对点、发布/订阅、工作队列等。RabbitMQ 的结构设计灵活，可扩展性强，被广泛应用于分布式系统中的消息传递、异步处理、负载均衡等方面。
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