一、简介gflags是Google的一个命令行参数处理的开源库，使用C++开发，具备Python接口，可以替代getopt。gflags支持从环境变量、配置文件读取参数。gflags使用起来比getopt方便，但是不支持参数缩写（例如getopt支持--list缩写成-l，gflags不支持）。gflags不支持列表，用户可通过借助string参数实现：可看作以逗号分隔的参数列表： DE
DirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API。本文对DirectML做了初步介绍，它的优点来源。和其他推理引擎WinML、ONNXRuntime、TensorRT也做了比较。初识DirectML1. DirectML是什么？DirectML是微软发布的一套基于DirectX12的机器学习底层推理API，具有与DirectX12接口相似的风格。所有与DirectX1
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2024-05-21 23:23:27
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Deep Graph Library（DGL）是一个Python软件包，用于在现有DL框架（例如PyTorch，MXNet，Gluon等）之上实现图神经网络模型。
DGL源码https://docs.dgl.ai/en/0.5.x/_modules/index.html一、DGL概述Deep Graph Library（DGL）是一个Python软件包，
Python绘图，防忘系列：一、绘制带趋势线的散点图import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(action='once')
plt.style.use(
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2023-08-07 20:45:03
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介绍 Django 管理页面 设计哲学
为你的员工或客户生成一个用户添加，修改和删除内容的后台是一项缺乏创造性和乏味的工作。因此，Django 全自动地根据模型创建后台界面。 Django 产生于一个公众页面和内容发布者页面完全分离的新闻类站点的开发过程中。站点管理人员使用管理系统来添加新闻、事件和体育时讯等，这些添加的内容被显示在公众页面上。Django 通过为站点管理人员创建
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2024-10-13 19:59:18
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使用dgl.heterograph()构建异质图，其参数是一个字典，key是一个三元组(srctype , edgetype, dsttype), 这个三元组被称为规范边类型( canonical edge types)。value 是一堆源数组和目标数组。节点是从零开始的整数ID， 不同类型的节点
原创
2021-07-21 15:29:43
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刚刚进入大学的大学生牲们对电脑还不是很了解，尤其我这种大一上学期只学了C++语法的小白，除了一点c++语法和寒假自学的python语法外对电脑一无所知。此时，导师要求我们自行下载anaconda并下载pytorch及工具箱dgl，前后跑了好几个学长学姐，阅读了海量的博文终于搞懂了（PS：本文适用于Windows10 64位 系统）（检验安装成功的方法我都统一放在文末啦，辛苦
有许多方法可以构造DGLGraph。文档中建议使用的方法有四种，分别如下： ① 使用两个数组，分别存储源节点和目标节点对象 (数组类型可以是numpy 也可以是 tensor)。 ② scipy 中的稀疏矩阵()，表示要构造的图的邻接矩阵。 ③ networkx 的图对象(DGLGraph 和 ne
原创
2021-07-21 15:38:05
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pytorch 1.8.1 + CUDA11.1 对应的DGL-cu111版本是0.6.1。改成你想要的版本，比如。
原创
2024-09-11 10:38:50
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概览想要让你的PyTorch神经网络在多卡环境上跑得又快又好？那你definitely需要这一篇！
No one knows DDP better than I do!
– – MagicFrog（手动狗头）
本文是DDP系列三篇（基本原理与入门，实现原理与源代码解析，实战与技巧）中的第二篇。本系列力求深入浅出，简单易懂，猴子都能看得懂（误）。本篇主要聚焦于DDP原理和
DGL 1.0 版本中新增了一个名为 DGL Sparse 的库（dgl.sparse），它和 DGL 中的消息传递接口一起，完善了对于全类型的图神经
原创
2024-08-02 12:25:29
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DCGAN1.什么是GANGAN是一个框架，让深度模型可以学习到数据的分布，从而通过数据的分布生成新的数据(服从同一分布)。其由一个判别器和一个生成器构成，生成器负责生成“仿造数据”，判别器负责判断“仿造数据”的质量。两者一起进化，导致造假货和识别假货的两个模型G/D都能有超强的造假和识别假货的能力。最终训练达到类似纳什均衡的平衡状态，就是分辨器已经分辨不出真假，其分别真假的成功率只有50%(和瞎
# Python dgl安装及使用介绍
## 什么是dgl？
DGL全称Deep Graph Library，是一个用于图神经网络的Python库，能够处理大规模的图数据。它提供了高效的图表示学习和图神经网络训练的功能，为用户提供了简洁易用的接口。
## 安装dgl
安装dgl非常简单，只需使用pip命令即可：
```bash
pip install dgl
```
## 使用dgl进行图
原创
2024-05-10 05:01:18
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目录一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本1.2 安装CUDA1.3 安装cuDNN二、选择Torch版本三、安装PyTorch 一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本方法一 1 在电脑桌面空白处点击鼠标右键2 选择 NVIDIA 控制面板（若没有该选项，可尝试方法二） 3 查看英伟达版本。(如果未显示版本，请看下一步) 4 点击菜单栏的 帮助（help）——系统信息（Sys
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2024-04-29 09:32:30
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在安装完成了CUDA库后，除了包含的Nsight还有一系列英伟达提供的工具，比如说Profiler。“Visual Profiler是一个图形化的剖析工具，可以显示你的应用程序中CPU和GPU的活动情况，利用分析引擎帮助你寻找优化的机会。”其实除了可视化的界面，NVIDIA提供了命令行方式的剖析命令：nvprof。对于初学者，使用图形化的方式比较容易上手。使用命令的方式如下：但是还是想搞一下图形化
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2024-03-01 20:19:07
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目录begin 安装 4使用conda安装 4使用pip安装 4使用源安装 4设置默认的Backend 4
图 41.1 关于图的一些基本定义 41.2 图、节点和边 51.3 节点和边特征 61.4 从外部来源创建图 7---1.4.1 从外部库创建 7---1.4.2 从磁盘创建 81.5 异构图 9---1.5.1 创建一个异构图 9---1.5.2 处理多种类型 11---1.5.3
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2020-08-30 13:39:00
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我假设你了解:
1, DHT协议
2, 网络字节序/主机字节序
3, bencode
4, UDP
5, 种子文件构造
不懂的赶紧去google, 要是缺一个, 我会一口盐汽水喷死你的!
最重要的是, 你必须会编程!!!!!!! 必须会!!!!!!!!!!!
ok, DHT原理是什么我在这就不写了, 毕竟会看我这文章
