模型指的是真实世界对象的明确描述。它包含所需要的数据字段和行为。Django 遵循 DRY Principle ：明确优于隐式 - 行为基于关键字参数，并且在某些情况下，基于字段的类型。包括所有相关领域逻辑 - 模型应该封装一个“对象”的各个方面，遵循 Martin Fowler 的 Active Record 设计模式，所有可用于理解该模型的信息都应该存储在该模型中。Active Record
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2024-04-02 13:31:00
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工欲善其事，必先利其器！我们想要更轻松更有效率地开发，必须学会一些“高级”技能。前不久看到一位 Python大佬的代码，其中使用了一个短小精悍的模块，我认为还蛮有用的，今天分享给大家。这个模块就叫 glom ，是 Python 处理数据的一个小模块，它具有如下特点：嵌套结构并基于路径访问使用轻量级的Pythonic规范进行声明性数据转换可读、有意义的错误信息内置数据探测和调试功
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2023-11-02 22:22:32
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# 实现GNN模型的完整流程指南
近年来，图神经网络（GNNs）在处理图结构数据方面表现出了强大的性能。对于刚入行的小白来说，学习如何实现一个GNN模型可能会有些困难。本文将为你提供一个完整的流程，帮助你快速了解并实现GNN模型。
## 1. 流程概览
在开始之前，我们可以用以下表格清晰展示实现GNN模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
GN算法实现实验环境Windows 10 企业版Python 3.7.4第三方包
NetworkX 用来解析数据得到图
Matplotlib NetworkX用来画图的
Graphviz 另一个画图，效果好一点算法简介 GN算法，即Girvan-Newman 社区划分算法，它属于分裂的层次聚类算法，基本思想是不断删除网络中“介值”最大的边，直到所有边都被删除。目标函数值取得最大值的时候，
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2023-10-17 12:20:10
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面试题 02.08. 环路检测一、刷体内容原题链接内容描述二、解题方法1.方法一 一、刷体内容原题链接https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle-lcci/内容描述给定一个链表，如果它是有环链表，实现一个算法返回环路的开头节点。如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，我们使
GNN的可解释性
原创
2023-05-03 10:53:08
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文章目录一、简介二、算法原理三、评价方法四、实验结果五、实验代码 一、简介GN算法是一个经典的社区发现算法，它属于分裂的层次聚类算法，最初，由Michelle Girvan和Mark Newman提出。其基本思想是不断的删除网络中具有相对于所有源节点的最大的边介数的边，然后，再重新计算网络中剩余的边的相对于所有源节点的边介数，重复这个过程，直到网络中，所有边都被删除。边介数（betweennes
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2023-10-21 07:53:34
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在本文中，我将详细阐述如何使用PyTorch实现图神经网络（GNN）。图神经网络是一种可以高效学习图结构数据的新型深度学习模型，近年来受到了广泛的关注和应用。
### 协议背景
图神经网络的研究始于2018年，随着GNN模型（如GCN、GAT等）的提出，图神经网络迅速发展，成为了图数据处理的主要方法之一，其可以有效捕捉图中节点及其邻接关系的特征。以下是GNN发展的时间轴：
```mermaid
# Python GNN（图神经网络）入门指南
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门用于图数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN能够很好地捕捉数据中节点之间的关系，广泛应用于社交网络、推荐系统、化学分子结构分析等领域。
## 什么是图？
在图论中，图由节点（或称为顶点）和边构成。节点可以是人、物体或其他离散实体，而边则表示节点之间的关系。在实
目录1. 安装2. 基本概念介绍2.1 Data Handling of Graphs 图形数据处理2.2 Common Benchmark Datasets 常见的基准数据集2.3 Mini-batches2.4 Data Transforms 数据转换2.5 Learning Methods on Graphs——the first graph neural network 搭建我们的第一个
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2023-07-24 10:55:00
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构建Simulink模型 | 油门与制动一、Simulink模型简述二、构建模型Step 1. 创建新模型Step 2. 拖放模块以完成模型Step 3. 配置模块Step 4. 连接模块并为信号添加注释Step 5. 添加信号查看器Step 6. 运行仿真三、优化模型Step 7. 拖放新模块以完成模型Step 8. 配置新模块Step 9. 连接模块并为信号添加注释Step 10. 比较多个
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2024-05-14 20:20:42
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的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章...
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2022-08-11 12:35:13
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首先为不了解语义解析的读者科普一下，语义解析的主要任务是将自然语言转换成机器语言，在这里笔者特指的是SQL(结构化查
原创
2024-08-08 09:28:24
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# 使用Python实现图神经网络（GNN）
在人工智能和深度学习的领域中，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）近年来逐渐成为一个热门研究方向。与常规的神经网络不同，GNN能够处理图形数据，即节点（Node）和边（Edge）结构，将节点的特征有效地传递和聚合。这使得GNN在社交网络分析、推荐系统、化学分子分析和计算机视觉等领域得到了广泛应用。
## 什么是图神经
# 图神经网络 (GNN) 的基础知识与 Python 实现
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种处理图结构数据的深度学习方法。GNN 能够有效捕捉节点之间的关系，从而在许多领域（如社交网络分析、推荐系统、化学分子结构分析等）取得良好的效果。本文将介绍 GNN 的基本概念，并提供一个简单的 Python 示例，以帮助您更好地理解这一前沿领域。
## 什么是图神
原创
2024-10-19 08:22:03
70阅读
# 图神经网络 (GNN) 的基础介绍及 Python 示例
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一类专门处理图结构数据的深度学习模型。由于其强大的表达能力，GNN 被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、蛋白质交互预测等领域。本文将为您介绍 GNN 的基本概念，并给出 Python 中的简单实现。
## 1. 什么是图神经网络？
在深入 GNN 之前，我们需要了
# Python GNN 实战指导
## 引言
图神经网络（GNN，Graph Neural Network）是近年来在图数据处理领域兴起的一种强大工具，广泛应用于社交网络、推荐系统、药物发现等多个领域。对此，初学者面临多种挑战。本文将指导你通过一个简单的例子，逐步实现一个 Python GNN，并且清晰地展示每一步的具体操作及代码实现。
## 实施流程
我们将实施一个 GNN 基于 Py
原创
2024-10-15 07:38:43
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文章目录概述代码实战导包数据准备定义生成器定义判别器初始化模型、优化器及损失计算函数绘图函数GAN的训练输出整体代码参考资料 概述本文通过Pytorch搭建基本的GAN模型结构，并通过 torchvision 的 MNIST 数据集进行测试。 对于GAN模型的基本结构及公式的理解可以看前一篇博客：GAN的理论知识及公式的理解 下文的实现完全对照这一篇博客的基本理论。代码实战代码是基于Pytorc
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2024-05-09 23:39:00
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谷歌通过使用Go语言创建了一个新的Python运行时，解决了CPython中全局解释器锁（Global Interpreter Lock）导致的并发局限。\\ 谷歌的YouTube前端和API使用Python开发，运行在CPython 2.7之上，CPython 2.7是Python解释器的参考实现。这些年来，Python代码已经增长到数百万行了，在经过对运行时进行性能调整之后一般表现良好。但是
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2024-01-20 05:41:28
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一、 配置lanelme数据集标注工具1.安装labelmelabelme安装参考链接，从这个链接中选取你要安装的labelme版本，按照教程操作即可。 注：在安装时候可能出现一些版本报错，这时候只需要按照出现的提示安装指定版本的即可。（也可以直接将结果复制出来百度，一般都很容易解决） 安装成功后在cmd输入labelme就会自动跳出labelme的窗口。 本身的标记操作也很简单。标记好之后直接保
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2023-12-12 11:12:59
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