2020.04.29更新写在前头，由于毕设的需要，我一直在学习图神经网络，看了很多文章解析，以及顶会使用上了gcn的各个领域开源代码，我还是不太懂它为什么会有作为，现在的方法大多数是 第一步查看自己任务怎么能表示成图，一般就是有节点特征和邻接矩阵后，直接上gcn，我感觉 论文的 why部分，讲的不是很好，感觉有一种为了 gcn而gcn的感觉，所以到底为什么好呢？？gcn，它推理能力真的强吗。可能现
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2024-07-23 12:05:42
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# 图神经网络数据可视化入门指南
在现代数据科学中，图神经网络（GNNs）已经成为研究数据中结构关系的重要工具。为了帮助小白开发者理解如何实现图神经网络数据可视化，我们将分步骤进行讲解。
## 实现流程概述
以下是实现图神经网络数据可视化的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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机器之心编辑部随着 MoCo 的提出，无监督学习在计算机视觉领域已经取得了不错的效果，其在七项检测分割任务上完胜有监督预训练。这也引起众多研究者的思考：为什么不用标签的学习可以超越有标签的学习呢？近日，来自微软亚洲研究院和香港城市大学的一项研究对此作出了解答。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.06606.pdf利用带有大量人工标注标签的数据集(Image
在软考（软件水平考试）的备考过程中，网络协议是一个重要且相对复杂的知识点。为了更好地掌握这部分内容，不少考生会寻找各种学习资料和辅助工具，其中，“软考网络协议神图”备受推崇。这张神图以其直观、简洁的特点，帮助考生们快速梳理网络协议的架构和关联，成为备考路上的一大助力。
软考网络协议神图通常将复杂的网络协议体系以图形化的方式展现，让考生能够一目了然地看到各个协议之间的层次关系、数据流向以及交互方式
原创
2024-05-15 14:30:30
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# Python 神级功能包的创建指南
创建一个 Python 功能包看似复杂，但通过逐步拆解，我们可以轻松实现。以下是整个过程的概述：
## 步骤概述
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 规划包的功能 |
| 2 | 创建目录结构
与传统神经网络的区别卷积神经网络与常规神经网络具有不同的架构。常规神经网络通过将输入放入一系列隐藏层来转换输入。每一层由一组神经元组成，其中每一层都与前一层中的所有神经元完全连接。最后，最后一个全连接层——输出层——代表预测。卷积神经网络有点不同。首先，层被组织成 3 个维度：宽度、高度和深度。此外，一层中的神经元不会连接到下一层中的所有神经元，而只是连接到其中的一小部分。最后，最终输出将减少为单
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2023-08-10 16:58:35
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动机卷积神经网络是多层感知机的一个变种，其思想源自Hubel和Wiesel对猫的视觉皮层的研究工作。研究表明，视觉皮层存在由一种叫“感受野”细胞构成的复杂分布。这些细胞局部图像敏感，它们以某种方式覆盖整个视觉域，从而能够更好地挖掘图像中目标的空间关系信息。总结起来卷积神经网络的特性体现在两个方面:1. 神经元间的连接是非全连接的。2. 同一层中某些神经元之间的连接的权重共享。它的非全连接和权值共享
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2023-12-15 22:37:01
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文章目录1.1 PIL1.2 Matplotlib1.3 NumPy1.4 SciPy1.5 图像显示 1.1 PILPIL是图像处理类库，实现基本的图像操作，其中最重要的模块是Image#调用Image
from PIL import Image
pil_im = Image.open('empire.jpg') #打开图片#转为灰度图
pil_im = Image.o
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2023-07-26 23:04:21
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4. 轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法 4.1 各轻量级神经网络算法总结对比 4.2 SqueezeNet 4.3 DenseNet 4.4 Xception 4.5 MobileNet v1 4.6 IGCV 4.7 NASNet 4.8 CondenseNet 4.9 PNASNet 4.10 SENet 4.11 ShuffleNet v1 4.12 MobileNet v2 4.1
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2024-07-25 13:03:32
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分别将各个python.py文件中的功能模块引入到主文件中运行，即在一个文件中可调用其他文件，从而实现多个功能的汇总。下边代码说明：分别在三个.py文件中写体重计算器、猜数字游戏、出租车价钱计算器的功能模块类，写完毕之后将其引入主文件中总文件名称：total_page.pyfrom bmi_class import BMI
from guess_figure import Guess_Num
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2023-09-26 20:27:13
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“熊猫烧香”源码启示录 一、引言去年秋天回趟老家，适逢家中秋收后“祭宅神”。期间，听亲家二大娘在香毕吟颂的《十柱香》的佛歌，深有感触：百姓烧香祝的是神仙幸福，盼的是亲人平安—这是作为衣食百姓发自内心的心愿！但如今，正待举国上下、一家老小庆祝金猪佳节到来之际，图1中的这位老兄抢先一步把香烧到了几乎家家户户，烧得各位焦头烂额，人人喊“杀”。试问这位仁兄：你到底想干什么？ &nb
Pybrain号称最好用的Python神经网络库。其实Scikit-Learn号称Python上最好用的机器学习库，但是它偏偏就没有神经网络这块，所以就与我无缘了。之前也看过一些提到Neurolab这个库的，打算之后尝试一下(好像支持的神经网络不太一样)。Pybrain的文档传说中写得不错，但是我需要的例子它并没有。官方文档给的例子是用于分类的，而不是数据拟合(预测，或者叫做回归问题)。另外，官方
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2023-07-06 09:18:54
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# Java神级手册的Github实现流程
## 第一步：创建Github仓库
1. 打开Github网站，登录你的账号。
2. 在页面右上角，点击加号图标，选择"New repository"，进入创建新仓库的页面。
3. 在"Repository name"框中填写仓库名称，例如"java-god-handbook"。
4. 可选地，在"Description"框中填写仓库描述。
5. 根
原创
2023-09-03 19:26:28
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神级插件推荐 - 自用，真的超级牛逼 正文如下： 满满的都是干货 所有插件都是在 ctrl+alt+s 里的plugins 里进行搜索安装 1、CodeGlance 代码迷你缩放图插件 2、 Codota 代码提示工具，扫描你的代码后，根据你的敲击完美提示Codota基于数百万个开源Java程序和您
原创
2021-08-10 16:53:02
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算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征
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2023-11-28 11:04:07
42阅读
俄罗斯科学家提出了一种自动解码和解释解码器权重的新算法，该算法可用于脑机接口和基础研究。该项研究结果发表在《神经工程杂志》上。脑机接口可以用于创建机器人假体、神经植入物，康复模拟器等。这...
原创
2022-01-25 14:54:16
426阅读
俄罗斯科学家提出了一种自动解码和解释解码器权重的新算法，该算法可用于脑机接口和基础研究。该项研究结果发表在《神经工程杂志》上。脑机接口可以用于创建机器人假体、神经植入物，康复模拟器等。这...
原创
2021-09-07 17:33:10
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针对于三级网络将目录部分分别画了宏观导图和各章导图，针对于该内容有了一个宏观初步的认识，后面再学习过程中会更加有方向，更加专注，导图如下：...
原创
2022-12-05 15:59:15
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今天来给大家介绍三个我在学习 Python 路上帮助比较大的堪称神级的网站，尤其是对于刚刚入门的同学来说，绝对不容错过~pythontutor 这个网站对于新手同学理解代码的运行逻辑简直是...
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2022-06-06 00:02:06
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卷积神经网络原理详解前言卷积（convolution）池化（pooling）正则化（normalization）/ReLU全连接(fully connect)全连接的另一种解释方式神经网络损失函数（这里过两天来补充）不是偷懒哈哈哈 前言这个什么鬼卷积神经网络，就是用于有趣的计算机视觉的一个人工智能分支。包括人脸识别、自动驾驶等众多技术都基于此。听上去好像的挺好玩的。 那这个卷积神经网络呢就像是一
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2023-10-24 00:33:58
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