墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
100+累计阅读
187平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种用于处理图数据的深度学习模型。PyG（PyTorch Geometric）是一个基于PyTorch的图神经网络库，提供了丰富的图神经网络算子和功能。本文将介绍PyG中常用的图神经网络算子，并附上相应的源代码示例。
在PyG中，使用torch_geometric.data.Data对象来表示图数据。该对象包含两个属性：x表示节点特征矩阵，edge_index表示边的索引。下面是一个创建图数据的示例：
import torch
from torch_geometric.data import Data
x = torch.tensor([[1PyTorch+PyG实现图神经网络经典模型目录
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
PyG图神经网络算子一览表
常见的图神经网络算子、异构图神经网络算子、超图神经网络算子、点云神经网络算子一览表
PyG使用Heterogenous Operators搭建异构网络模型
但是对于PyG还提供了另外一种实现方式就是：`Heterogenous Operators`，在PyG中已经实现好的异构卷积算子有 `HGTConv`，这个卷积算子与 `GCNConv` 这类不同，它可以处理异构图数据，针对不同边缘类型数据执行消息传递。
当Kmer遇到多倍体：复杂基因组Survey分析中的避坑指南
本文针对小麦、棉花等多倍体及高杂合复杂基因组的Survey分析，深入解析了Kmer分布图解读中的常见陷阱。文章重点探讨了如何超越理想二倍体模型，利用Smudgeplot等工具准确判断基因组倍性，并提供了从参数优化、污染判断到结果验证的全流程实战指南，帮助研究者规避错误，获得更准确的基因组大小、杂合度等关键信息。
DP3（3D Diffusion Policy）算法详解：从点云感知到扩散动作生成
DP3 的全称是：DP3 = 3D Diffusion Policy\boxed{\text{DP3 = 3D Diffusion Policy}}DP3 = 3D Diffusion Policy对应论文题目是：3D Diffusion Policy: Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations该工作发表于 Robotics: Science and Systems（RSS）2024。DP3 是一种面向机器
1006. 换个格式输出整数 (15)-PAT乙级真题
1006. 换个格式输出整数 (15)让我们用字母B来表示“百”、字母S表示“十”，用“12…n”来表示个位数字n（<10），换个格式来输出任一个不超过3位的正整数。例如234应该被输出为BBSSS1234，因为它有2个“百”、3个“十”、以及个位的4。输入格式：每个测试输入包含1个测试用例，给出正整数n（<1000）。输出格式：每个测试用例的输出占一行，用规定的格式输出n。输入样例1...
实战指南：基于ELK与Grafana构建天融信防火墙日志可视化看板
本文详细介绍了如何基于ELK与Grafana构建天融信防火墙日志可视化看板，包括环境准备、日志收集与解析配置、Elasticsearch存储优化、Grafana看板设计等关键步骤。通过实战案例和优化技巧，帮助用户高效处理天融信防火墙日志，实现安全态势的可视化监控与分析。
四款办公Agent实测对比：WorkBuddy、千问办公、库库AI、豆包工作怎么选
AI Agent是一种能感知环境、自主决策并执行动作的智能系统，其核心在于工具调用、状态管理与错误恢复构成的执行闭环。在办公场景中，任务边界清晰、容错率高、重复性强，使Agent成为最容易落地的方向。通过调用本地文件、脚本或办公套件，Agent能自动完成文件批量处理、文档摘要、会议纪要等重复劳动，显著提升工作效率。目前WorkBuddy、千问办公、库库AI、豆包工作等产品分别从本地操作、办公套件嵌入、知识处理、轻量助手等路线切入，用户可根据自身场景选择。
Rasa Core开发指南
文章目录1. Rasa Core简介1.1 Rasa Core消息处理流程1.2 安装Rasa Core2. Dialogue模型训练2.1 Story样本数据2.2 Domain2.2.0 intents2.2.1 actions2.2.2 templates2.2.3 entities2.2.4 slots3 .训练和使用对话模型3.1 训练对话模型3.2 使用对话模型4. 搭建CustomA...
手把手教你学基带SOC芯片（4.2）--基带soc芯片的存储器设计
基带 SoC 中的存储器设计需要综合考虑功耗、成本和性能等因素。SRAM 适合高速缓存，DRAM 适合主内存，Flash 存储器适合非易失性存储。通过优化存储单元设计、阵列布局和外围电路，可以提高存储器的性能和效率。
TriCore架构-基于TC397的启动流程
TC397芯片的启动流程分为三个关键阶段：固件启动(BootFirmware)、Bootloader引导和应用程序启动。BootFirmware作为硬件信任根，包含SSW基础初始化、CHSW自检和BSL应急刷写通道。Bootloader承担安全验证和程序引导功能，支持双分区(AB-SWAP)和双引导方案(PBL/SBL)。安全启动通过校验机制确保软件完整性，提供三种可选技术方案。应用程序启动阶段实现软件双分区管理，支持SOTA更新。整个流程体现了汽车电子系统的安全设计理念，通过硬件级保护与软件验证相结合确保
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
贝叶斯统计 [韦来生编]
贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。 本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。 大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。 作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。 本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
2万+
扫一扫
