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RSS订阅转载 图神经网络(GNN)模型的基本原理
在人工智能领域，数据的多样性促使研究人员不断探索新的模型与算法。传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色，但面对具有不规则拓扑结构的图数据，如社交网络、化学分子结构、知识图谱等，却显得力不从心。图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一种直接在图结构数据上运行的神经网络，用于处理节点、边或整个图的特征信息。其核心思想是通过聚合邻域节点的特征信息来更新当前节点的表示，从而捕捉图中节点间的依赖关系和拓扑结构特征。
2025-06-30 10:35:46
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转载 【译】.NET Aspire 和 Azure Functions 集成预览版
在 Visual Studio 的这个版本中，Azure Functions 开发人员可以在创建新的 Azure Functions 项目时使用 .NET Aspire 编排器。运行或调试带有 .NET Aspire 支持的 Azure Functions 项目将在浏览器中启动 .NET Aspire 仪表板。您将确切地看到 . NET Aspire 编排器是如何管理您的函数的，并且您将能够直接从仪表板暂停和恢复执行。您的持续反馈有助于 Visual Studio 变得更好，我们期待您对这个新集成的想法。
2025-06-06 05:57:27
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转载 《Beating Floating Point at its Own Game: Posit Arithmetic》（一）
动态范围（Dynamic Range）是指一个数系统中从最小正有限值（minpos）到最大正有限值（maxpos）之间的十进制数量级范围。数学上，动态范围定义为：\text{动态范围} = \log_{10}(\text{maxpos}) - \log_{10}(\text{minpos}) = \log_{10}\left(\frac{\text{maxpos}}{\text{minpos}}\right)minpos：最小正有限值。maxpos：最大正有限值。Posit系统的优势。
2025-06-05 12:16:55
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转载 理解.NET Core中的配置Configuration
NET中的配置，本质上就是key-value键值对，并且key和value都是字符串类型。在.NET中提供了多种配置提供程序来对不同的配置进行读取、写入、重载等操作，这里我们以为.NET 的源码项目为例，来看下.NET中的配置主要是有那些类库。下面这个截图是.NET 源码中和配置相关的所有类库，所有配置相关的类库都是都是以Microsoft.Extensions.Configuration开头的。貌似很多，没关系我们来简单理解一下。类库名称类库作用。
2025-05-10 09:32:17
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转载 WiFi基础(八)：WiFi安全、认证与加密
目录前言(一)WiFi安全威胁(1)数据安全(2)认证安全(3)非法AP问题(4)认证与加密(二)WEP认证与加密(1)开放系统认证(OpenSystemAuthentication)(2)共享密钥认证(SharedKeyAuthentication)(3)WEP工作原理与加密过程(4)WEP加密的缺陷(三)WPA1/WPA2的PSK认证(2)PSK认...
2024-11-26 03:37:08
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