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原创最新推荐文章于 2026-04-14 11:28:30 发布 295 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

图神经网络：GAT图注意力网络原理和源码解读（tensorflow） GNN学习的是邻居节点聚合到中心的方式，传统的GNN对于邻居节点采用**求和/求平均**的方式，各个邻居的**权重相等为1** * GCN进行了改造邻居聚合方式为**邻接矩阵做对称归一化**，也是类似求平均，但是它考虑到了节点的度大小，度越大权重往小了修正，是一种避免单节点链接巨量节点导致计算失真的调整方式，仅仅通过**度＋规则**对权重做了修改，而没有考虑到因为节点的影响大小去调整权重的大小。阅读详情

一、获取毫秒时间戳

            list($msec, $sec) = explode(' ', microtime());
            $time = (float)sprintf('%.0f', (floatval($msec) + floatval($sec)) * 1000);

之前有使用过

            $time       = explode ( " ", microtime () );
            $time       = $time[1] . ($time[0] * 1000);
            $time2      = explode( ".", $time );
            $time       = $time2[0];

但是此方法在首位是0的时候最后的结果会缺少一位，导致时间比较失败

二、待签名数据以UTF-8的格式转字节流

与java对接时，java有使用方法getBytesUtf8(data)和encryptionByteByMD5(data)两种方法
getBytesUtf8(data)可以直接调用如下函数即可

        private function getByteUtf8($data)
        {
            // 待签名数据以UTF-8的格式转字节流
            $bytes = unpack("c*", $data);
            //$bytes为一个字节流数组，需要将其转为字符串
            $str = '';
            foreach ($bytes as $ch) {
                $str .= chr($ch);
            }
            return $str;
        }