资源包含文件：设计报告word+最终展示PPT+开题及设计过程资料+源码+项目截图 本项目是一套基于知识图谱(Knowledge Graph)的学习类软件。 就用户侧而言，本项目可提供一般学习软件所包含的知识点查看、知识问答等功能，也可以提供基于图谱实现的独特功能，以提供新的学习方式。 就开发侧而言，本项目的主要功能均基于图谱实现，可以充分利用图算法寻找知识内部的关联. 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124294992

用C++或者C写复杂网络的相关程序是比较好的 因为Java或者Matlab在处理大规模网络时的运算速度真是太慢~~

unity Visual Effect Graph游戏特效插件，仅供学习使用

启发式算法实现完全图分割 详情参见文章https://blog.csdn.net/C_1024/article/details/125582995 核心思想：首先随机将 V 划分成 2 个元素数目相等的集合 X0、X1 得到初始解，计算目标函数c([X0 , X1]) 。neighborhood 定义为交换 X0、X1中的一对点后得到的所有可能的 V 的划分的集合。采用穷举搜索策略，每次都选择 neighborhood 中目标函数最小的划分，逐步改进解，直到目标函数不能继续减小。

ist的matlab代码通过图形切割实现快速近似能量最小化 该存储库包含有关通过Graph Cuts进行快速近似能量最小化的内容。 在图形文件夹中，您会找到许多可以使用的图形。 它们都是由witz tikz和LaTeX制成。 由于缺少一些数字和模板，因此无法编译report_fcv.tex和paper_report.tex。 该代码根据Boykov，Veksler和Zabih的论文实现了交换算法。 该代码是用Python 3编写的。对于Graph-Cut，我们使用。 安装要求： sudo pip install -r requirements.txt 执行是通过以下方式完成的： python minimization.py path/filename.png cycles 周期可以是任意数字。 低于10 ist的东西还不错。 提示：不要使用大于100x100像素的图像，否则会花费很多时间。

机器学习方法已经广泛应用于药物发现领域，使得更强大和高效的模型成为可能。在深度模型出现之前，建模分子在很大程度上是由专家知识驱动的;为了表现分子结构的复杂性，这些手工设计的规则被证明是不够的。深度学习模型是强大的，因为它们可以学习问题的重要统计特征——但只有正确的归纳偏差。我们在两个分子问题的背景下解决这个重要的问题:表征和生成。深度学习的典型成功在于它能够将输入域映射到有意义的表示空间。这对于分子问题尤其尖锐，分子之间的“正确”关系微妙而复杂。本论文的第一部分将重点讨论分子表征，特别是性质和反应预测。在这里，我们探索了一种用于分子表示的Transformer式架构，提供了将这些模型应用于图形结构对象的新工具。抛开传统的图神经网络范式，我们展示了分子表示原型网络的有效性，它允许我们对分子的学习性质原型进行推理。最后，我们在改进反应预测的背景下研究分子表示。本论文的第二部分将集中在分子生成，这是至关重要的药物发现作为一种手段，提出有前途的药物候选人。我们开发了一种新的多性质分子生成方法，通过首先学习分子片段的分布词汇。然后，利用这个词汇，我们调查了化学空间的有效探索方法。

Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial–Temporal Traffic Prediction的解析代码 代码解说见：https://blog.csdn.net/panbaoran913/article/details/125316113

Guide to Graph Algorithms 介绍常用的图形算法，可以当作讲义也可以当成工具书使用

neo4j图形渲染器 由于neo4j没有提供渲染其图的方法，因此我创建了一个react组件，可用于渲染neo4j图（包括所有动画等）。 安装 如果您使用create-react-app ： # using NPM $ npm install neo4j-graph-renderer --save # using yarn $ yarn add neo4j-graph-renderer 如果您没有使用create-react-app ，请安装以下软件： $ npm install style-loader --save-dev # style-loader for webpack $ npm install css-loader --save-dev # css-loader for webpack 用法 // Using ES6 Syntax import React fro

MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代码 GRAPH.13MFC源代