在IT领域，C语言是一种非常基础且强大的编程语言，它被广泛用于系统开发、嵌入式编程、游戏引擎等多个方面。本项目“C语言实现图片转化为ASCII图”旨在利用C语言的强大功能，将图像数据转换成ASCII字符表示的图像，这是一种有趣的艺术形式，也展示了编程与视觉艺术的结合。 我们需要理解ASCII码。ASCII（American Standard Code for Information Interchange，美国信息交换标准代码）是一种基于拉丁字母的一套电脑编码系统，主要用来表示128个字符，包括大写和小写字母、数字以及一些特殊符号。在我们的项目中，我们将用这些字符来近似地表现图像的颜色和灰度。 实现这个功能的过程通常分为以下几个步骤： 1. **读取图像文件**：图像文件（如.jpg、.png等）包含像素数据，我们需要使用C语言中的文件操作函数来读取这些文件。例如，可以使用fread()函数读取二进制文件，获取图像的宽度、高度、颜色深度等信息。 2. **解析图像数据**：读取的图像数据通常是以RGB（红绿蓝）三原色表示的，我们需要将其转换为灰度值。灰度值可以通过以下公式计算：`灰度 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B`。这里R、G、B分别代表红色、绿色和蓝色的分量。 3. **映射灰度到ASCII字符**：将得到的灰度值映射到预定义的ASCII字符集上。通常，亮色调对应复杂的字符，暗色调对应简单的字符。可以创建一个灰度-字符的映射表，根据灰度值选择对应的字符。 4. **输出ASCII图像**：遍历图像的每个像素，根据映射表选择对应的ASCII字符，并在控制台上输出。由于控制台通常限制每行的字符数，还需要处理行换行和字符间距问题，以保持图像的比例。 5. **优化显示效果**：为了增强视觉效果，可以考虑使用不同大小的字符集、动态调整字符密度或采用颜色编码的ASCII字符（例如使用ANSI转义序列来改变字符颜色）。 这个项目对C语言的文件操作、位运算、内存管理和算法设计都有较高的要求，是学习和提升C语言编程技巧的一个好实践。同时，它也让我们思考如何在有限的资源下，通过编程创造艺术，将抽象的代码转化为直观的图像表现。通过这个项目，开发者不仅能深入理解C语言，还能体会到编程的乐趣和创造性。

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图神经网络GNN数据集，计算机视觉领域数据集，共有221张图，八分类，平均节点数为40，平均边数为97

图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域中的一个重要分支，它专注于处理非欧几里得数据，如图结构数据。在本数据集“PTC-FM”中，我们聚焦于小分子的图表示和二分类任务。这个数据集包含349个图，每个图代表一个化学分子，其结构信息被抽象成节点和边的形式。平均每个图有14个节点，这通常对应于分子中的原子，而平均14条边则代表原子间的化学键。 图神经网络的工作原理是通过不断迭代地传播和聚合邻居节点的信息，从而对每个节点进行特征学习。在每一轮迭代（也称为消息传递层）中，每个节点的特征向量会与相邻节点的特征向量进行交互，然后更新自身的状态。这个过程可以理解为在图中传播信息，直到达到一个稳定状态或达到预设的迭代次数。通过对图中所有节点特征的汇总，可以得到整个图的全局表示，用于执行分类或其他下游任务。 对于小分子分析，GNN特别适合，因为它能捕获分子的拓扑结构和化学键信息。在PTC-FM数据集中，GNN模型可以学习识别分子结构与特定属性（例如，是否有毒性）之间的关系。二分类任务意味着模型需要区分两类不同的分子，比如有毒和无毒。 为了构建这样的模型，首先需要将分子结构数据转化为图的形式，其中节点代表原子，边代表化学键。然后，每个节点可以有初始特征，如原子类型，而边可能也有附加信息，如键的类型。在训练过程中，GNN模型会学习这些特征并利用它们进行分类。 在实际应用中，GNN模型的构建通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：将分子结构数据转换为图表示，包括节点和边的初始化。 2. **定义GNN层**：设计消息传递函数和节点/图聚合函数。 3. **模型架构**：搭建多层GNN网络，并可能结合其他深度学习组件如全连接层。 4. **训练与优化**：通过反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数。 5. **评估与验证**：使用交叉验证或者独立测试集评估模型性能。 在这个数据集上，你可以尝试多种GNN变体，如Graph Convolutional Network (GCN)、Graph Attention Network (GAT) 或 Message Passing Neural Network (MPNN)，并比较它们的性能。此外，可以考虑集成其他技术，如节点嵌入、图池化或图自编码器，以增强模型的表达能力和泛化能力。 PTC-FM数据集为研究和开发图神经网络提供了宝贵的资源，有助于推进化学信息学、药物发现和机器学习在物质科学领域的应用。通过深入理解和应用GNN，我们可以更好地理解和预测分子的性质，这对于新药研发、材料科学等领域具有重大意义。

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

模块由idlelib tree模块修改，完善一些问题，重写了获取类和函数的方法，便于获取正在编辑代码的类和函数。重写了文件浏览模块，支持添加收藏，树状文件浏览器双击py（pyw）文件会打开函数浏览器，文件浏览器支持很多文件的图标，需要的图标也已经一起打包了，需要别的图标的去我另一个资源下载。代码基本都有注释，方便新手学习，注释不一定完全正确

1.支持修改边数 2.支持半透明颜色 3.控件已加入平滑处理 4.转角可以显示文字 5.各雷达图独立配置方式，多种雷达图只需增加控件数量 6.兼容xe10以上版本 7.使用了IGDIPlus支持 8.有简单的demo 9.点半径可按比例配置 10.此为vcl版

文档为医院信息系统HIS的详细介绍，里面包含了HIS各子系统流程图、拓扑图，说明等内容

因为找我要的这个的人比较多，我又比较懒得一份份发了，自行下载，另外，这是我大二结课写的了，很多是根据老师讲的总结的，所以可能不是很全面，大家自行补充，见谅哈

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