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如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。 动态链接库（.dll，.so）是系统开发中一种非常重要的跨语言协作方式。把python语言写成的算法编译成动态库，能够提供给其他语言调用，这能够在很大程度上提高算法的开发效率。 但是，虽然python可以调用其他语言生成的动态库，python作为一种脚本语言，本身是不能直接编译生成动态库的。为了生成动态库，我们借助cython，将python脚本变成c语言文件。具体过程

软件版本： python 3.7.2 selenium 3.141.0 pycharm 2018.3.5 具体实现流程如下，废话不多说，直接上代码： from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities d = DesiredCapabilities.CHROME chrome_options = Options() #使

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国外服务器下载速度较慢，保持和官方同步更新（windows平台）

讲述了关于ls命令的相关事宜，解释了数据文件的使用方法，软链接和硬链接的区别的具体使用方法

基于 GNN 的链接预测器（Python完整源码和数据包） 调查了多个基于图形神经网络的端到端链接预测架构；编码器为GCN、RGCN、GAT、GraphSAGE，解码器为Inner-Product、Dedicom、DistMult；使用PyTorchGeometric进行建模。 在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上进行了基准测试；GCN编码器和基于Dedicom的解码器在所有数据集上的表现都优于其他数据集（大于2%）。