图上的机器学习方法在许多应用中已经被证明是有用的，因为它们能够处理一般结构化数据。高斯马尔可夫随机场(GMRFs)框架提供了一种原则性的方法，利用图的稀疏性结构来定义高斯模型。本文在深度GMRF的多层结构基础上，针对一般图提出了一种灵活的GMRF模型，该模型最初只针对格点图提出。通过设计一种新型的层，我们使模型能够缩放到大的图。该层的构造允许使用变分推理和现有的软件框架的图神经网络进行有效的训练。对于高斯似然，潜在场可用接近精确的贝叶斯推断。这允许进行预测，并伴随不确定性估计。在大量的合成和真实数据集上的实验验证了所提出的模型的有效性，在这些实验中，它比其他贝叶斯和深度学习方法都要好。

Python图 DFS，BFS，Dijkstra的单一来源最短路径

有各种各样的NLP问题可以用图结构最好地表达。基于图的深度学习技术(即图神经网络(GNNs))在建模非欧氏数据(如图)方面的巨大优势，为解决具有挑战性的图类NLP问题打开了一扇新的大门，并取得了巨大的成功。尽管取得了成功，但在图上的深度学习(DLG4NLP)仍然面临许多挑战(如自动图的构造、复杂图的图表示学习、复杂数据结构之间的映射学习)。 本教程将介绍深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括自然语言处理的自动图构造、自然语言处理的图表示学习、自然语言处理的基于GNN的高级模型(如graph2seq和graph2tree)，以及GNN在各种自然语言处理任务中的应用(如机器翻译、图像处理和图像处理)。自然语言生成、信息提取和语义解析)。此外，还将包括实践演示会议，以帮助听众获得应用GNNs解决具有挑战性的NLP问题的实际经验——使用我们最近开发的开源库Graph4NLP，这是第一个为研究人员和实践者提供的用于各种NLP任务的轻松使用GNNs的库。

Random sampling of bandlimited signals on graphs.zip

matlab二值化处理的代码 在ICCV 2019研讨会上发布的出版物的支持代码。 选项1.从图像中提取和刻划图案 以带骨架的二进制图像为输入，给定算法从裂缝模式中提取无向图，按拓扑将节点分类为X，Y和O类型，将边缘与多项式拟合，并导出裂缝模式的综合特征。 后者可用于伪造检测，原产地检查，老化监测和损坏识别。 技术细节 我们感谢他们修改并应用到我们代码中的算法。 原始实现的所有权利均归作者所有。 该代码是在MatLab R2017b下编写的，尚未测试其他版本。 除了“图像处理工具箱”之外，几乎没有其他任何内容是必需的。 如果您发现任何令人惊讶的依赖性-请通知我们。 裂纹图像的二值化是一个非常棘手和艰巨的过程，因此我们将其留给用户负责。 （尽管我们提供了在实验中使用的辅助代码prepare_bw.m （参数在图像的文件名中））。 运行main.m以快速启动。 输出： 选项2。使用GNN提取图形特征 该算法获取一堆带标签的图，使用它们来训练GNN，然后为每个图从GNN的层中提取隐藏特征的向量。 技术细节 该实现基于要求： pytorch tqdm numpy networkx scipy

jmeter-plugins-graphs-basic-2.0.jar是jmeter性能测试图形化显示插件

图样 对于图形相关的样本 测试

StellarGraph机器学习库 StellarGraph是一个Python库，用于在上进行机器学习。 目录 介绍 StellarGraph库提供了用于的最新算法，可轻松发现模式并回答有关图结构数据的问题。 它可以解决许多机器学习任务： 节点和边缘的表示学习，用于可视化和各种下游机器学习任务； 或边的； 整个图的分类； 链接预测； [8]。 图结构化数据将实体表示为节点（或顶点），并将它们之间的关系表示为边（或链接），并且可以将与其中任一实体关联的数据表示为属性。 例如，一个图可以包含人作为节点，而人与人之间的友谊则作为链接，以及诸如人的年龄和建立友谊的日期之类的数据。 StellarGraph支持多种图形的分析： 同构的（具有一种类型的节点和链接）， 异构的（具有不止一种类型的节点和/或链接） 知识图（具有数千种边类型的极端异构图） 有或没有与节点关联的数据的图 边缘权重的图形 StellarGraph建立在及其Keras以及和。 因此，它是用户友好的，模块化的和可扩展的。 它可以与构建在这些基础之上的代码（例如标准Keras层和流畅地互操作，因此可以轻松扩展S

我们研究了在 makespan（最后到达时间）标准上的图（MPP）上的最优多机器人路径规划问题。 我们实现了 A* 搜索算法来寻找解决方案。 在 MPP 实例中，机器人被唯一标记（即，可区分）并被限制在 nxn 平方连接图中。 在没有碰撞的情况下，机器人可能会在一个时间步长内从一个顶点移动到相邻的一个顶点，这可能发生在两个机器人同时移动到同一顶点或沿同一条边向不同方向移动时。 我们的 MPP 公式的一个显着特点是我们允许机器人在完全占用的循环中同步旋转。 为了解决上述问题，我们实施了 A* 算法，以从给定的初始 3x3 机器人位置和所需的 3x3 机器人位置中找到最佳路线。 第一个算法开始构建图，其连接向我们展示了可能的运动。 然后我们将其扩展为基于时间的图。 根据时间扩展图，每个时间步长都复制所有节点。 这意味着如果我们有 3x3 节点作为给定的例子，我们将在我们的时间扩展图中有 3

PyGSP：Python中的图形信号处理 PyGSP是一个Python软件包，可简化。 该文档可在文档中找到，并且开发在。 存在（大多数未维护的） 。 PyGSP促进了图形上的多种操作，例如计算其傅立叶基础，对信号进行滤波或内插，绘制图形，信号和滤波器。 它的核心是频谱图理论，并且提供的许多操作都可以缩放到非常大的图。 软件包中包含各种图形，包括斯坦福兔子和瑞士卷等点云； 到明尼苏达州道路网之类的网络； 生成随机图的模型，例如随机块模型，传感器网络，Erdős-Rényi模型，Barabási-Albert模型； 简单的图形，例如路径，环和网格。 还提供了许多滤波器组，例如各种小波，例如墨西哥帽，Meyer，Half Cosine； 一些低通滤波器，例如热核和指数窗； 和Gabor过滤器。 尽管有所有预定义的模型，您仍可以通过定义其邻接矩阵来轻松使用自定义图，并通过在光谱域中定义一组函数