Keras图注意力网络 已淘汰 GAT的此实现不再得到积极维护，可能无法与Tensorflow和Keras的现代版本一起使用。 查看及其，以了解的Tensorflow / Keras实现。 这是Veličković等人的图注意力网络（GAT）模型的Keras实现。 （2017， ）。 致谢 我与本文的作者没有任何隶属关系，出于非商业原因，我正在实施此代码。 作者发布了他们的，因此请检查一下以确保可以按预期工作。 它们的实现与我的实现略有不同，因此可能需要牢记。 如果您使用以下任何代码进行研究，则应引用该论文： @article{ velickovic2018graph, title="{Graph Attention Networks}", author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Ca

FPS Graph - Performance Analyzer v1.03

Fruchterman-Reingold算法绘制有向力图 此实现的重点不是性能，而是尝试使用这种相对简单的算法并可视化其过程。 大意 绘制图形的想法只是简单地获取图形并以“令人愉悦”的方式将其显示在屏幕上，无论这意味着什么。 Fruchterman和Reingold处理此问题的方式是将顶点视为空间中的粒子，这些粒子对彼此施加排斥力，并对通过某个边缘连接的物体施加吸引力。 可视化 使用实现实时可视化。 以下是一些起始位置（随机）和结果位置的示例： 双K5 10个顶点的随机图。 [以p = 0.41生成，种子= -957442595] 20个顶点的随机图。 [以p = 0.15，种子= -173247684生成] 用法 执行 lein run 为了尝试其他图，您可能只需要更改的以下几行： ( def W 600 ) ( def H 600 ) ( def line-weight 3 ) (

流形正则化matlab代码使用图维拉普拉斯正则化的低维流形模型进行3D点云降噪 作者：曾增，张Gene，吴敏，庞佳豪，成阳 出现在IEEE Trans上。 关于图像处理 组织 |--- main_addnoise.m : main for adding noise to gt |--- main_glr.m : main for GLR denoising |--- pcdGLR.m : function for GLR denoising |--- tool : tools for GLR |--- metric : for computing MSE |--- setParameter : for parameter setting |--- 3d_data_set : sample point cloud model "anchor" |--- gt : ground truth |--- noise : noisy input with noise level 0.02, 0.03, 0.04 |--- anchor : denoising output for "anch

麻省理工大学开源数据集，格式为.g2o文件，包含2D Pose Graph Optimization与3D Pose Graph Optimization数据，可以使用ceres 示例程序pose_graph运行

图论 使用图算法实现有向图和加权图。 笔记 Python文件比Java文件更发达，您可能应该看看这些文件。 Python 实作 有向图（邻接表） 加权图（邻接表） 遍历 广度优先搜索深度优先搜索 最短路径 广度优先搜索最短路径（有向图） Dikstra的最短路径（加权图） 贝尔曼·福特的最短路径（加权图） 优化的Bellman Ford的最短路径（加权图） Java 实作 有向图（邻接表） 加权图（邻接表） 有向图（邻接矩阵） 加权图（邻接矩阵） 最短路径 Dikstra的最短路径（邻接表） 贝尔曼·福特的最短路径（邻接表）

该插件的${lastest-version}是 。 将以下代码复制到您的android应用程序项目的build.gradle中。 buildscript { repositories { maven { url " https://jitpack.io " } } dependencies { classpath " com.github.gradle-dep-graph:gradle-dep-extract-plugin: ${ lastest-verion } " } } apply plugin : " dep-extra

pyETRC列车运行图系统 概述 本项目是基于Python语言和PyQt5的非官方性质、简易的中国铁路列车运行图系统。本代码的发布遵循GPLv3协议。在协议允许范围内，作者保留一切权利和最终解释权。 作者联系方式： 本项目在Windows 10 操作系统下开发和测试。 与ETRC的联系 渊源 pyETRC项目的最初灵感来源和很多功能设置都来自由LGuo等前辈基于java语言开发的ETRC列车运行图系统。为致敬开发ETRC项目的前辈，本项目定名为**pyETRC列车运行图系统**，简称为pyETRC。 交互支持 本系统支持读取和导出ETRC列车运行图系统的运行图文件（*.trc）。但由于两软件支持的功能有差异，读取和导出过程可能造成一定的信息损失。 本系统与ETRC列车运行图系统的实现各有侧重。相比本系统，ETRC列车运行图系统有如下的特色比较突出： 动态运行图。本系统不支持此功能。 对于精

真棒图对比学习 与图对比学习相关的资源集合。 内容 文件 2019年 | 编码： ， tf_geometric 方法（ DGI ）：局部-全局互信息最大化 实验： 任务：传导性节点分类| 数据集： Cora，Citeseer，Pubmed。 | 基准：原始特征，标签传播，DeepWalk，DeepWalk +特征，GCN，Planetoid。 任务：归纳节点分类| 数据集： Reddit，PPI。 | 基线：原始功能； DeepWalk； DeepWalk +功能； GraphSAGE-GCN; GraphSAGE-mean; GraphSAGE-LSTM； GraphSAGE-pool; FastGCN； 平均集中。 2020年 InfoGraph：通过互信息最大化实现无监督和半监督的图级表示学习孙凡云，Jordan Hoffmann，Vikas Verma，Jian Ta

图论（graph theory）方面的教材，中文非扫描版，很少见的，欢迎大家下载。。。。。。。。