GKT
本文。
GKT的体系结构如下：
设置
要运行此代码，您需要以下内容：
配备GPU的机器
python3
numpy，pandas，scipy，scikit-learn和火炬程序包：
pip3 install numpy==1.17.4 pandas==1.1.2 scipy==1.5.2 scikit-learn==0.23.2 torch==1.4.0
请注意，不要使用0.23.4版本的熊猫，因为在processing.py文件中执行以下命令时，它将导致错误。
df.groupby('user_id', axis=0).apply(get_data)
如果您使用“ assistment_test15.csv”文件进行测试，则在pandas 0.23.4版本中，经过groupby用户后，它将返回16名学生。 但是，如果您在1.x版本中使用熊猫，它将返回15名学生。 （此
2023-03-22 15:28:14
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用于学习分子图的分层消息间传递
这是用于学习分子图的分层消息间传递的 PyTorch 实现，如我们的论文中所述：
Matthias Fey、Jan-Gin Yuen、Frank Weichert：(GRL+ 2020)
要求
(>=1.4.0)
(>=1.5.0)
(>=1.1.0)
实验
可以通过以下方式运行实验：
$ python train_zinc_subset.py
$ python train_zinc_full.py
$ python train_hiv.py
$ python train_muv.py
$ python train_tox21.py
$ python train_ogbhiv.py
$ python train_ogbpcba.py
引用
如果您在自己的工作中使用此代码，请引用：
@inproceedings{Fey/etal/2020,
2023-03-15 11:17:20
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基于Mapreduce的大规模图强连通分量算法，吕璐，谢磊，有向图强连通分量是图论中的基本问题。强连通分量算法一般都是基于深度优先搜索，但难于在大规模图上并行实现。本文提出了一种基
2023-03-14 15:20:08
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公用DBCP监视
监视哪些线程正在使用来自DBCP池的连接，并正在等待连接。 生成一个不错的表以了解正在发生的事情。
用法：
用替换应用程序的commons-dbcp-1.4.jar （重命名它以假装它确实是同一JAR文件）
运行您的应用程序，确保将输出定向到日志文件
在需要时，生成图形：
运行： ./generate-dbcp-graph.sh
等待生成dbcp-connected-by-thread.csv和dbcp-waiting-by-thread.csv 。
使用任何电子表格程序（例如LibreOffice）打开CSV文件，并使用条件格式结束于下表。 要创建以下图形，请为每个CSV创建一个SUM列，并使用电子表格程序的图形功能。
汇编：
下载
解压缩。
将所有文件从patch-for-commons-dbcp-1.4-src目录复制到未压缩的目录中
运行蚂蚁
该产品包括由Apache软件基金会（ ）开发的软件。
2023-03-07 10:27:56
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从Python Web应用程序调用Microsoft Graph
此示例有一个较新的版本，可以利用Microsoft身份平台（以前称为Azure AD v2.0）进行检查： :
如果确实需要访问此Azure AD v1.0，则可以导航到分支，但是请注意，它不再受支持。
2023-03-06 19:57:26
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Python星
这是python中的简单实现
文献资料
astar模块定义了AStar类，该类必须继承并完成以下几种方法的实现：
邻居
@ abstractmethod
def neighbors ( self , node )
对于给定的节点，返回（或产生）其邻居列表。 此方法必须在子类中实现
这是一种为了向算法提供图形描述以供计算时使用的方法
此方法必须在子类中实现。
之间的距离
@ abstractmethod
def distance_between ( self , n1 , n2 )
给出两个相邻节点n1和n2之间的实际距离/成本（即n2属于n1邻居的列表）。 保证n2属于通过调用近邻（n1）返回的列表。
此方法必须在子类中实现。
heuristic_cost_estimate
@ abstractmethod
def heuristic_cost_estimat
2023-03-03 14:18:50
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在R上使用Facebook进行分析
使用R编程语言通过Graph API对从Facebook获得的社交数据进行数据分析和自然语言处理。 该项目根据人的社交活动以及语言或单词使用情况绘制图表。 还进行了基于极性和情感的情感分析，并绘制了图表。
2023-02-28 11:29:11
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TriDNR
三方深度网络表示形式，发布于IJCAI 2016：1895-1901。
这些代码实现了TriDNR算法，该算法学习网络中每个节点的连续表示。 TriDNR从三个角度使用信息，包括节点结构，节点内容和节点标签（如果有），以共同学习最佳节点表示形式
该代码是使用gensim和DeepWalk软件包在Python中开发的。 所有必需的软件包都在requirements.txt中定义。 要安装所有要求，只需使用以下命令：
pip install -r requirements.txt
“ demo.py”中提供了一个演示，该演示运行并比较了几种算法
关于数据集：本文中有两个网络数据集，即DBLP和Citeseer-M10。 每个数据集包含3个文件：
1. docs.txt : title information of each node in a network, each
2023-02-25 14:46:19
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