神经网络(GNNs)是一种针对学习图表示的神经网络结构，已经成为一种流行的学习模型，用于预测节点、图和点的构型的任务，并在实践中获得了广泛的成功。本文选取了广泛应用的消息传递神经网络和高阶神经网络的逼近和学习特性的新兴理论成果，重点从表示、概括和外推三个方面进行了综述。本文总结了数学上的联系。

二进制忍者API 该存储库包含逆向工程平台API的文档和源代码。 分行 请注意， 分支跟踪二进制忍者的dev构建上的更改，通常是所有请求请求都应提交到的地方。但是， 分支会跟踪Binary Ninja的stable版本，它是安装后运行的默认版本。在线跟踪稳定分支。 贡献 欢迎对此库进行公共贡献。该存储库中的所有API和文档均已获得MIT许可，但是，该API与开源商业应用程序。 如果您有兴趣在提交首次PR时捐款，则会收到的通知，该通知使您可以在线签署我们的《 。 问题 该存储库的问题跟踪器不仅跟踪此处包含的源代码的问题，还跟踪更广泛的Binary Ninja产品。 建筑 从7月10日开始，可以将此API的C ++部分构建到静态库（.a，.lib）中，二进制插件可以使用链接该库。 编译后的API包含可从插件中使用的名称和功能，但是直到您与libbinaryninjacore.dylib或lib

讨论子空间聚类问题，运用低秩表示，在样本中找寻低秩表示，把样本表示为给定字典中基的线性组合。低秩表示可以精确高效大的用作鲁棒子空间聚类和误差修正。同时总结RPCA和LRR的区别

深度股票表示学习-从烛台图到投资决策 滑梯 参考 厉害的家伙： :

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

事件表示学习 该存储库包含实现Gehrig等人所述的事件表示学习的学习代码。 ICCV'19。 该文件可以在找到 如果您在学术环境中使用此代码，请引用以下工作： ， ，Konstantinos G. Derpanis，Davide Scaramuzza，“基于异步事件的数据表示的端到端学习”，国际计算机视觉会议（ICCV），2019年 @InProceedings { Gehrig_2019_ICCV , author = { Daniel Gehrig and Antonio Loquercio and Konstantinos G. Derpanis and Davide Scaramuzza } , title = { End-to-End Learning of Representations for Asynchronous Event-Based Data }

Graph Representation Learning

信息检索：基于知识图谱和深度学习的文本表示和搜索(Explicit and distributed semantics for text representation and retrieval)-附件资源

Representation of Events in Nerve Nets and Finite Automata.pdf

主要介绍了关于Tomcat出现The origin server did not find a current representation for the target resourc...的问题，感兴趣的小伙伴们可以参考一下