分享一套图神经网络的课程，视频+源码+文档资料下载 课程大纲： 第1章 图神经网络基础 第2章 图卷积GCN模型 第3章 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用 第4章 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集 第5章 图注意力机制与序列图模型 第6章 图相似度论文解读 第7章 图相似度计算实战 第8章 基于图模型的轨迹估计 第9章 图模型轨迹估计实战

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实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.当前大多数工作将其建模为同质信息网络,并未对网络中不同类型的对象及链接加以区分.近年来,越来越多的研究者将这些互联数据建模为由不同类型节点和边构成的异质信息网络,并利用网络中全面的结构信息和丰富的语义信息进行更精准的知识发现.随着大数据时代的到来,异质信息网络自然融合异构多源数据的优势使其成为解决大数据多样性的重要途径.因此,异质信息网络分析迅速成为数据挖掘研究和产业应用的热点.本文对异质信息网络分析与应用进行了全面综述.除介绍异质信息网络领域的基本概念外,重点聚焦基于元路径的数据挖掘方法、异质信息网络的表示学习技术和实际应用三个方面的最新研究进

EGNN-Pytorch（WIP） 中的实现。 最终可用于Alphafold2复制。 安装 $ pip install egnn-pytorch 用法 import torch from egnn_pytorch import EGNN layer1 = EGNN ( dim = 512 ) layer2 = EGNN ( dim = 512 ) feats = torch . randn ( 1 , 16 , 512 ) coors = torch . randn ( 1 , 16 , 3 ) feats , coors = layer1 ( feats , coors ) feats , coors = layer2 ( feats , coors ) # (1, 16, 512), (1, 16, 3) 带边 import torch from egnn_pytorch impo

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分享一套图神经网络课程，视频+源码+数据+文档，资料齐全。 课程介绍： 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称。 课程目录： 第1章 图神经网络基础 第2章 图卷积GCN模型 第3章 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用 第4章 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集 第5章 图注意力机制与序列图模型 第6章 图相似度论文解读 第7章 图相似度计算实战 第8章 基于图模型的轨迹估计 第9章 图模型轨迹估计实战

Orcad原理图生成网络表再导入AD9.3制作PCB

在进行计算机网络编程学习的时候，对于比较抽象的网络编程的理解始终是不太明白，然后查找相关资料后整理了16张关于网络基础知识及编程模型的图，形象化的加深了我对网络编程的理解，其中包括IP报文格式、TCPIP协议簇的四个层次，TCP包首部、TCP编程模型、UDP编程模型、UDP的封装、网络的传输过程，局域网上运行两台FTP主机的模型、以太网数据帧的分用过程以及用于以太网的ARP请求或应答分组格式等16张图，希望对大家对计算机网路的学习也有些许的帮助。

ST-GDN——图神经网络预测交通流量代码