TianChi_loadDefault 大家好，我是coggle开源小组成员庐州小火锅，这篇文章将介绍天池学习赛贷款违约预测的TOP6单模方案（具体介绍见我的csdn文章： ://blog.csdn.net/ ）。现附上比赛链接天池学习赛贷款违约预测。 。核心代码见模型文件夹下的ipynb文件，user_data，功能文件夹负责放置中间文件，生成结果见user_data中的xgb.csv。

DeepGCN：GCN可以像CNN一样深入吗？ 在这项工作中，我们提出了成功训练非常深的GCN的新方法。 我们从CNN借用概念，主要是残差/密集连接和膨胀卷积，然后将其适应GCN架构。 通过广泛的实验，我们证明了这些深层GCN框架的积极作用。 概述 我们进行了广泛的实验，以展示不同的组件（＃Layers，＃Filters，＃Nearest Neighbors，Dilation等）如何影响DeepGCNs 。 我们还提供了针对不同类型的深层GCN（MRGCN，EdgeConv，GraphSage和GIN）的消融研究。 进一步的信息和详细信息，请联系和 。 要求 （仅用于可视化） （仅用于可视化） conda环境 为了设置运行所有必要依赖项的conda环境， conda env create -f environment.yml 入门 您将在文件夹中找到有关如何使用我们的代码对3

Http/Https请求测试工具 可支持测试get，post，put，head等请求方式

HTTPS及HTTPS中间人攻击，全站HTTPS正在称为潮流趋势，国内实现全站https的有淘宝和百度两家。 CIA：机密性，完整性，可用性(可用性是合法用户可以访问自己有权限访问的资源) 解决的是信息传输中数据被篡改、窃取 加密：对称、非对称、单向 https的工作原理还是有必要研究下的(原理我也是从网上学习总结的，感谢这些前辈)

vc实现https文件下载。网上找了很多资料，都语焉不详，因此分享下，并做个备份。 通过winhttp实现https文件下载，避过各种莫名其妙的问题，本人测试通过，可直接加入项目编译。

备份代码

MEC_offloading 在竞争性《移动边缘计算市场》论文的模拟结果中生成智能动态数据分流的代码。 抽象的 能够动态管理并满足最终用户计算需求的软件定义网络（SDN）和移动边缘计算（MEC）已经成为5G网络的关键支持技术。 本文研究了在多个MEC服务器和多个最终用户环境中，最终用户选择MEC服务器及其最优数据卸载以及MEC服务器的最优价格设置的共同问题。 SDN技术提供的灵活性和可编程性使所提议框架的实际实现成为可能。 最初，SDN控制器基于随机学习自动机理论执行增强学习框架，以使最终用户能够选择MEC服务器来卸载其数据。 在整个MEC选择过程中，将考虑MEC服务器提供的折扣，其拥挤程度和在为最终用户的计算任务提供服务方面的渗透率，以及其宣布的计算服务价格。 为了确定最终用户将数据卸载到所选MEC服务器的部分，制定了每个服务器的最终用户之间的非合作博弈，并显示了相应Nash均衡的存

该存储库已存档。 请查看有关GitHub的所有其他（更好的）实现。 神经网络 的TensorFlow实现 但是什么是CRNN？ 这是一个卷积递归神经网络，可以用作OCR 要求 Tensorflow（已测试1.8） pip3 install tensorflow Scipy pip3 install scipy 使用了哪些培训数据？ 所有训练数据（20万个示例）都是使用我的其他项目生成的 为此，只需使用pip安装该项目（ pip install trdg ），然后执行trdg -c 200000 -w 1 -t 8 。 -t应该是您的处理器线程数。 预训练模型 在CRNN /保存中可用。

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