图神经网络(GNNs)广泛应用于分析图结构数据。大多数GNN方法对图结构的质量非常敏感，通常需要一个完美的图结构来学习信息嵌入。然而，图中噪声的普遍性需要学习鲁棒表示以解决真实世界问题。为了提高GNN模型的鲁棒性，许多研究围绕图结构学习(Graph Structure Learning, GSL)这一中心概念提出，旨在共同学习优化的图结构及其表示。
2021-03-08 09:14:31
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吉林大学数据结构在学习通上的慕课第六章答案，对于各个题都有详细解答过程，以及标准的adl语言算法，希望帮助广大学子更好的学习数据结构。
2019-12-21 20:58:16
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本代码基于vs2017下开发的c++代码，代码主要使用逆波兰算法构建四则运算框架，从而实现计算器程序的构建，此外代码中还加入了三角函数，反三角函数等函数的处理，并且做了表达式的正确性检验，可以作为数据结构以及算法学习的参考例程。
2019-12-21 20:24:32
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