几何力学教材，从基础开始讲起，由简入难，适合几何力学入门。

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This book provides an introduction to the use of geometric partial differential equations in image processing and computer vision. It brings a number of new concepts into the field, providing a very fundamental and formal approach to image processing. State-of-the-art practical results in a large number of real problems are achieved with the techniques described. Applications covered include image segmentation, shape analysis, image enhancement, and tracking. The volume provides information for people investigating new solutions to image processing problems as well as for people searching for existent advanced solutions.

Geometric Folding Algorithms MIT 几何折叠算法配套教材

PyTextGCN 对TextGCN的重新实现。 此实现使用Cython进行文本到图形的转换，因此速度相当快。 图形和GCN基于库。 要求 该项目的构建具有： 的Python 3.8.5 Cython 0.29.21 CUDA 10.2（GPU支持可选） scikit学习0.23.2 pytorch 1.7.0 火炬几何1.6.3 海湾合作委员会9.3.0 nltk 3.5 scipy 1.5.2 至少Text2Graph模块也应该与这些库的其他版本一起使用。 安装 cython编译可以从项目的根目录执行： cd textgcn/lib/clib && python setup.py build_ext --inplace 用法 要从称为X的字符串列表（每个字符串包含一个文档的文本）中计算出图形，请创建名为y的标签列表以及测试索引test_idx的列表，只需运行：

GNN、pytorch-geometric 四个包 torch_cluster scatter sparse spline_conv

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,

这是我在部署安装torch-geometric的过程中使用到的几个工具包。

torch-geometric 1.6.1在安装使用过程中，必要的四个安装包，torch-cluster、pytorch-scatter、torch-sparse、pytorch-spline-conv，均为whl文件。

计算机图形学和几何建模-实现和算法(英文版) Computer graphics and geometric modeling Max K. Agoston