wl专题

-Wl,-rpath= 编译器链接器指定动态库路径 与 LD_LIBRARY_PATH

实例先行, 1,情景 三互相依赖的小项目: (1)libbottom.so,无特别依赖,除系统文件 (2)libtop.so,依赖libbottom.so (3)app 可执行程序,依赖libtop.so 2,具体实现及问题 2.1 bottom bottom.cpp //bottom.cpp#include "bottom.h"#include <stdio.h>int

WL-3500螺栓卧式拉力试验机

一、产品概述 微机控制卧式拉力试验机适用于额定试验力下的拉伸试验及恒负荷拉伸,主要用于高强螺栓等制品或材料的拉伸强度测试。 二、性能特点 本机采用计算机控制,具有力、位移自动跟踪测量加荷速率任意设定、试验力量程自动切换恒负荷拉伸负荷保持位移等速率控制试验力等速率控制负荷、加荷速率、位移、时间及试验曲线动态显示等功能能迅速准确地实现负荷、位移的数字标定,检验时每档具有过载保护功能,满载保护及位

Michael Brostein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN

来源:AI科技评论本文约8500字,建议阅读15+分钟本文叫你如何突破基于 WL 测试和消息传递机制的 GNN 的性能瓶颈。 图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象(无论是人、粒子还是原子)。在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为机器学习方向的热门研究话题之一。 图

K-WL,K-FWL,set k-WL的区别:

目录 1.1-WL: 2.K-WL: 过程: 1.开始先选定图 G中的 k 元组(注意:元组()允许有重复元素,而且有序;集合{}不允许包含重复的元素,即集合中的元素是唯一的,集合是无序的)

表现力超过GIN和WL同构检验的GNN:A NEWPERSPECTIVE ON “HOW GRAPH NEURAL NETWORKS GO BEYOND WEISFEILER-LEHMAN?“

论文和代码,代码在补充材料中: A New Perspective on "How Graph Neural Networks Go Beyond Weisfeiler-Lehman?" | OpenReview ICLR 2022的高分论文,共4个评委,全8分 内容:提出了一种新的消息聚合框架,可以超过GIN,达到比WL同构检验更好的表达能力,并给出了该框架下的一个实例:GraghSNN

Linux基础 - GCC编译选项 -Wl,-rpath-link 解析

Linux 编译选项 -Wl,-rpath-link 解析 动态链接器基础 Linux系统使用动态链接器在应用程序启动时或运行时加载动态链接库(DLLs,即.so文件)。动态链接器根据一系列规则和路径查找这些库,默认情况下会搜索标准库目录(如/lib和/usr/lib)以及编译应用程序时指定的RPATH和RUNPATH。 -Wl,-rpath-link 选项 -Wl,-rpath-link

远景蔚蓝WL-BF609开发板上运行uImage

用azure提供的buildroot-BF60X.tar.bz2编译出来的uImage,在WL-BF609开发板上运行起来后就直接崩溃了。经过跟azure的工程师交流,应该是DSP的MMC复用了Eth1的某些脚,导致内核中MMC相关模块不能使用,所以uImage运行后就崩溃了。   对uClinux的Kernel作出以下配置后,uImage可以成功运行: 1.      Power mana

表现力超过GIN和WL同构检验的GNN:A NEWPERSPECTIVE ON “HOW GRAPH NEURAL NETWORKS GO BEYOND WEISFEILER-LEHMAN?“

论文和代码,代码在补充材料中: A New Perspective on "How Graph Neural Networks Go Beyond Weisfeiler-Lehman?" | OpenReview ICLR 2022的高分论文,共4个评委,全8分 内容:提出了一种新的消息聚合框架,可以超过GIN,达到比WL同构检验更好的表达能力,并给出了该框架下的一个实例:GraghSNN

g++的编译选项:-Wl,-rpath=

假设main.cpp,hello.h,hello.cpp,其中main.cpp调用了hello类中的方法 1 生成hello.so   g++ -shared hello.cpp -olibhello.so 2 编译main.cpp,并链接,并指定运行时libhello.so的位置   g++ main.cpp -lhello -L./ -Wl,-rpath=./ -o main

opencv使用滑条选择最佳加窗值(windowing:WW, WL)

1.1、 本文介绍医学影像CT的DICOM文件的窗宽(Window Width,简写WW)窗位(Window Level,简写WL)与CT值(HU)的关系。 比如 WW = 400,WL = 60,那么对应的CT(HU)范围为-140 ~ 260H ,即 WW = ( 260 - (-140) )= 400 WL = (260 + (-140))/ 2 =60 就是怎么计算而来的。