目前的图神经网络主要针对同质图（节点类型和边类型单一）设计. 同质图中只有一种类型的节点和边(例如,只有朋友关系的社交网络),网络结构较为简单.因此,同质图神经网络通常只需要聚合单一类型的邻居来更新节点的表示即可(例如,通过在朋友关系下的邻居来更新节点表示).但真实世界中的图大部分都可以被自然地建模为异质图(多种类型的节点和边,如下图所示,IMDB数据中包含三种类型的节点Actor、Movie和

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目录 ​编辑 1.什么是回溯 2.关于剪枝 3.关于恢复现场 4.题目：二叉树的所有路径（凸显恢复现场：切实感受回溯与深搜） 问题分析 ①函数设置为：void Dfs(root) ②函数设置为：void Dfs(root,path) 解题思想：使⽤深度优先遍历（DFS）求解。 代码实现 5.N后问题 问题分析 4皇后的放置方式 首先我们先在第一行进行落子：共有四种放置方式 接下来我们考虑往第

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目前有很多的博客记录如何构图，但是少有从文件中读取数据进行构图的，本篇博客记录如何用最简单的方法读取外部文件构造一个同质图。 1. 数据准备 本方法只需要准备一个文件即可：D2D.csv，其文件结构如下图所示。其中，src_id和dst_id分别表示边的起点节点序号以及终点节点序号。 2. 读取数据 edges = pd.read_csv('./D2D.csv', sep=',')

前面小编和大家一起学习了若干分类器，一般情况下，我们在训练集上构建单个分类器解决问题。而对于集成学习算法，可以组合若干个基分类器，从而提升分类器的预测性能。通俗说，就是三个臭皮匠赛过诸葛亮。 如果基分类器的数量趋于无穷多，那么集成分类器的错误率是否会等于0呢？ 不会，因为集成分类器错误率趋于0需要达到以下条件： （1）基分类器的错误率要低于0.5%； （2）基分类器之间相互独立。 一般的，我

给定n个同质（拓扑）圆，可组成嵌套图案的情况计算，python代码 情况描述图： python代码 #coding=utf-8 #!/usr/bin/env pythondef order_sum_given(n):'''给定和的非重复排列n尽量不要超过26，否则运算会很慢！len(order_sum_given(26)) = 2436len(order_sum_given(27))