10.6 Graph Test

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从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一)

本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好.同时,很多教程只讲是什么

在云计算资源池上自动部署业务应用的大数据平台组件开发实战

在云计算提供的分布式资源池构建能够自动部署业务应用的平台组件,该平台组件能够非常简易的被众多的并发终端使用,从而轻而易举的提供业务支持: 尤其是值得注意的是,如果有需要的话,我们的不同业务组件和业务本身可以发生数据和资源的共享,这对于资源和数据的复用,尤其是对于效率的提升是至关重要的.         课程介绍   基于“在资源池上自动部署业务应用的平台组件”的要求,课程包含Spark的架构设计.Spark编程模型.Spark内核框架源码剖析.Spark的广播变量与累加器.Shark的原理和使用

[R语言]关联规则1---不考虑items之间的时序关系

本文介绍的是关联规则,分为两部分:第一部分是---不考虑用户购买的items之间严格的时序关系,每个用户有一个“购物篮”,查找其中的关联规则.第二部分--- 考虑items之间的严格的时序关系来分析用户道具购买路径以及关联规则挖掘.此文为第一部分的讲解.(本文所需的代码和数据集可以在这里下载.) 关联规则最常听说的例子是“啤酒与尿布”:购买啤酒的用户通常也会购买尿布.在日常浏览电商网站时也会出现“购买该商品的用户还会购买….”等提示,这其中应用的就是关联规则的算法. 本文重点讲解的是关联规则的R

C++多态性与虚函数

面向对象程序设计中的多态性是指向不同的对象发送同一个消息,不同对象对应同一消息产生不同行为.在程序中消息就是调用函数,不同的行为就是指不同的实现方法,即执行不同的函数体.也可以这样说就是实现了"一个接口,多种方法". 从实现的角度来讲,多态可以分为两类:编译时的多态性和运行时的多态性.前者是通过静态联编来实现的,比如C++中通过函数的重载和运算符的重载.后者则是通过动态联编来实现的,在C++中运行时的多态性主要是通过虚函数来实现的. 赋值兼容     不过在说虚函数之前,先介绍一个有关

C++之多态性与虚函数

面向对象程序设计中的多态性是指向不同的对象发送同一个消息,不同对象对应同一消息产生不同行为.在程序中消息就是调用函数,不同的行为就是指不同的实现方法,即执行不同的函数体.也可以这样说就是实现了“一个接口,多种方法”. 从实现的角度来讲,多态可以分为两类:编译时的多态性和运行时的多态性.前者是通过静态联编来实现的,比如C++中通过函数的重载和运算符的重载.后者则是通过动态联编来实现的,在C++中运行时的多态性主要是通过虚函数来实现的,也正是今天我们要讲的主要内容. 1.不过在说虚函数之前,我想先介

Kosaraju 算法检测有向图的强连通性

给定一个有向图 G = (V, E) ,对于任意一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的,则说明该图 G 是强连通的(Strongly Connected).如下图中,任意两个顶点都是互相可达的. 对于无向图,判断图是否是强连通的,可以直接使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS),从任意一个顶点出发,如果遍历的结果包含所有的顶点,则说明图是强连通的. 而对于有向图,则不能使用 DFS 或 BFS 进行直接遍历来判断.如下图中,

决胜大数据时代：Hadoop&Yarn&Spark企业级最佳实践（8天完整版脱产式培训版本）

Hadoop.Yarn.Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术,也是大数据处理的核心技术,是每个云计算大数据工程师必修课. 课程简介 大数据时代的精髓技术在于Hadoop.Yarn.Spark,是大数据时代公司和个人必须掌握和使用的核心内容. Hadoop.Yarn.Spark是Yahoo!.阿里淘宝等公司公认的大数据时代的三大核心技术,是大数据处理的灵魂,是云计算大数据时代的技术命脉之所在,以Hadoop.Yarn.Spark为基石构建起来云计算大数据中心广泛运行于Yahoo!.阿

无向图的最短路径算法JAVA实现(转)

一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

G面经prepare: Friends Recommendation

想想如果你用linkedin或者facebook, 给你一个人和他的朋友关系网,你会怎么给一个人推荐朋友 一个例子就是A-B, A-C, B - D, B - E, C - D,这个时候问我应该推荐谁给A,我说D,因为他是BC的共同好友,而E只是B的好友,到这我才明白干啥,就是给一个图和里面的一个节点A,用bfs从A出发,找出第二层中indegree度数最大节点 用HashMap<Character, HashSet<Character>>来建图 用HashMap<Chara