Paper Information Title:<How Powerful are Graph Neural Networks?>Authors:Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. JegelkaSources:2019, ICLRPaper:DownloadCode:DownloadOthers:2421 Citations, 45 References Abstract GNN 目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征,如 GCN 和

下面张图片,本来是设计来做按钮背景的:   button.png,尺寸为:24x60 现在我们把它用作为按钮背景,按钮尺寸是150x50: // 得到view的尺寸 CGSize viewSize = self.view.bounds.size; // 初始化按钮 UIButton *button = [[UIButton alloc] init]; // 设置尺寸 button.bounds = CGRectMake(0, 0, 150, 50); // 设置位置 button.center 

之前我下载了BaseAnimation 开源库(BaseAnimation是基于开源的APP,致力于收集各种动画效果) BaseAnimation 转载的链接:http://blog.csdn.net/vipzjyno1/article/details/20622621 发现里面有个火车票的出票效果,发现可以优化下: BaseAnimation内的仿出票效果 可是它的出的票的布局高度啥都是写死的,通过这个思路,我便想到要做个类似于数据是通过网络获取,高度不一定的listview的订单出票效果.

页面中使用动效图 一般让设计出一个gif格式的图,但是git图效果都很差,有一个替代gif图做动效的方法:使用@keyframes 具体思路: 1.设计两个互斥的图片(相当于把gif图分割成一帧一帧的图片,这里用两帧为例子) 2.把两个图片放在同一个位置上,重叠 3.使用css改变图片的透明度,实现动画效果 上代码!! <div class="ani ani_1"></div> <div class="ani ani_2"><

原文地址:https://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/49001413 代码中使用滤镜参见上一篇博客:http://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/48999109. 命令行使用滤镜参见ffmpeg官网:http://www.ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#Video-Filters. 视频素材原效果: 1:boxblur 功能:模糊处理. 接受参数有: luma_radiu

雕刻能够区分为凸雕和凹雕. 凸雕基右下角的点减去左上角的点. 凹雕是左上角的点减去右下角的点. [效果图] 由于进行了缩放.效果看起来差一些.

在Web开发中,有时候需要显示一些复选框(checkbox),表明这个地方是可以进行勾选操作的,但是有时候是只想告知用户"这个地方是可以进行勾选操作的"而不想让用户在此处勾选(比如在信息展示页面),这时候就需要将复选框设置成只读的效果. 提到只读,很容易想到使用readonly属性,但是对于复选框来说,这个属性和期望得到的效果是有差别的.原因在于readonly属性关联的是页面元素的value属性(例如textbox,设置了readonly就不能修改输入框的文本内容),而复选框的勾选/

提到只读,很容易想到readonly属性,但是对于复选框来说,这个属性和期望得到的效果是有差别的.原因在于readonly属性关联的是页面元素的value属性(例如text,设置了readonly就不能修改输入框的文本内容),而复选框的勾选/取消并不改变其value属性,改变的只是一个checked状态.所以对于checkbox来说,设置了readonly,仍然是可以勾选/取消的. 和readonly类似的,还有一个disabled属性,这个属性的作用是设置页面元素为不可用. 从上面可以看到,无

0x00 - 前言 看过example后,就会想自己动动手,这里改改那里修修.我们先试着添加自己喜欢的marker/nft进行识别. 比如我做了一个法拉利的marker: 还有网上找了一个法拉利logo的图片用于NFT(Natural Feature Tracking): 对应显示的模型是这样的(仅供参考^_^!) 0x01 - marker制作流程 1.制作marker图片 首先我们找到doc/patterns/Blank pattern.png,使用这个空白的marker图片制作出自己想要的

引言 我使用 Linux 已经有很多年了,最开始接触 Linux 的时候是从 RedHat 9(没有 Enterprise),中途换过 N 个不同的发行版.多年前,我在 BlogJava 上面分享 Java 经验的时候,也偶尔提一提 Linux,如怎么在 Linux 系统上面安装 JDK.Tomcat.Bugzilla 等内容,也写了一些自己选择 Linux 发行版的体会.但是后来我发现,我的体会有一些是错误的,比如我因为字体的原因喜欢中科红旗 Linux,而对 RedHat Enterpris

上一篇文章<改>实现了,最后一个功能--<查>! 这个查是稍微要复杂一点的功能,官方实现的就是一个过滤数组的效果,然后展示出来,这里有3个状态,all,completed,active. 要实现这三个状态之前,我们需要提前实现一个功能,那就是给每个展示的子组件一个可改变是completed还是active的状态的属性(方法)--- 这样才能有可查(筛选)的东西嘛 老规矩: 1.声明状态 2.actions 3.reducer 4.component 好了,看看效果 似乎还差一个,官

该博文主要适应于python2.7,并没有对py3进行测试. 主要记录学习python过程中容易出现的一些小问题.小错误,相信能给你启发. 1.剔除一个字符串中的所有空格(假设该字符串是s) "".join(s.split()) 样例输入: s = '    123  4567    8   ' 样例输出: '12345678' 2.剔除文件名字符串中的非法字符(假设字符串是s) 有的时候从网上抓取下来的标题需要作为文件名保存到本地(windows环境) 但是windows下文件名中不

纵观移动市场,一款移动app,要想长期在移动市场立足,最起码要包含以下几个要素:实用的功能.极强的用户体验.华丽简洁的外观.华丽外观的背后,少不了美工的辛苦设计,但如果开发人员不懂得怎么合理展示这些设计好的图片,将会糟蹋了这些设计,功亏一篑. 比如下面张图片,本来是设计来做按钮背景的: button.png,尺寸为:24x60 现在我们把它用作为按钮背景,按钮尺寸是150x50: 1-(void)viewDidLoad 2{ 3[superviewDidLoad]; 4//得到view的尺寸 5

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea

之前在逻辑回归原理小结这篇文章中,对逻辑回归的原理做了小结.这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结.重点讲述调参中要注意的事项. 1. 概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要是这3个类.LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path.其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressio

在Linux上使用Nginx为Solr集群做负载均衡 在Linux上搭建solr集群时需要用到负载均衡,但测试环境下没有F5 Big-IP负载均衡交换机可以用,于是先后试了weblogic的proxyserver,和Apache,效果均很差,两台服务器做了负载均衡之后并发响应速度还没单台不做负载均衡的速度快.最后使用nginx,效果很不错,下面将在Linux上安装步骤记述一下. 1        安装准备 nginx软件版本:nginx 1.2.5 安装包:rhel_nginx-1.2.5-1.

前言 应用内跳转到 AppStore 的文章很多,一般都是用 SKStoreProductViewController 来实现的,不知道有没有在意一个问题:打开很慢!!怎么忍?! 声明 欢迎转载,但请保留文章原始出处:) 博客园:http://www.cnblogs.com 农民伯伯: http://over140.cnblogs.com 正文 一般网上的文章的代码: func openAppStore(url: String){ if let number = url.rangeOfStrin

我说的都队 031402304 陈燊 031402342 许玲玲 031402337 胡心颖 031402203 陈齐民 031402209 黄伟炜 031402233 郑扬涛 一.团队任务计划 周数 任务 说明 负责人 8 任务分配 开发过程中组员的任务细化分配 陈燊 需求说明书初稿 分析结对编程前两次的所有博客,然后按照国家标准确定软件需求规格说明书的初稿 陈燊 许玲玲 胡心颖 陈齐民 黄伟炜 郑扬涛 思维导图 完成思维导图的设计 陈燊 算法完善 用 C/C++ 完善结对编程时设计的导师分配

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第五章:荣耀之钥:度量成功 我们的分析师常常得不到我们应得的喜欢,尊重和资金,因为我们没有充分地衡量一个黄金概念:成果.因为我们拥有大量的数据,我们投入去对访问量.时间和回报进行报告.但是只有我们在关心这些指标.然而,我们的老板会关心一些更简单的东西:今天Web为我做到了什么? 本章将讲述衡量网站的成果的艺术和科学.它会包含明显的指标(转化量,是的!),它也会包含超越电子商务转化率的生活. 它会延伸你的思考,考虑其他的对成功

Poor Generalization 这可能是实际中遇到的最多问题. 比如FC网络为什么效果比CNN差那么多啊,是不是陷入局部最小值啊?是不是过拟合啊?是不是欠拟合啊? 在操场跑步的时候,又从SVM角度思考了一下,我认为Poor Generalization属于过拟合范畴. 与我的论文 [深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良] 的观点一致. SVM ImageNet 2012上出现了一个经典虐杀场景.见[知乎专栏] 里面有一段这么说道: 当时,大多数的研究小组还都在用传统compute

在scrollView中加插ListView是一個大難題.其中一個難題是Listview的高度難以計算,輸出效果往往強差人意,就讓我們看看當中的問題 . <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_pa