绘制函数调用关系图对理解大型程序大有帮助.我想大家都有过一边读源码(并在头脑中维护一个调用栈),一边在纸上画函数调用关系,然后整理成图的经历.如果运气好一点,借助调试器的单步跟踪功能和call stack窗口,能节约一些脑力.不过如果要分析的是脚本语言的代码,那多半只好老老实实用第一种方法了.如果在读代码之前,手边就有一份调用图,岂不妙哉?下面举出我知道的几种免费的分析C/C++函数调用关系的工具. 函数调用关系图(call graph)是图(graph),而且是有向图,多半还是无环图(无圈图)

The Shortest Path in Nya Graph Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 13445    Accepted Submission(s): 2856 Problem Description This is a very easy problem, your task is just calculate

图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K阶截断: ChebNet 一阶ChebNet 自适应图卷积网络AGCN 谱方法小结 基于空域方法GCN 基于递归的空间GCN(Recurrent-based Spatial GCNs) 图神经网络GNN(特指早期的一种结构) 门控图神经网络(GGNN) 随机稳态嵌入SSE 基于合成的空间GCN(Composition Based Spa

本文是对文献 <Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications> 的内容总结,详细内容请参照原文. 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据,例如物理系统建模.疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等.图形神经网络(GNNs)是一种连接模型,通过图形节点之间的消息传递捕获图形的依赖性. 图(Graph)是一种对一组对象(node)及其关系(edge)进行建模的数据结构.由于图结构的强大表示能力,近

一.摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题,社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能. 考虑到知识图谱是边信息的来源,为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性,本文提出了一种端到端框架,它自然地将知识图结合到推荐系统中. 与水上传播的实际涟漪类似,RippleNet通过在知识图谱实体集上传播用户兴趣,从而自主迭代地沿着知识图谱中的链接来扩展用户的潜在兴趣. 因此,由用户的历史点击项激活的多个“涟漪”被叠加以形成用户相对于候选项目的偏好分布,该偏好分布可用于预测最终

论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.06455 实现代码地址:https://github.com/ seongjunyun/Graph_Transformer_Networks 看分享之前可以把论文读一遍,代码看一看,这样必定会事半功倍! ### 论文目的是通过构造GTN(Graph Transformer Networks),来学习到异构网络中有效的节点表示. ### 其他现有方法(GNNs)的缺点: 1. 对于异构图,由于GNN只用于处理同构图,因此效果不好.

Paper Information Title:Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional NetworksAuthors:Hongbin Pei, Bingzhen Wei, K. Chang, Yu Lei, Bo YangSources:2020, ICLRPaper:Download Code:Download Abstract Message-passing neural networks (MPNNs) 存在的问题:MPNNs 的 aggregat

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图

从CNN到GCN的联系与区别: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加详解Laplacian矩阵: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/630639025 GCN 实践: https://mp.weixin.qq.com/s/sg9O761F0KHAmCPOfMW_kQ 深度学习时代的图模型,图网络综述: https://mp.weixin.qq.com/s/

小蚂蚁说: ACM CIKM 2018 全称是 The 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management,会议于2018年10月22日-26日在意大利都灵省举行.CIMK 是国际计算机学会(ACM)举办的信息检索.知识管理和数据库领域的重要学术会议.本次大会目的在于明确未来知识与信息系统发展将面临的挑战和问题,并通过征集和评估应用性和理论性强的高质量研究成果以确定未来的研究方向.本篇文章分享了蚂蚁金

​ 我们生活在一个多模态的世界中.视觉的捕捉与理解,知识的学习与感知,语言的交流与表达,诸多方面的信息促进着我们对于世界的认知.作为多模态领域的一个典型场景,VQA旨在结合视觉的信息来回答所提出的问题.从15年首次被提出[1]至今,其涉及的方法从最开始的联合编码,到双线性融合,注意力机制,组合模型,场景图,再到引入外部知识,进行知识推理,以及使用图网络,多模态预训练语言模型-近年来发展迅速. 传统的VQA仅凭借视觉与语言信息的组合来回答问题,而近年来许多研究者开始探索外部信息对于解决VQA任务的

摘要:这篇文章将详细介绍NDSS2020的<UNICORN: Runtime Provenance-Based Detector for Advanced Persistent Threats>,一种基于溯源图的实时APT检测器. 本文分享自华为云社区<[论文阅读] (08) NDSS2020 UNICORN: Runtime Provenance-Based Detector>,作者: eastmount. 摘要 由于APT(Advanced Persistent Threats

简单论述 BGCN将user-item interaction,user-bundle interaction和bundle-item affiliation 关联到统一的异构图中.以项目节点为桥梁,使用GCN在user和bundle节点之间的图卷积传播使得学习到的表示捕获项目级语义. BGCN提出现拥有的bundle rec model的一些局限性: 1.Separated modeling of two affiliated entities 参数共享没有显示的建模user,item和bun

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G

14.(2022.5.21)Bioinformatics-SGCL-DTI:用于DTI预测的监督图协同对比学习 论文标题: Supervised graph co-contrastive learning for drug–target interaction prediction 论文地址: https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/38/10/2847/6551245 论文期刊: Bioinformatics 2022

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功

基本信息 文献:Predict Anchor Links across Social Networks via an Embedding Approach 时间:2016 期刊:IJCAI 引言 预测跨社交网络的锚链接对于一系列应用具有重要意义,包括跨网络信息扩散和跨域推荐.一个具有挑战性的问题是:如果只有网络的结构信息可用,我们是否能够以及在多大程度上解决锚链预测问题. 有关锚链接的信息通常在实际情况下不可用,因为大多数用户没有动机或不愿意在不同的在线社交网络中明确关联他们的身份.这就引出了锚

图说Docker架构的各种信息 2018-07-18 15:16:04作者:linux人稿源:运维之美   https://ywnz.com/linuxyffq/2344.html 介绍Docker架构的各种信息,Docker在Linux上应用较广,先从Docker总架构说起,再来说说Docker各个核心架构. Docker 总架构图 1.Docker 是一个 C/S 模式的架构,后端是一个松耦合架构,模块各司其职. 2.用户是使用 Docker Client 与 Docker Daemon 建

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