【转载请注明出处:http://blog.csdn.net/leytton/article/details/78388223】在进行Android嵌入式开发过程中，往往需要应用开机启动，并且能够一直常驻后台运行。一、开机启动功能实现1、开机启动广播摘自https://my.oschina.net/jgy/blog/135858使用场景：手机开机后，自动运行程序。{只是最近...

一、前言Flutter 是 Google 开源的 UI 工具包，帮助开发者通过一套代码库高效构建多平台精美应用，支持移动、Web、桌面和嵌入式平台。Flutter 是 Google 开源的 UI 工具包，帮助开发者通过一套代码库高效构建多平台精美应用，支持移动、Web、桌面和嵌入式平台。本文主要讲如何使用Flutter来进行Windows桌面应用程序开发。

本文旨在使用化合物分子的SMILES字符串进行数据模型训练，对其水溶性的值进行预测。之前的文章《深度学习 GNN图神经网络（三）模型思想及文献分类案例实战》引用的Cora数据集只有一张图，属于图神经网络的节点分类问题。本文介绍的是多图批量训练的线性回归问题，在文章最后也讨论了图分类问题。

本文介绍自动编码器，目的在于了解自动编码器的工作原理，对两个神经网络协同工作有个初步印象，以便引入后续的GAN对抗神经网络。

前面我们实现了前馈神经网络的前向传播，即输入层开始，通过逐层传播计算，最终计算出输出层结果。这篇文章介绍的是怎么通过链式求导法则来进行反向传播更新权重参数，以及通过计算图来更加直观地求偏导

1. 介绍sklearn的make_regression函数能生成回归样本数据。2. 函数语法3. 参数说明：n_samples：样本数n_features：特征数(自变量个数)n_informative：参与建模特征数n_targets：因变量个数noise：噪音bias：偏差(截距)coef：是否输出coef标识random_state：随机状态若为固定值则每次产生的数据都一样

我们使用torch_geometric库来实现图神经网络的编码，因为它与PyTroch天然集成。本文介绍了PyTorch Geometric（PyG）的安装与测试。

本文主要介绍图的一些基础知识，不会太深奥，够用就行。我们以民国最出名的七角恋人物关系图为例进行讲解。

本文主要介绍了pytorch构造神经网络来实现乳腺癌的预测。乳腺癌预测是神经网络应用于逻辑回归二分类问题的一个典型案例。跟线性回归的区别在于使用sigmoid激活函数输出。关于该函数可以参考另我的一篇文章《sigmoid函数及其图像绘制》。我们使用的是sklearn的乳腺癌数据集。该数据集有30个特征，输出0或1，表示是否患有乳腺癌。

在前面一篇文章，我们使用GAN网络生成了1010格式的数字，接下来我们将使用GAN网络生成手写数字图像。本文不会一下给出最终方案，而是顺着思路一步步测试改良，加强大家的理解，最终达到我们想要的效果。