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毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究目录结构gnnrec/算法模块顶级包hge/异构图表示学习模块kgrec/基于图神经网络的推荐算法模块data/数据集目录（已添加.gitignore）model/模型保存目录（已添加.gitignore）img/图片目录。

2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。查询排课情况、根据老师姓名/学院筛选、进行选课、查询个人选课情况、查询成绩。查询个人开课情况、添加、修改、删除课程。

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基于Pytorch深度学习框架进行整体环境搭建，包括数据集制作，模型训练，模型测试，模型优化；基于kinova机器人搭建实际抓取环境；采用级联网络Cascade R-CNN提取特征。一、针对机器人多物体抓取检测研究问题，选用Cascade R-CNN为基础网络框架，Cascade R-CNN是通用目标检测中表现较好的一种级联算法，其特点是速度快，检测精度高。二、首先构建一个由三十二类对象组成的多目

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