在GNN领域，大图是非常常见的，但由于GPU显存的限制，大图是无法放到GPU上进行训练的。为此，可以采用邻居采样，这样一来可以将GNN扩展到大图上。在PyG中，邻居采样的方式有很多种，具体详解`torch_geometric.loader`。本文以GraphSage中的邻居采样为例进行介绍，其在PyG中实现为`NeighborLoader`。...

今天我们来介绍一种利用堆栈实现的填充算法，这种算法相比于直接使用递归实现的填充算法（如内点表示的四连通种子填充算法）来说，它需要的堆栈大小不需要那么庞大，下面是具体实现：...

注：本人的Linux版本为Ubuntu-18.04在安装hadoop-3.2.1编译完成后，执行hadoop checknative -a来检查检查本地库是否正确加载，结果报错为：openssl: false Cannot load libcrypto.so (libcrypto.so: cannot open shared object file: No such file or directo

H2GCN是NeurIPS 2020上发表的论文《Beyond Homophily in Graph Neural Networks: Current Limitations and Effective Designs》所提出来的一个同时适用于同配图和异配图的GNN模型。该模型官方也开源了相应的源码（Github），但是是Tensorflow实现的，为此，本文基于Pytorch+PyG来对该模型进

重装系统后安装transformers遇到bug，记录一下，方面以后查看。Windows下使用pip install transformers命令重新安装时，却报错：error: can't find Rust compilerIf you are using an outdated pip version, it is possible a prebuilt wheel is available

一.什么是线性判别分析？线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的一种经典的线性学习方法（属于监督学习），这里先借用周志华教授的《机器学习》中的图片来做一个直观的展示：正如该图中展示的那样，LDA需要寻找一条合适的直线y=wTxy=w^Txy=wTx，使得数据集中的样例投影到该直线时同类样例的投影点尽可能接近，不同类样例的投影点尽可能远离，这样一来就可以对新

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一.前言最近博主碰到一个需求，我在个人服务器上有个程序，但是我想修改它，显然在本地修改然后同步到服务器是最好的选择，因此Git便成了最好的选择，于是我便将自己的服务器搭建成了一个Git服务器，然后用来在本地和服务器上进行代码的同步。为方便日后查看，便有了此文，希望也能大家有所帮助。注：本次实验是实验环境为Centos 7.6。二.配置过程2.1 安装Git在安装Git前可以先检查一下服务器上是否已

一.什么是线性判别分析？线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的一种经典的线性学习方法（属于监督学习），这里先借用周志华教授的《机器学习》中的图片来做一个直观的展示：正如该图中展示的那样，LDA需要寻找一条合适的直线y=wTxy=w^Txy=wTx，使得数据集中的样例投影到该直线时同类样例的投影点尽可能接近，不同类样例的投影点尽可能远离，这样一来就可以对新

参考论文：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks一.前言GCN（Graph Convolutional Network）即在图上进行卷积运算，与传统卷积的操作对象不同，GCN的卷积对象图是不规则的，例如每个结点周围的邻居结点数都是不定的。此外，图中各结点间不是互相独立的。图卷积通常需要借助图的结构信息来指导图