有哪些开源软件镜像站？https://mirrors.mit.edu/https://www.centos.org/download/mirrors/谷歌学术：https://ac.scmor.com/清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/阿里云开源镜像站：https://developer.aliyun.com/mirror/网易开源镜

一、引言为节点生成节点表征（Node Representation）是图计算任务成功的关键，我们要利用神经网络来学习节点表征。消息传递范式是一种聚合邻接节点信息来更新中心节点信息的范式，它将卷积算子推广到不规则数据领域，实现了图与神经网络的连接。消息传递范式因为简单、强大的特性，于是被人们广泛的使用。遵循消息传递范式的图神经网络被称为消息传递图神经网络。本节中，首先我们将学习图神经网络生成节点表征

引言在图节点预测或边预测任务中，首先需要生成节点表征（Node Representation）我们使用图神经网路来生成节点表征，并通过基于监督学习的对图神经网路的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。高质量的节点表征能够用于衡量节点的相似性，同时高质量的节点表征也是准确分类节点的前提。本文，我们将学习实现多层图神经网路的方法，并以节点分类任务为例，学习训练图神经网络的一般过程。我们将以Co

图注入攻击（GIA）作为图神经网络（GNN）上的一种实际攻击场景出现，在这种情况下，攻击只能注入少量恶意节点，而不能修改现有节点或边。即图修改攻击。尽管GIA取得了可喜的成果，但人们对其成功的原因以及成功的背后是否存在任何漏洞知之甚少。为了理解GIA的威力，我们将其与GMA进行了比较，发现GIA由于其相对较高的灵活性，可以证明比GMA更有害。然而，高度的灵活性也会对原始图的同质性分布造成极大的破坏

最近开始学习机器学习，在B站上找了视频，一边学习，一边记录，一边完成毕设。机器学习解决的基本问题1、分类把一个输入映射为离散的类别解决分类的算法有很多，比如KNN、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、深度学习、图像分类、神经网络。分类的评估指标，比如交叉熵、混淆矩阵、ROC、AUC、f1-score2、回归指的是要预测一个连续的值回归可以用多种算法来解决，比如支持向量机、决策树、线性回归、岭

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