安装成功后又报以下错误，比较奔溃。错误原因：版本没有对应好，我的pytorch是1.6.0版本，下载的是1.5.0对应版本的。具体想法：torch_geometric这个包在调用的时候，会在Python 里面使用 ctypes 载入 dll 文件，如果这个 dll文件 还依赖于其它的 dll文件的话，这些相关的 dll文件也得要能被 Python 的进程访问到，如果访问不到就会报以上错误。而这个缺

首先，通过apt在终端中运行以下以下命令，确保所有系统软件包都是最新的。

vector是定义在C++标准模板库。vector可以理解为是一个能够存放的动态数组，能够增加和删除元素，但是一个容器中的对象必须是同一种类型。1、vector为它们的元素使用，也就意味着可以通过指针的偏移量来进行访问某一个元素。2、与其他动态序列容器（队列、链表）相比，向量访问其元素（就像数组一样）非常高效，并且从末尾添加或删除元素的效率相对较高。但对于涉及在以外的位置插入或删除元素的操作，ve

二分类评价指标——混淆矩阵上表为混淆矩阵，行表示预测的label值，列表示真实label值。TP指的是样本真实类别为正，预测类别为正，FP指的是样本真实类别为负，预测类别为正，FN指的是样本真实类别为正，预测类别为负，TN指的是样本真实类别为负，预测类别为负。TP和TN是预测正确的样本数，FP和FN是预测错误的样本数。1.1 准确率Accruacy缺点： 如果负样本预测都为正确的，则这个评价指标显

1.在vscode插件商城选择安装leetcode。3.在vsode中配置node.js路径。5.选择leetcode-cn版本。6.leetcode刷题推荐链接。2.安装node.js。4.重启vscode。

电脑：WIN10网上搜了好多教程，只有下面这种一种奏效：1.打开控制面板2.从左到右第二个：Internet选项-连接3.局域网设置-使用自动配置脚本

pdf链接：私聊一.推荐系统逻辑框架二.数据加工三.模型部分四.传统推荐模型的进化协同过滤（CF）：UserCF(寻找相同爱好的朋友),ItemCF（寻找物品之间的相似度）五.矩阵分解参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/328245767三种：特征值分解，奇异值分解，梯度下降分解矩阵类型：方阵m*m,普通m*n的实数矩阵A，互联网常用：梯度下降矩阵分解六.梯度下降法

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前提：需要根据自己电脑系统和anaconda环境来下载对应的版本，一定要看仔细了！！！步骤：以上述对应版本为例：python3.6,torch1.6.0， torchvision0.7.01.使用conda安装python3.6虚拟环境conda create -name pytorch1.6.0 python=3.6查看环境conda info --envs激活环境conda activate

原因：一开始自己以为单纯的看看论文，把论文里面的代码调通，就是复现代码，今天就专门搜了一下，什么算复现代码。解决：网友的意思大概是：那样顶多孙是调通了编译环境，与复现代码还有很长的路，需要自己懂每一个模型是怎么应用，输入是什么，输出是什么等等。好吧，自己离这一步还有很长的路要走。看了一下这个网友关于自己复现代码的感受，enmmm...，确实这样，很容易被很长的代码打败。但是还是要给自己加油鼓气，不