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图卷积神经网络(GCN)复现

图卷积神经网络(GCN)的实现,通过HoshinoAi进行展示。GCN是一种用于处理图结构数据的深度学习算法,它能够将图中的节点特征进行传播和更新,从而学习到更高级别的节点表示。文章可能详细介绍了GCN的原理、实现过程以及应用场景,并提供了相关的代码示例,让读者更好地理解和使用GCN。

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核心知识点 + 即时错题沉淀-scrtach

文章摘要: 本文提供了一个关于作业时间分配和逻辑构筑的摘要。内容主要围绕核心知识点的学习,以及如何通过错题本/Xmind系统来整理即时错题。周三的作业是一个例子,展示了如何通过改造游戏来增加学习乐趣。此外,文章还提供了一个结构化记录模板来系统化地记录和管理错题,有助于更有效地掌握和巩固知识点。本文强调了在完成作业过程中如何注重核心知识点的学习,以及如何有效利用错题本机制来提升学习效果。

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中国女科学家王虹成菲尔兹奖热门人选,挂谷猜想如何成为几何世纪难题?😮

中国女科学家王虹因在挂谷猜想研究上成果显著,成为菲尔兹奖热门人选。挂谷猜想于 1917 年由日本数学家挂谷宗一提出,探讨长 1 线段旋转 180 度扫过最小面积。1928 年别西科维奇证明面积可任意小,但挂谷集非单连通。后续沃克、布洛姆、坎宁安等数学家不断完善,坎宁安 1971 年解决单连通性和有界性问题。王虹的研究有望彻底攻克挂谷猜想,若获奖,将激励更多学者投身数学研究 。

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