#GPF##一、GPF（GraphProcessingFlow）：行使图神经收集处置下场的普通化流程一、图节点预展现：行使NE框架，直接患上到全图每一个节点的Embedding;二、正负样本采样：（1）单节点样本；
（2）节点对于样本；
三、抽取封锁子图：可做类化处置，建树一种通用图数据结构;四、子图特色领悟：预展现、节点特色、全局特色、边特色;五、收集配置配备枚举：可所以图输入、图输入的收集；
也可所以图输入，分类/聚类下场输入的收集;六、熬炼以及测试;##二、首要文件：一、graph.py：读入图数据;二、embeddings.py：预展现学习;三、sample.py：采样;四、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图;五、batchgraph.py：子图特色领悟;六、classifier.py：收集配置配备枚举;七、parameters.py/until.py:参数配置配备枚举/帮手文件;##三、使用一、在parameters.py中配置配备枚举相关参数（可默许）；
二、在example/文件夹中运行响应的案例文件--搜罗链接料想、节点外形料想；
以链接料想为例：###一、导入配置配备枚举参数```fromparametersimportparser,cmd_embed,cmd_opt```###二、参数转换```args=parser.parse_args()args.cuda=notargs.noCudaandtorch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.hop!='auto':args.hop=int(args.hop)ifargs.maxNodesPerHopisnotNone:args.maxNodesPerHop=int(args.maxNodesPerHop)```###三、读取数据```g=graph.Graph()g.read_edgelist(filename=args.dataName,weighted=args.weighted,directed=args.directed)g.read_node_status(filename=args.labelName)```###四、患上到全图节点的Embedding```embed_args=cmd_embed.parse_args()embeddings=embeddings.learn_embeddings(g,embed_args)node_information=embeddings#printnode_information```###五、正负节点采样```train,train_status,test,test_status=sample.sample_single(g,args.testRatio,max_train_num=args.maxTrainNum)```###六、抽取节点对于的封锁子图```net=until.nxG_to_mat(g)#printnettrain_graphs,test_graphs,max_n_label=subgraphs.singleSubgraphs(net,train,train_status,test,test_status,args.hop,args.maxNodesPerHop,node_information)print('#train:%d,#test:%d'%(len(train_graphs),len(test_graphs)))```###七、加载收集模子，并在classifier中配置配备枚举相关参数```cmd_args=cmd_opt.parse_args()cmd_args.feat_dim=max_n_label+1cmd_args.attr_dim=node_information.shape[1]cmd_args.latent_dim=[int(x)forxincmd_args.latent_dim.split('-')]iflen(cmd_args.latent_dim)

法度圭表标准先读入各个点之间的毗邻关连（相似于路由表的结构方式），输入起始点，就能够盘算出起始点到某个指定点齐全的路途（含最短路途）

在英文中，把某个单词字母的位置（秩序）加以窜改所组成的新字词，英文叫做anagram，无妨译为变位词。
譬如said（say的已经往式）就有dais（讲台）这个变位词。
在中世纪，这种文字游戏流行于欧洲各地，当时许多人信托一种怪异的说法，感应人的姓名倒着拼所暴发的意思大概跟本性以及命运有某种水平的联系瓜葛。
所以除了消遣娱乐之外，变位词络续被很严正地看待，许多学者穷一辈子肉体在发现新的变位词。
本方案申请辞书检索体系实现变位词的查找成果。
[输入]从文件（diction.in）输入。
从文件中读入辞书中的单词，单词之间用逗号或者空格（各小组自己定格式）。
第二行一个整数N，展现要查找的单词数。
第三行有N个单词，每一个单词展现要查找的内容。
[输入]输入到文件（diction.out）。
共N行，每一行对于应一个单词在辞书中找到的齐全变位词。

该资源同时搜罗了vs2015下opengl的配置配备枚举教程及所需要的种种头文件以及库文件

一个残缺的体系应具备如下成果：（1）I：初始化（Initialization）。
从终端读入字符集大小n，以及n个字符以及n个权值，建树哈夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。
（2）E：编码（Encoding）。
行使已经建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件htmTree中读入），对于文件ToBeTran中的评释举行编码，而后将下场存入文件CodeFile中。
（3）D：译码（Decoding）。
行使已经建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码举行译码，下场存入文件TextFile中。
（4）P：印代码文件（Print）。
将文件CodeFile以松散格式表普通终端上，每一行50个代码。
同时将此字符方式的编码写入文件CodePrint中。
（5）T：印哈夫曼树（TreePrinting）。
将已经在内存中的哈夫曼树以直不雅的方式（树或者凹入表方式）表普通终端上，同时将此字符方式的哈夫曼树写入文件TreePrint中。

真正的模拟操作体系中内存的调配（分页存储管理）（操作体系模拟多进程内存调配）络续的调配方式会组成许多碎片，当然经由松散的方式将血多碎片拼接成可用的大块空间但须收入很大的开销。
假如应承将一个进程直接凑集地装入到许多不相毗邻的分区中，则无需松散。
基于这一脑子暴发了离散调配方式。
假如离散调配方式是页，则被称为分页存储管理方式1.目的：内存管理是操作体系的中间内容。
本方案申请用低级语言编写模拟一个约莫的内存管理法度圭表标准。
经由本试验能够加深对于罕有操作体系的内存管理模块的实现方式的知道。
2.申请（1）方案用户法度圭表标准数组、PCB、页表、内存调配表等数据结构；
（2）编程模拟OS内存的动态调配进程。
(1)初始前提用txt文件存储如下数据：内存总大小、进程数据(抵达功夫、竣事功夫、所需内存大小)(2)运行进程法度圭表标准先读入初始txt文档，患上到数据；
而后依据数据的内容来模拟操作体系举行内存的调配与付与进程；
申请法度圭表标准能够给出运行的中间进程以及下场(最佳输入到文件)。
搜罗：某光阴进程的页表、总患上内存调配情景。
最佳能够动态的演示此进程。

制造Wireshark的OUI数据库的解析器库。
使用Wireshark的OUI数据库将MAC地址转换为制造商。
通过在初始化时将整个文件读入内存来优化快速查找功能。
将MAC地址范围映射到制造商和注释（描述）。
包含对网络掩码和数据库中其他奇怪内容的完全支持。
请参阅。
由MichaelHuang（coolbho3k）撰写。
安装与PyPipipinstallmanuf或手动gitclonehttps://github.com/coolbho3k/manufcdmanufpythonsetup.pyinstall用法作为图书馆：＞＞＞frommanufimportmanuf＞＞＞p=manuf.MacParser(update=True)＞＞＞p.get_all('BC:EE:7B:00:00:00')Vendor(manuf='AsustekC',comment='ASUSTekCOMPUTERINC.')＞＞＞p.get_manuf('BC:EE:7B:00:00:00')'AsustekC'＞＞

Qt读入.csv文件的（相当于excel）内容，并以qtablewidget显示，以及将Qtablewidget数据导出到.CSV文件

文件的创建，输入数据到文件，读入文件中的数据并显示！

建立一个编程环境，完成读入三维物体，进行线框显示，shading,纹理映射以及旋转，zoomin/out等功能。
读入的三维模型：点云，mesh、volu等

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。