LMS实际配景残缺版,很明晰，能够直接打印作为手边资料,详尽介绍了test.lab中种种算法的实际底子

#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)

Lua的TypeScriptTypeScriptLua存储库搜罗用于Lua字节码的TypeScript编译器的残缺源代码实现。
聊天室能否想与TypeScriptforLua社区的其余成员聊天？到场，供献以及提供反映做出供献的一些最佳方式是试验处置下场，归档差迟并到场方案对于话。
执照TypeScriptLua是依据MIT应承患上到应承的。
快捷末了先决前提：nodejs，Lua5.3，VSCode建树名目npminstallnpmrunbuild编译test.ts建树文件test.tsdeclarevarprint:any;classPer

建行验签java.class文件有下场请联系

因名目需要，收罗全网不找到适宜的召唤行下下载上传文件的客户端，所以自己手工编写了一个，下载大文件时会有进度条揭示，只经由约莫测试详尽使用如下：最新版本请留言！怪异HFS使用下场更好#下载HFClient.exegethttp://ip:port/test.rarD:\test.rarusername:password#上传HFClient.exeputD:\test.rarhttp://ip:port/username:password

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============鼻残缺Nosecomplete是一个鼻子插件，用于从召唤行实现测试模块/类/方式/成果。
Nosecomplete由两部份组成：一个名为“nosecomplete”的剧本以及一个挪用该剧本的外壳实现函数。
使用制表符补全的示例：%nosetestsutils/test_decorators.py:Testutils/test_decorators.py:TestCacheutils/test_decorators.py:TestRetry%nosetestsutils/test_decorators.py:TestRetry.utils/test_decorators.py:TestRetry.test_eventual_successutils/test_decorators.py:TestRetry.test_ex

ECU-TEST保障了齐全测试情景的抑制自动化操作，同时反对于普及的测试货物。
被丈量林林总总的笼统描摹使患上它能够使用在不合的测试平台上，譬如模子在环、软件在环，硬件在环以及实物测试（实车测试以及驾驶员在环）

行为识别熬炼pythonActionRecognition/train_action_from_pose.py测试经由getpersonpose_array患上到信息，而后运行pythonActionRecognition/test_action_from_pose.py其中，person02_boxing_d2_uncomp以及person05_walking_d1_uncomp需要事后经由PosturalRecognition/test/VideoCapture.py举行预处置末了输入行为暴发的概率

socket分为socketserver和socketclient，socketserver是一个简单的建立长连接后等待接收数据，socketclient请求建立与服务端连接，连接建立以后通过servlet发起通信。
服务端直接用application执行；
客户端部署到服务器上，启动服务即与服务端建立长连接；
长连接建立以后用http://localhost:8080/socketclient/servlet/Test发起请求与服务端通信

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。