Algorithms.in.C++.Part.5.Graph.Algorithms

论文题目：Graph-regularizedSaliencyDetectionwithConvex-hull-basedCenterPrior

graph-shoe-prices：用Python绘制驰名鞋子的资源以及售价的图表

Edmonds着花算法，用于无向图中的最大权重匹配该库实现为了Blossom算法，该算法盘算O（节点数**3）中无向图的最大加权匹配。
它从JorisvanRantwijk编写的python代码移植而来，该代码搜罗在NetworkX图形库中并举行了更正。
入门将需要的依赖项削减到您的名目中：[ageneau/blossom"0.1.4"][aysylu/loom"1.0.2"]用法(nstest.blossom(:require[blossom.max-weight-matching:asmwm][blossom.matching:asm][loom.graph:aslg]))(defedges[[122][13-2][231][24-1][34-6]])(defg(-＞(lg/weighted-graph)(lg/add-edges*edges)));;Computeamaximumweig

#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)

软件介绍:GetData Graph Digitizer能够协助你精确地取出数据。
数据取点，数据图形绘制，图片图形取点，论文科研等必用。
1 首先file open image2 点击xmin一步步设定xy最小值3 选择取点4 输出数据，并最终保存到一定的格式（xls等格式）

jbpm流程控制初学者容易接触的domopackagecom.sxdx.jbpm;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.InputStream;importjava.util.zip.ZipInputStream;importorg.jbpm.JbpmConfiguration;importorg.jbpm.JbpmContext;importorg.jbpm.graph.def.ProcessDefinition;importorg.jbpm.graph.exe.ProcessInstance;importorg.jbpm.graph.exe.Token;importjunit.framework.TestCase;publicclassJbpmTestextendsTestCase{publicvoidtestbushu()throwsException{//1.获取sessionFactoryJbpmConfigurationjbpmConfiguration=JbpmConfiguration.getInstance();//2.获取sessionJbpmContextjc=jbpmConfiguration.createJbpmContext();//要把流程图转换成java对象InputStreamis=newFileInputStream("D://java_dianli//jbpm//src//leave//leave.zip");ZipInputStreamzis=newZipInputStream(is);ProcessDefinitionpd=ProcessDefinition.parseParZipInputStream(zis);//需求使用jc的方法吧pd持久到数据库中jc.deployProcessDefinition(pd);jc.close();}publicvoidtestgetinstance(){//得到流程定义（在数据库）JbpmConfigurationjbpmConfiguration=JbpmConfiguration.getInstance();JbpmContextjc=jbpmConfiguration.createJbpmContext();ProcessDefinitionpd=jc.getGraphSession().findLatestProcessDefinition("qingjia");//根据流程定义创建流程实例ProcessInstancepi=pd.createProcessInstance();jc.close();}publicvoidtestrun(){//得到流程定义（在数据库）JbpmConfigurationjbpmConfiguration=JbpmConfiguration.getInstance();JbpmContextjc=jbpmConfiguration.createJbpmContext();//还没开始走，看看我的令牌在哪里ProcessInstancepi=jc.getProcessInstance(1);Tokentoken=pi.getRootToken();Stringn1=token.getNode().getName();System.out.println("当前走到了"+n1+"节点");//令牌开始往下走token.signal();System.out.println("当前走到了"+token.getNode().getName()+"节点");token.signal();System.out.println("当前走到了"+token.getNode().getName()+"节点");}}

用Python包实现对图(Graph)的社区性质的分析，判断图能否可划分不同社区等等

SignalNow：无服务器信令和实时消息传递SignalNow是使用和构建的实时信令服务。
SignalNow的次要功能：无服务器。
借助AzureFunctions和SignalR进行实时，轻松地扩展。
使用，，以及基于密钥的机制进行集成身份验证的可扩展身份验证。
如何开始（.NETCore2.2，Unity2018.3+）。
部署到Azure最小的C＃示例usingSystem;usingMicrosoft.SignalNow.Client;stringgraphName="signalnowkey";//Use"graph.microsoft.com"forAzureActiveDirectory(AAD)andMicrosoftGraph,or"github.com"forGitHubstringuserName="vlad";//or"vladkol@microsoft.com"forAAD,or"vladkol"forGitHubstrin

收集了关于明显性区域检测的论文及matlab代码，包括graph-basedvisualsaliencydetection,imagesignature,globalcontrastbasedsalientregiondetection,frequencytunedsalientregiondetection

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。