#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)

此版本为上一版本3.6的降级版，全局到场预加载，启动更快运行更稳。
刷入方式：把RAR收缩包内的3580T-TXZ-3.6.3-ZL-ota-ymqn.zip放U盘根目录，车载配置-体系信息-安卓降级，就可实现刷入。
U盘申请FAT32格式本资源下载后不应承同享给他人,不应承上传QQ群。
作者：一梦千年

apihook全局.rar

这个代码是图形学的作业的群集，外面实现为了网格的两种实现极小曲面的方式，分别是部份迭代法以及全局法。
接下来是实现网格的参数化，用了三种参数化方式，分别是uniformparameterization、specificparameterization、shape-preservedparameterization以及末了的纹理贴图映射。

AStarAlgorithm算法组成类AStarAlgorithm类：提供中间查找算法的挪用函数Node类：留存路途节点的相关信息NodeComparator类：提供节点比力成果仿真模拟实现类组成AvoidBlock类：法度圭表标准进口Robot类：付与栅格化后的二维数组舆图输入，模拟避障行为MyEnvl类：付与舆图数据，实施模拟情景的初始化以及全局路途方案算法的挪用

NISwGSP(naturalimagestitchingwiththeglobalsimilarityprior)算法付与部份扭曲模子，用网格网格诱惑每一个图像的变形。
目的函数用于指定经线的所需特色。
除了精采的对于齐以及最小的部份失真之外，咱们还在目的函数中削减了全局相似性。
该先验解放每一个图像的扭曲，使其相似于部份的相似变更。
遴选相似性变更对于下场的做作性至关弥留。
咱们提出了为每一个图像遴选适宜的比例以及扭转的方式。
齐全图像的扭曲被一起处置，以最小化全局失真。

经由在网上下载的中文字库，在法度圭表标准中切换全局的字体，抵达使用自己想要的字体的下场，

大规模优化下场涌普通各个规模。
将大规模下场剖析为与变量交互无关的小规模子下场并举行相助优化是优化算法中的关键步骤。
为了探究变量交互并实施下场剖析责任，咱们开拓了两阶段的变量交互重修算法。
提出了一种学习模子，以探究部份可变相互传染作为先验学识。
提出了一种边缘化降噪模子，以使用先验学识结构部份变量交互传染，行使该学识将下场剖析为小规模模块。
为了优化子下场并缓解过早收敛，咱们提出了一种相助式分层粒子群优化框架，在该框架中，方案了应急诱惑，交互认知以及自我导向开拓的算子。
末了，咱们举行实际阐发以进一步知道所提出的算法。
阐宣告明，假如准确剖析下场，该算法能够保障收敛到全局最优解。
试验是在C

详尽评释phpems数据（对于测验的表）方案计的资料，然则有些字段还需要你自己处置，不外不影响全局

使用进程留意事变:1.挪用DLL识别库识别,多线程下不需要加应承证,反对于并发识别.2.挪用DLL识别,识别参数配置召唤SetWmOption必需与你弄字库时候的配置参数同样,不然会导致识别率飞腾详尽参数阐发,请看挪用例子里的[我的函数.txt]文档有对于应参数阐发.3.假如碰见本货物没法识另外验证码,能够找群主(用神经收集识别)定制,价钱廉价公平.[2017-07-27]美满验证码识别体系V3.21.削减DLL识别返回方式2以及3详尽看我的函数.txt里阐发,主若是削减一个可暮年往识别后的总体信托度.这个值你能够给它个阀值,譬如说假如总体信托度小于60,那末你就不提交效率器,直接重新患上到图片识别,直到总体信托度大于60你才提交给效率器,这个阀值详尽若干,自己能够先测试.2.修复导出字库不导出完,直接封锁窗口解体下场3.削减批量下载后定位到批量下载文件夹4.削减能够使用验证码长度举行过滤,削减能够使用总体信托度举行过滤.(这两个成果能够快捷的制作字库,譬如说你验证码是4位的,你能够配置验证码小于4,大于4那这张图片未必是识别差迟的,那末软件就会把这张图片留存下来,同理能够使用总体信托度举行此留存)[2017-07-20]美满验证码识别体系V3.11.修单数组下标越界下场2.字库列表削减能够多选而后右键批量删除了选中项[2017-07-13]美满验证码识别体系V3.01.修复导出字库,重复导出不会拆穿包围原有的BUG,导出的图片会累加之去(留意,暮年导出的字模导入新版中会侵蚀,新版字模导出格式为a_md5.bmp请自行写个软件更注释件名,而后再导入)2.修复削减字库空格均能够削减进去3.修复解体下场.(解体应该绝大大都都是此原因组成的.)4.另外一些调解.[2017-06-25]美满验证码识别体系V2.61.处置输入中间下场.2.批量下载削减能够过滤掉宽度规模,面积规模,高度规模,玄色数规模,能够去掉没实用的干扰图片.3.另外的一些细节调解[2017-06-07]美满验证码识别体系V2.51.修复去除了干扰滤镜在不先二值化图片均能够使用.2.试验处置削减字库解体下场(代码较多,找到1处下场.不知道另有无其余下场)3.编纂字库页面削减个选中框[削减字库后自动下载图片],使用批量下载图片,能够快捷削减字库4.使用截图货物,截取图片后,会自动切换到划线货物.[2017-05-17]美满验证码识别体系V2.31.修复配置滤镜默许都有遴选项.2.修复当使用外舆图像时,不新建名目均能够编纂的下场.3.修复黑白处置滤镜在不先二值化图片均能够使用.4.修复处置许多逻辑差迟解导致法度圭表标准解体.5.削减字库列表削减右键删除了之后选中的字库6.削减抑制重复运行,由于重复运行会导致字库削减失败,以及读取不到已经做过的字库.7.添减速捷键"自动联系(Alt+R)","手动联系(Alt+T)"8.编纂页面削减个批量下载按钮,能够实现批量下载并自动联系图片成果(批量下载的图片留存在之后名目文件夹下的"批量下载"文件夹中)9.主窗口削减一个遴选框_图像已经处置不使用滤镜,由于批量下载后图片都是已经使用过滤镜了,处置批量下载的图片这里必需患上勾选上,不然会重复使用滤镜[2017-05-07]美满验证码识别体系V2.21.新增分说率1024*768方案2.更正注册热键方式为本进程方式(原为全局热键,谢谢群友XGSoft提供源代码)[2017-05-06]美满验证码识别体系V2.1(申请屏幕分说率最低1440*900)1.去掉窗口最大化,去掉自动调解窗口大小代码,修复部份控件展现不全2.削减检测图像能否二值化,没二值化的图片不应承编纂3.试验处置削减字库解体的下场(不用定下场出在哪!!)4.处置滤波数组越界下场.

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。