#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)

intmain(intargc,char*argv[]){ inti=0; boolbOnce=true; charszPath[RH_MAX_PATH]; charszAbsPath[RH_MAX_PATH]; charszOrgPath[RH_MAX_PATH]; charszTemp[RH_MAX_BUFFER]; intiErrorCode=0; CHashManagerhashmgr; getcwd(szOrgPath,RH_MAX_PATH); //Noarguments? if(argc==1) { printInfo(); return(RH_NO_ARGS); } memset(szPath,0,RH_MAX_PATH); bOnce=true; hashmgr.SelectAllAlgorithms(true); for(i=1;i=RH_MAX_BUFFER)continue;//Non-parsableoptionargument,ignore fmtArgument(argv[i],szTemp);//Formattheargument,i.e.removeallspecialchars if(strcmp(szTemp,"help")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"h")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"?")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"version")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"v")==0)printInfo(); if(strcmp(szTemp,"fullpath")==0)hashmgr.SetOption(OPT_FULLPATH,true); if(strcmp(szTemp,"f")==0)hashmgr.SetOption(OPT_FULLPATH,true); if(strcmp(szTemp,"nopath")==0)hashmgr.SetOption(OPT_FULLPATH,false); if(strcmp(szTemp,"rcrsv")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,true); if(strcmp(szTemp,"norcrsv")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,false); if(strcmp(szTemp,"recur")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,true); if(strcmp(szTemp,"norecur")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,false); if(strcmp(szTemp,"r")==0)hashmgr.SetOption(OPT_RECURSIVE,true); if(strcmp(szTemp,"all")==0)hashmgr.SelectAllAlgorithms(true); if(strcmp(szTemp,"a")==0)hashmgr.SelectAllAlgorithms(true); if(strcmp(szTemp,"none")==0)hashmgr.SelectAllAlgorithms(false); if(strcmp(s

处置qt5.8毗邻mysql的如下下场QSqlDatabase:QMYSQLdrivernotloadedQSqlDatabase:availabledrivers:QSQLITEQMYSQLQMYSQL3QPSQLQPSQL764位ubuntu下Qt5.8毗邻mysql用的mysql驱动文件使用方式下本文件，将其复制放在/opt/Qt/5.8.0/5.8/gcc_64/plugins/sqldrivers/目录下，拆穿包围原有libqsqlmysql.so（我是默许路途）我的编译方式首要参考http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138574.htm

docker1.31.1版本所需所有rpm包，并有yum源文件等，直接可以使用，以便离线安装：在：/etc/yum.repos.d修改yum的源：增加配置文件：CentOS-Vault.repo[c5-media]name=CentOS-$releasever-Mediabaseurl=file:///opt/soft/#file:///media/cdrom/#file:///media/cdrecorder/gpgcheck=0enabled=1gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-CentOS-7使用yuminstalldocker即可亲测完满安装~

假设每个页面中可存放10条指令，分配给作业的内存块数为4。
用C语言语言模仿一个作业的执行过程，该作业共有320条指令，即它的地址空间为32页，目前它的所有页都还未调入内存。
在模仿过程中，如果所访问的指令已在内存，则显示其物理地址，并转下一条指令。
如果所访问的指令还未装入内存，则发生缺页，此时需要记录缺页的次数，并将相应页调入内存。
如果4个内存块均已装入该作业，则需要进行页面置换，最后显示其物理地址，并转向下一条指令。
在所有320条指令执行完毕后，请计算并显示作业运行过程中发生的缺页率。
置换算法：请分别考虑最佳置换算法（OPT）、先进先出（FIFO）算法和最近最久未使用算法（LRU）。
作业中指令的访问次序按下述原则生成：50%的指令是顺序执行的；
25%的指令是均匀分布在前地址部分；
25%的指令是均匀分布在后地址部分；
具体的实施方法是：　　　在[0，319]的指令地址之间随机选取一起点m；
　　　顺序执行下一条指令，即执行地址序号为m+1的指令；
　　　通过随机数，跳转到前地址部分[0,m+1]中的某条指令处，其序号为m1；
　　　顺序执行下一条指令，其地址序号为m1+1的指令；
　　　通过随机数，跳转到后地址部分[m1+2，319]中的某条指令处，其序号为m2；
　　　顺序执行下一条指令，其地址序号为m2+1的指令；
重复跳转到前地址部分，顺序执行，跳转到后地址部分，顺序执行的过程直至执行320条指令。

这是一个毕业设计，包括以下文件├─C51││dian.c││dian.LST││dianzhen.hex││dianzhen.lnp││dianzhen.M51││dianzhen.Opt││dianzhen.plg││dianzhen.Uv2││dianzhen_Opt.Bak││dianzhen_Uv2.Bak│││└─Debug│vc60.idb│vc60.pdb│├─VB│HZK16.dat│LED.frm│LED.frx│LED.log│LED.vbp│LED.vbw│LED点阵控制.exe│MSSCCPRJ.SCC│├─原理图│TTL电平转换电路.bmp│单片机最小系统.bmp│原理图.pdf│├─芯片材料│74HC164.pdf│74HC595.pdf│└─论文及各种材料20070861133----中期检查表.doc20070861133----开题报告.doc20070861133----文献综述.doc20070861133----毕业设计（论文）.doc20070861133----译文.doc20080761133----任务书.doc承诺书.doc答辩稿.ppt材料很全!

1.基于进程控制2.能够模仿内存的分页式分配和回收过程，可查看内存分配位示图和进程页表；
3.可根据内存分配状态进行地址转换。
4.能够模仿基于虚拟存储器的内存分配和回收过程，可查看交换空间位示图和扩展的页表；
5.在虚拟存储器基础上完成地址转换，缺页时能够实现页面置换；
6.页面置换过程中能够模仿FIFO、LRU置换算法，可将多次地址转换过程中所涉及到的页面视为进程的页面访问序列，从而计算置换次数和缺页率。
7.OPT的页面置换算法

在LINUX上，要把Systemback产生的sblive转换为iso，需求使用这个。
下载后：sudomakesudomakeinstall/opt/schily/bin/mkisofs-iso-level3-r-Vsblive-cache-inodes-J-l-bisolinux/isolinux.bin-no-emul-boot-boot-load-size4-boot-info-table-cisolinux/boot.cat-osblive.isosblive

(1)理解页面置换相关理论(2)掌握OPT、FIFO、LRU、Clock及改进型Clock置换算法(3)观察不同算法的页面置换情况，分析比较不同算法的特点

(1)理解页面置换相关理论(2)掌握OPT、FIFO、LRU、Clock及改进型Clock置换算法(3)观察不同算法的页面置换情况，分析比较不同算法的特点

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。