#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)

配置网卡ip地址，DNS，网关使用GetAdaptersInfo或者GetAdaptersAddresses患上到收集相关参数

构建一个构想中产物的结构的最佳仿真货物，测定其正当性，推选产物的相关参数，开拓体系产物的首选。
有空玩玩，确凿不错，就算当成玩具也颇有兴趣。

PI控制器智能车的避障算法设计的工作并没有完成，智能车能否按照所规划的路径运动则是避障算法设计的另一项重要任务。
路径跟踪算法一般来说是利用目标路径和当前路径的偏差，通过各种控制器进行调整，依据某些参数的变化来调整当前路径。
而调整路径的参数一般要对智能车的运动形态进行分析，分析的内容包括智能车的运动速度和智能车的运动方向，用物理学知识建立智能车运动的模型后，对模型进行数学分析，得到可控制智能车运动轨迹的相关参数。

目录第一章绘制控制工艺流程图……………………………………31.1工艺生产过程简介………………………………………31.2常压塔的主要工艺参数及干扰因素……………………51.3常压塔一般的控制方案…………………………………5第二章节流装置的计算机辅助设计计算………………………72.1GB/T2624-93概述………………………………………72.2流量计算在程序中的实现………………………………72.3程序框图…………………………………………………82.4计算实例…………………………………………………9第三章调理阀口径计算………………………………………193.1调理阀的选型和口径计算………………………………193.2调理阀口径计算方框图及相关参数表…………………193.3计算实例…………………………………………………20参考文献……………………………………………………………26附录…………………………………………………………………27

资源包含了上位机和下位机程序，利用modbus协议采集下位机的两个温度（其中一个温度由DS18B20模块测量，一个是写在51芯片的固定值），LCD显示温度，报警范围，通过键盘可以修改温度报警范围，报警形态由LED灯代替，上位机显示温度、报警范围等信息，同时可以由上位机修改相关参数，确保程序可以运行

国内外降水卫星资料的基本引见以及相关参数和应用的简介。

S型算法中可以自行设定启动频率、加速时间、最高速度、加加速频率等相关参数，其中也包含梯形算法。
在S型算法中使用了一种比DMA传输效率还要高的方式，大大提高了CPU的效率，另外本算法中可以实时获取电机已经运行步数，处理了普通DMA传输在外部产生中断时无法获得已输出PWM波形个数的问题。
S曲线支持非对称加减速，也就是说加速阶段速度和减速阶段可以不同，这就满足了工程应用中需要电机在停止时要有更低速度，以减少停止过冲震动的需求

单周期的整个项目，在电脑上安装vivado即可添加项目，我个人使用的是15版的。
另外需要看波形图的，点击仿真，调理相关参数即可

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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。