以列表形式提取节点集合的邻居名称 - 腾讯云开发者社区

fedortest147bea618187c11927bfe83f1d8b52591f3b734c refs/heads/feature/frontend-autumn14有的时候，我们需要从这个列表中提取分支名称...比如，我们想创建一个脚本来自动合并某些分支，就需要先从远程列表中提取这些分支的名称。问题在于，从这个列表中提取分支名称并不是一件容易的事情。...2、解决方案Python 提供了许多强大的工具来处理字符串，我们可以使用这些工具来轻松地从远程列表中提取分支名称。最简单的方法是使用 split() 方法。...split() 方法可以将一个字符串根据指定的分割符分成多个子字符串。在我们的情况下，我们可以使用换行符作为分割符，这样就可以将远程列表中的每一行分成两个子字符串：哈希值和分支名称。...feature/frontend-autumn14,feature/socket-testing,feature/youtracktest,master,master-old这种方法非常简单，而且可以保证提取到的分支名称是正确的

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基因集合的数据框，列表和对象形式

通常拿到了上下调差异基因列表，然后说的GO/KEGG数据库注释，指的是超几何分布检验。...而且有各种各样的参考文献基因列表，比如转录因子列表，关于转录因子列表我在生信菜鸟团公众号看到了有一个介绍：TCGA数据挖掘常见基因集合，首先是Cancer Manag Res. 2020的文章《Prognostic...这些来源于参考文献基因列表往往是千奇百怪的格式，它们并不会遵循MSigDB的gmt文件标准（其实绝大部分人应该是都没有听说过这个标准），绝大部分都是Excel里面的列表格式。...如下所示就是长短不一的Excel，读取就考验大家的代码能力了：数据框这个大概是基因集合最容易看人看懂的形式了， library(msigdbr) all_gene_sets = msigdbr(species...所以没办法是宽的，每个基因集合里面的基因个数不一样，大概率都是不整齐的。

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原创 | 一文读懂图神经网络

在真实世界中，很多数据往往以图的形式出现, 例如社交网络、电商购物、蛋白质相互作用关系等。...基本概念 1.1 图的基本概念通常使用G=(V, E)来表示图，其中V表示节点的集合、E表示边的集合。对于两个相邻节点u, v, 使用e=(u,v)表示这两个节点之间的边。...在Scarselli论文中典型的图如图1所示：图1 典型的图神经网络为了根据输入节点邻居信息更新节点状态，将局部转移函数f定义为循环递归函数的形式, 每个节点以周围邻居节点和相连的边作为来源信息来更新自身的表达...为了得到节点的输出o, 引入局部输出函数g。因此，有以下定义：其中x表示节点投中, h表示节点隐状态，ne[n]表示表示节点n的邻居节点集合，co[n]表示节点n的邻接边的集合。...以图1的L1节点为例，X1是其输入特征, 包含节点 , 包含边。

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使用XML-RPC共享文件（1）：初次实现

通过Napster（最初形式的版本已不能下载）、Gnutella（有关可用客户端的讨论，请参阅http://www.gnutellaforums.com）、BitTorrent（可从http://www.bittorrent.com...节点必须能够通过提供文件名向其他节点请求文件。如果对方有这样的文件，应将其返回，否则应转而向其邻居请求这个文件（而这些邻居可能转而向其邻居请求该文件）。被请求的节点如果有这样的文件，就将其返回。...这个历史记录其实就是一个列表，其中包含在此之前已查询过的所有节点。通过不向历史记录中已有的节点请求，可避免循环，而通过限制历史记录的长度，可避免查询链过长。...密码：供其他节点来将自己标识为可信任方。一组已知的对等体（URL）。 URL：可能加入到查询历史记录中或提供给其他节点（这个项目不会以第二种方式使用URL）。 Node的构造函数只是设置这4个属性。...---- 注意更新history时，既没有使用+=运算符，也没有使用列表方法append，因为它们都就地修改列表，而你不想修改参数history的默认值。

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【GNN】一文读懂图卷积GCN

，然后分解该矩阵以得到嵌入向量。...用随机的共享的卷积核得到像素点的加权和从而提取到某种特定的特征，然后用反向传播来优化卷积核参数就可以自动的提取特征，是CNN特征提取的基石。 ?...图结构实例图的定义对于图，我们有以下特征定义：对于图，为节点的集合，为边的集合，对于每个节点，均有其特征，可以用矩阵表示。...但这样存在两个问题：没有考虑节点自身对自己的影响；邻接矩阵没有被规范化，这在提取图特征时可能存在问题，比如邻居节点多的节点倾向于有更大的影响力。因此实现二和实现三针对这两点进行了优化。...，对于它的邻接节点，是节点的所有邻居节点的集合，可以通过以下公式计算得到：其中，，，为的邻居节点，为的度，这跟上面的公式其实是等价的

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图神经网络模型总结

通常有两个层次的含义：将图中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空间中具有表示以及推理的能力，这样的向量可以用于下游的具体任务中。...，然后分解该矩阵以得到嵌入向量。...其中Φ^e应用于图中每条边的更新，Φ应用于图中每个节点的更新，Φ则用来更新图的全局表示；ρ函数将输入的表示集合整合为一个表示，该函数设计为可以接收任意大小的集合输入，通常可以为加和、平均值或者最大值等不限输入个数的操作...用随机的共享的卷积核得到像素点的加权和从而提取到某种特定的特征，然后用反向传播来优化卷积核参数就可以自动的提取特征，是CNN特征提取的基石。...但这样存在两个问题：没有考虑节点自身对自己的影响；邻接矩阵没有被规范化，这在提取图特征时可能存在问题，比如邻居节点多的节点倾向于有更大的影响力。

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ICCV19开源论文 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。...1.2 over-smothing 问题（图神经网络过度平滑的问题）意思就是，在拓扑图结构中，一层GCN 聚合了1阶邻居的节点信息，2层GCN 聚合了2阶邻居节点的信息， n层GCN 就聚合了n 阶邻居节点的信息...，在一张连通图当中，每个节点用于聚合的邻居节点重合度较高，很容易导致每个节点学出来的特征表示是一致的。...这样节点的特性就被掩盖掉了，图卷积神经网络层数增多后，聚合的邻居变多，不同节点重合的邻居节点数变多，因此会出现over-smothing 现象。...因此本文介绍的是一种更加普适于点云任务的GCN网络结构模块 2.1点云点云与三维图像的关系：三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据，表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离

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iclr 2020 | Geom-GCN：几何图神经网络

综上，该文章贡献是三方面的：i）针对图神经网络提出了一种新颖的几何聚合方案，该方案既可在图空间又可在潜空间工作，以克服上述两个缺点。...(2)Structural neighborhood: 基于图和隐空间，文章中构造了一个结构化的邻居， ? ，用来下一层聚合。其中 ? 是节点集合， ? 是节点上的关系操作。 ? 是 ?...的集合关系， ? 其中 ? 是几何关系的集合。 (3)Bi-level aggregation: 根据结构化的邻居 ?...3 如何克服两个缺点为了克服第一个缺点，该方案通过利用隐空间中节点之间的几何关系，然后使用双层聚合有效地提取信息，从而对结构信息进行显式建模。...（2）结构信息使得中心节点能够区分不同的邻居节点。因而在whole graph来传递邻近节点的信息。

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复杂性思维第二版二、图

，我们以一个字典开始，它将每个城市的名称，映射为对应的经纬度： pos = dict(Albany=(-74, 43), Boston=(-71, 42),...如果你可以到达一个节点v，你可以到达v的任何一个邻居，他们是v通过边连接的任何节点。 Graph类提供了一个称为neighbors的方法，返回给定节点的邻居列表。...start，并返回可以从start到达的节点集合，他们。...最初，已访问的集合是空的，我们创建一个名为stack的列表，跟踪我们发现但尚未处理的节点。最开始，栈包含单个节点start。现在，每次在循环中，我们：从栈中删除一个节点。...接下来我们检查节点是否被已访问，这是一个集合，所以检查成员是常数时间。如果节点还没有访问，我们添加它是常量时间，然后将邻居添加到栈中，这相对于邻居数量是线性的。

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大模型时代，图表征学习在NLP领域的应用

02 关系抽取关系抽取（Relation Extraction）旨在提取文本中的一些特定形式的依赖关系。近年来，也有许多方法使用图表征学习建模关系抽取相关问题。...抽象语义表示是将句子中的词语抽象为概念和关系的一种表示方法，可以形式化为带根节点的有向无环图。...对于那些没有被访问过的节点，它的分数将被以如下方式计算：式中，表示一个三元组的相关性得分，通过前面学习的表征计算；表示节点的得分；表示计算分数的函数，可以取最大值或求均值；表示一个衰减因子以控制不同阶邻居的影响程度...直观来说，式中的推理模块采用一个递归计算的方式，通过当前解码器的状态和知识图谱的三元组表征，不断通过邻居动态更新节点的得分，以考虑图上高阶关系的影响。...最终，经过L层的消息传递，最后的答案分布可以使用以下方式建模：式中，表示一个带参数的仿射变换；表示候选答案集合对应的图上节点的集合。

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PGL图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧

节点最多可以有121种标签（比如蛋白质的一些性质、所处位置等）。每个节点有50个特征，包含定位基因集合、特征基因集合以及免疫特征。...Relational Dataset Repository 关系机器学习的数据集集合。能够以数据集大小、领域、数据类型等条件来检索数据集。...监督学习形式根据任务的不同，直接设置目标函数即可，如最常用的节点分类任务使用交叉熵损失函数。 17.那和DeepWalk、Node2vec这些有什么不一样？...为了解决这个问题，PinSage使用re-index技术创建当前minibatch内节点及其邻居组成的子图，同时从数十亿节点的特征矩阵中提取出该子图节点对应的特征矩阵，注意提取后的特征矩阵中的节点索引要与前面子图中的索引保持一致...这个子图的邻接列表和特征矩阵作为一个minibatch送入GPU训练，这样一来，convolve操作过程中就没有GPU与CPU的通信需求了。

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【GNN】GraphSAGE：GCN 可能没我强

因为要想泛化新节点的 Embedding 向量，则需要模型将新网络与先前的网络对齐，以识别新节点的邻域结构，并捕获节点在图中的局部特征和全局特征。...简单来说就是用 k-1 层的节点的邻居信息和自身信息来更新 k 层的节点信息。这里的聚合函数我们待会再讨论，现在可以默认是一个提取邻居特征的方法。...第 1 行到第 7 行是在更新每层神经网络会涉及到的网络节点集合（从最后一层开始更新，应该能知道为什么。）...这里出现的是指对节点 u 在第 k 层进行邻居采样（每层独立采样）。这里「邻居采样的大小是固定的」，以保证每个批处理单元大小都是固定的。...这种聚合方式可以使得节点的每个邻居的 Embedding 向量都可以独立的通过全连接的神经网络，通过这样的转换后最大池化操作可以聚合整个邻居集合。 3.

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TOIS21 | 第一个基于多关系图的任务驱动GNN框架

尽管前景看好，但大多数现有 GNN 过分简化了图中边的复杂性和多样性，因此无法处理普遍存在的异构图（通常以多关系图表示形式）。...多关系图（MR-Graph）与多关系GNN定义 MG-Graph定义为：，其中是节点集合，每一个节点都有d维特征向量，并且表示所有节点特征的集合。...最后，最后一层的节点嵌入用于预测。标签感知的神经相似性度量为了避免不同类型的节点之间的嵌入过度同化，RioGNN 采用了一个标签感知的神经相似性度量，以确定基于节点属性的最相似的邻居。...关系感知加权邻居聚合器最后，RioGNN 开发了一个强化的关系感知邻居选择机制，在汇总不同关系的所有邻居信息之前，选择一个关系中目标节点的最相似邻居，以获得最终的节点嵌入。...节点的集合。

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图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧

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【GCN】图卷积网络入门（一）

来表示节点 ? 的边和邻居的集合。为了根据输入邻域更新节点状态，定义一个在所有节点之间共享的参数函数 ? ，称为局部转移函数。为了产生节点的输出，有一个参数函数 ? ，称为局部输出函数。...对于节点 ? ， ? 分别表示节点特征、节点连接的边的特征、节点的邻居的隐藏状态和节点邻居的特征。如果将所有的状态、输出、特征和节点特征分别堆叠起来并使用矩阵表示为： ?...如果放宽固定点的假设，可以设计一个多层GNN来获得节点及其邻域的稳定表示。模型在迭代中使用相同的参数，而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数，这是一种分层的特征提取方法。...在这一步中，构造了从第一步中选择的节点的接受域。每个节点的邻居都是候选者，模型使用简单的广度优先搜索为每个节点收集k个邻居。图归一化。...对于上面提到的不同方法，都可以看作这种形式，只不过它们的 ? 有所区别，如下表： ? GraphSAGE。该模型是一个泛化的inductive框架，通过采样和聚合邻居节点的特征来产生节点的嵌入。

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TKDE22 | DGRN：用于序列推荐的动态图神经网络

2.2 动态图动态网络定义为，其中V是节点集合，边E表示节点之间在t时刻的交互，因此边可以表示为，有些情况下，t也可以表示两个节点交互的先后顺序。...首先选择用户节点u作为锚点节点，从选取其最近交互的n个一阶邻居节点构成集合，其中n就是交互序列的最大长度n；对于集合中的每个商品节点i，将他们分别作为锚点节点，选取其对应的邻居用户节点构成集合；为了提升采样效率...，记录之前作为锚点节点的节点，并且在采样用户节点的时候也是采样n个；依此类推，我以得到节点 u 的多阶邻居，这可以形成的 u 的 m 阶子图（m 是用于控制子图大小的超参数）。...用户节点 u 的邻居节点集合是 u 购买的物品。为了更新每一层的用户节点表征，需要从每个用户节点的邻居中提取两类信息，分别是长期偏好和短期偏好。...用户的长期偏好反映了固有特征和一般偏好，可以从用户的所有历史商品中得出。用户的短期偏好反映了最近的兴趣。从用户到项目。item节点i的邻居节点集合是购买它的用户，其中用户按时间顺序排列。

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PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法

GCN虽然能提取图中顶点的embedding，但是存在一些问题： GCN的基本思想：把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示。...聚合函数的对称性（symmetry property）确保了神经网络模型可以被训练且可以应用于任意顺序的顶点邻居特征集合上。 a....residual networks的形式，它使得模型的表征性能获得了巨大的提升举个简单例子，比如一个节点的3个邻居的embedding分别为1,2,3,4,2,3,4,5,3,4,5,6按照每一维分别求均值就得到了聚合后的邻居...为了解决这个问题，PinSage使用re-index技术创建当前minibatch内节点及其邻居组成的子图，同时从数十亿节点的特征矩阵中提取出该子图节点对应的特征矩阵，注意提取后的特征矩阵中的节点索引要与前面子图中的索引保持一致...这个子图的邻接列表和特征矩阵作为一个minibatch送入GPU训练，这样一来，convolve操作过程中就没有GPU与CPU的通信需求了。

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网络层控制平面

回送一个ECHO分组通过测量时间可以估算出延迟情况组装一个LS分组**,描述它到相邻节点的代价情况** 发送者名称序号,年龄列表: 给出它相邻节点,和它到相邻节点的延迟...i 到j链路代价(初始状态下非相邻节点之间的链路代价为∞) D(v): 从源节点到节点V的当前路径代价(节点的代价) p(v): 从源到节点V的路径前序节点 N’: 当前已经知道最优路径的的节点集合...(永久节点的集合) LS路由选择算法的工作原理 ** 节点标记: 每一个节点使用(D(v),p(v)) 如： (3,B)标记 ** D(v)从源节点由已知最优路径到达本节点的距离 P(v)前序节点来标注...**初始化 ** 除了源节点外,所有节点都为临时节点节点代价除了与源节点代价相邻的节点外,都为∞ 从所有临时节点中找到一个节点代价最小的临时节点,将之变成永久节点(当前节点)W 对此节点的所有在临时节点集合中的邻节点...控制平面功能在数据交换设备之外实现可编程控制应用 … 在控制器之上以网络应用形式实现各种网络功能 SDN架构数据平面交换机快速，简单，商业化交换设备采用硬件实现通用转发功能流表被控制器计算和安装

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Brief. Bioinform. | 使用图协同过滤和多视角对比学习预测miRNA药物敏感性

然后，它利用基于拓扑结构的图协同过滤来聚合拓扑邻域信息。随后，作者提取偶数层邻域信息来形成邻域对比目标，并通过将它们视为特征对比目标来捕捉相似节点的高维中心特征，基于原始特征。...miRNA-药物敏感性关系被构建为一个二分图，每个miRNA（药物）的直接最近邻是异质节点。为了充分利用相似节点的信息，作者提取了每个节点的偶数GNN层的聚合信息，以获取同类邻居的表示。...然后，作者使用miRNA（药物）集合的中心向量作为相似节点集合的特征表示，以获得节点特征中隐藏的对比信息。...随后，作者将具有其相应的miRNA（药物）集合中心向量的miRNA（药物）节点作为正对比对，并将其他miRNA（药物）集合中心向量作为负对比对。图3表示了这个过程的简化形式。...此外，模型还使用了拓扑对比学习，在协同过滤后形成一个节点与其偶数次邻居之间的正对比，以及偶数次邻居与其他节点之间的负对比，使用InfoNCE计算损失值。

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PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法

GCN虽然能提取图中顶点的embedding，但是存在一些问题： GCN的基本思想：把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示。...聚合函数的对称性（symmetry property）确保了神经网络模型可以被训练且可以应用于任意顺序的顶点邻居特征集合上。 **a....skip connection[Identity mappings in deep residual networks]的形式，它使得模型的表征性能获得了巨大的提升举个简单例子，比如一个节点的3个邻居的...基于图的有监督损失无监督损失函数的设定来学习节点embedding 可以供下游多个任务使用。监督学习形式根据任务的不同直接设置目标函数即可，如最常用的节点分类任务使用交叉熵损失函数。...为了解决这个问题，PinSage使用re-index技术创建当前minibatch内节点及其邻居组成的子图，同时从数十亿节点的特征矩阵中提取出该子图节点对应的特征矩阵，注意提取后的特征矩阵中的节点索引要与前面子图中的索引保持一致

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