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关于在graphs c++中使用顶点作为索引的原因

在graphs c++中使用顶点作为索引的原因是为了方便和高效地访问和操作图中的顶点和边。使用顶点作为索引可以提供以下优势和应用场景：

方便的顶点访问：使用顶点作为索引可以直接通过顶点的标识符或者编号来访问和操作对应的顶点。这样可以简化代码逻辑，提高代码的可读性和可维护性。
快速的边访问：通过使用顶点作为索引，可以快速地访问和操作与某个顶点相关联的边。这对于图算法中需要频繁遍历和操作边的场景非常有用，例如最短路径算法、最小生成树算法等。
索引的高效性：使用顶点作为索引可以利用数组或者哈希表等数据结构来实现高效的索引访问。这样可以在常数时间内获取到对应顶点的信息，提高算法的执行效率。
简化图算法实现：使用顶点作为索引可以简化图算法的实现过程。通过将顶点和边的信息存储在合适的数据结构中，可以更加直观地表示和操作图的结构，减少代码的复杂性。

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相关搜索:在图R中使用图像作为顶点的问题合并图中的线性顶点链(在C++中)在C++中通过引用传递指针的原因？使用流变量作为数组中的索引关于在C++代码中使用realloc实现的问题在c++中实现结构的索引器使用Excel中的中位数IF函数作为索引？在约束中使用IntVar作为IntVar[]数组的索引在MongoDB中为字符串字段创建索引的原因使用lw中的位移作为已知常量索引的MIPS数组索引？如何使用数组作为常量在索引签名TypeScript中指定可能的索引？如何传递异常，在Scala中使用默认的原因作为函数参数不使用索引列作为Pandas DataFrame中的变量使用std：：函数作为c++中的参数的selectionSort 如何使用索引定义数组中的值作为索引来定义数组中的值如何使用列表中的元素作为单独列表的索引？关于牛顿二项式系数在c++中的问题在我的Fibonacci C++代码中找不到分段错误的原因在C++中删除链表中主索引处的节点在C++ / Qt中作为lambda函数中参数的槽

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Bioinformatics|具有图和序列的神经网络的端到端学习的化合物与蛋白质相互作用预测

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图数据技术调研以及业务实践

图数据库是 NoSQL 的一种，一种将关联数据的实体作为顶点，关系作为边来存储的特殊类型数据库，能够高效地对这些点边结构进行存储、检索和查询。它的优点是可以很自然地表示现实世界。比如社交关系（可以清楚地看到共同好友）、股东关系甚至银行账户流动关系。

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30 个重要数据结构和算法完整介绍(建议收藏保存)

话虽如此，我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法，可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。

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我们在知识星球上创建的音视频技术社群关键帧的音视频开发圈已经运营了一段时间了，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。

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自动驾驶路径规划-Graph Based的BFS最短路径规划

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2020必火的图神经网络（GNN）是什么？有什么用？

导读：近年来，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了非常广泛的关注。2018年年末，发生了一件十分有趣的事情，该领域同时发表了三篇综述类型论文，这种“不约而同”体现了学术界对该项技术的认可。

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Kuhn-Munkres配对算法

生活或工作中，我们常常碰到分配问题。比如公司有n个任务，由n个工人来做，每个工人不同程度地擅长一个或几个任务。如果你是管理层，如何布置任务最大程度地发挥大家所长使公司效率更高？又如，某相亲舞会，有n个俊男和n个靓女参加，每个靓女对不同气质和形象的俊男有不同好感度。如果你是主持人，如何分配跳舞伴侣使总体好感度最高？再如，奥运赛场上，乒乓球团体赛要求双方各出n名运动员一一角逐，取胜多的一方最终获胜。作为教练，你了解自己队员的实力以及战胜对方队员的把握，在已知对方出场顺序情况下，如何给出一个队员出场顺序使得最终获胜把握最大？

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基于 Nebula Graph 构建图学习能力

经常看技术文章的小伙伴可能会留意到除了正在阅读的那篇文章，在文章页面的正文下方或者右侧区域会有若干同主题、同作者的文章等你阅读；经常逛淘宝、京东的小伙伴可能发现了，一旦你购买或者查看过某个商品之后，猜你喜欢的推荐商品会贴近你刚拔草的商品…这些日常生活中常遇到的事情，可能是由一个名叫图学习的“家伙”提供技术支持。

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定义：图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。

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北大、微软亚洲研究院：高效的大规模图神经网络计算

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大数据文摘授权转载自zzllrr小乐作者：Noah Giansiracusa 译者：zzllrr小乐如今，人工智能（AI）的突破越来越频繁地成为新闻头条。至少就目前而言，人工智能是深度学习的代名词，这意味着基于神经网络的机器学习（如果你不知道神经网络是什么，不要担心——在这篇文章中你不需要它们）。深度学习的一个领域引起了很多兴趣，也有很多很酷的结果，那就是图神经网络（GNN，graph neural networks）。这种技术使我们能够喂送自然存在于图上的神经网络数据，而不是像欧几里得空间这

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Direct3D 11 Tutorial 4: 3D Spaces_Direct3D 11 教程4：3D空间

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图神经网络12-分子指纹GCN：Neural FPs

论文：Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints 图卷积网络用于学习分子指纹链接：http://arxiv.org/pdf/1509.09292.pdf 作者：David Duvenaud†, Dougal Maclaurin†, Jorge Aguilera-Iparraguirre (哈佛大学) 来源：NIPS 2015 代码：https://github.com/HIPS/neural-fingerprint

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元学习和图神经网络的结合：方法与应用

今天给大家介绍的是一篇哥伦比亚大学数据科学院Debmalya发表的一篇文章。文章对目前新兴的元学习与图神经网络组合这个方向做出了详细的介绍。

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