房屋是幸福的最重要部分，家庭装饰是显着影响生活幸福的第一步。但是，有些家庭装饰着豪华和豪华的装饰，但是在房屋后期的生活体验不好，甚至因为一些小细节而搬进来后后悔...如果您想在搬进后感到高兴，最好按照古老的谚语采取行动：“看大厅，如果您很贫穷，请看着厨房，如果您有钱。”无论是厨房还是客厅，最好首先注意以下五个装饰细节〜亮点1：客厅的布局设计是最重要的，照明不可能很差“看大厅”是指房屋中客厅的装饰。家庭是否生活良好还远远不足以查看客...

汇编：介绍我将向您介绍最受欢迎的图形神经网络，包括基础知识和两种常用算法，以及。近年来，图形神经网络（GNN）越来越广泛地用于社交网络，知识图，推荐系统甚至生命科学等各个领域。GNN具有建模图中的节点依赖性的强大功能，该图在与图分析有关的研究字段中取得了突破。本文将介绍图形神经网络的基本原理，以及两个更高级的算法。图片在讨论GNN之前，让我们了解是什么。在计算机科学中，图是由两个部分组成的数据结构：顶点和边缘。图G可以通过它...

AI中国网络6月17日，新的AI智能汽车洗衣机发射会议在惠江伊基智能技术公司有限公司举行，成功地在杭州国际博览中心举行。Yiki智能创始人兼首席执行官Shi，首席科学官ChenSiyu和CTOJIKun参加了会议，并担任了本新闻发布会的发言人。近年来，洗车行的智能改革引起了很多关注。根据统计数据，国家汽车的所有权已达到3亿多，并且每年仍以13％的速度增长。预计中国的汽车所有权将在2020年底之前超越美国。由于传统的洗车模型...

许多朋友在买房后很高兴装饰，但是您知道装饰有很多雷声吗？最初，整个家庭很高兴获得新房子，但是装饰完成后，他们对此不满意。今天，我将提醒您，您必须在装饰期间注意这七个地方。不要被装饰所欺骗。如果您后悔，那就太晚了。1。请勿在厨房储物柜中使用网格木板由于厨房经常煮熟和煮熟，因此油烟相对较大。随着时间的流逝，油脂会粘在门板上，尤其是那些肮脏且难以清洁的网格。尽管这样的门面板看起来不错，但它会在清洁时使人们发疯。2。客厅葡萄酒柜装饰时，...

自古以来，黄金一直是财富的象征。许多人会购买金条以抵制通货膨胀并保持价值。黄金商店和银行是每个人购买金条的主要场所。有人说，当去银行购买金条时，银行工作人员不建议购买金条。这是为什么？简而言之，以前的银行财富管理产品的回报高于黄金酒吧的回报，包括大利率存款，债券银行资金等。当时，有各种金融产品，因此不建议您购买金条。此外，并非每个银行都有现货金条。您还需要在银行撤回之前进行预订。另一点是银行没有回收金条太多，无法通过银行商店进行回收和...

-2025年第45天-明天的雨水5℃-10℃-10℃最近，一名学生意外地在上海的一所大学的一所大学的校园里发现了一只奇怪的鸟，并立即向附近的公共安全器官报告了这种情况。2月11日上午，上海公共安全局的贾丁丁分公司的贾兴警察局收到了附近一所大学的一名学生的要求，当他穿过学校的篮球场时，他突然听到了碰撞，然后是他找到了一只鹰形的鹰。鸟儿降落在不远的篮球场。Zhao看到“奇怪的鸟”有特殊的外观，他担心这是一只国家野外保护的鸟，因...

1。产品研发背后的社会价值随着经济的发展，汽车载体也迅速进入数千个家庭。过去，当照顾他们的汽车时，他们经常将它们驱车进入特定的洗车并清洁外部。，抛光，打蜡，室内清洁和其他服务；然后，随着城市经济的发展以及城市对城市外观的要求，我们周围的汽车洗车和美容商店无法承担相对较高的租金成本和环境保护要求。，远离市中心的开业商店带来了降低的运营成本。这种集体移民迫使许多汽车所有者面临拥挤的交通。为了管理汽车，他们花了很多时间，这最终导致汽车所...

编者注：本文来自微信公共帐户“”（ID:)，作者：Yan，由36KR出版并获得授权。下班后，小李习惯性地打开了夫妻博客作者的微博，丁·尤齐格（Ding）和张（）观看了最新一集的《爱情旅馆》（Love）。这一集的主题是“如何解决爱情期间的经济问题？”单一的小李并没有被爱所困扰。实际上，她不需要依靠视频来解决她的爱问题。从本质上讲，她认为这仍然是“展示狗食”视频的一集：眼睛，动作，对话...糖果在两个人之间的互动中隐藏了。...

广场和圆形概述她于1998年出生于广东的，以前从事图形模型。凭借出色的外观和身材，她在模特圈中非常受欢迎。后来，为了全力以赴，FangYuan开始进入简短的视频。在平台上，它不时发送一些美丽的照片，因此被认为是最美丽的女士。FangYuan出生于广东的。她的生日是11月26日，身高45公斤。她首先以杰出的外表在短视频频道中闻名，并曾经赢得过微博的2020年知名名人的头衔。作为，她的签约演员还对自己也有严格的要求，并且在日常...

小时的手在2019年开始旋转，在CNN，RNN，LSTM，GAN，GNN和CAP的潮起潮落中带来了此博客。在上一篇文章中提到参考。实际上，我个人认为理解GNN的核心问题是了解如何在图形中进行傅立叶变换。卷积是在CNN的核心操作过程中进行的，GNN也是如此。CNN计算二维矩阵的卷积，GNN计算了图的卷积。然后，我们可以定义图的傅立叶变换和图的卷积，其介质是图形的拉普拉斯矩阵。好的，此博客将简要介绍图形神经网络的原理，但不会设计太多的数...