GraphSAGE-Simple: 适用于代码测试的源代码地址：https-ITADN社区

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GraphSAGE-Simple是一款简洁高效的图神经网络模型实现工具，专注于简化代码结构以促进软件测试。项目源码位于GitHub，欢迎贡献与反馈。参考PyTorch GraphSAGE实现作者是威廉·汉密尔顿的基准PyTorch实施版本。此参考实现的速度在处理大型图时不如TensorFlow版本快，但在小图基准测试中表现更好（特别是在速度方面）。相较于TensorFlow版本，该代码旨在更简单、更可扩展且易于使用。目前仅实现了GraphSAGE-mean和GraphSAGE-GCN的受监管版本。要求：pytorch> 0.2是必需的。运行示例：执行 `python -m graphsage.model` 来运行Cora示例，它假定未使用CUDA，但可以通过修改model.py中的run函数来改变这一点。还有一个pubmed示例（通过调用run_pubmed中的run_pubmed函数）。

GraphSAGE-master代码包.zip

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GraphSAGE-master代码包包含了用于图神经网络(Graph Neural Network)中半监督学习任务的源码实现，适用于节点分类等应用场景。 GraphSAGE源代码可供参考学习。大多数现有的图嵌入方法在训练过程中需要所有节点参与其中，并且属于直推式（transductive）的学习方式，无法直接泛化到之前未曾见过的节点上。本段落提出了一种适用于大规模网络的归纳式模型——GraphSAGE，该模型能够为新增加的节点快速生成embedding，而无需进行额外的训练过程。在训练过程中，GraphSAGE不仅生成所有节点的每个embedding，还训练一个聚合函数来通过从相邻节点中采样和收集特征信息从而产生这些embedding。本段落提出了一组aggregator函数用于从给定节点的邻近节点处聚集特征信息，并且每种aggregator函数会根据不同的搜索深度（hops）进行相应的信息汇集操作。

MAC地址修改的源代码

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这段代码提供了一种修改设备MAC地址的方法，适用于网络安全和隐私保护的需求。通过简单的编程操作，用户可以自定义网络接口卡的唯一标识符，增强数据传输的安全性与灵活性。要通过注册表来更改Mac地址，并确保修改正确生效，则需要先停用本地连接再重新启用它。这样可以应用新的Mac地址设置。

Linux内核源代码下载地址

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本文提供详细的Linux内核源代码下载指南及官方下载地址，帮助用户获取最新版本的Linux内核源码。其中包括Linux内核源码的最新官方下载地址，在该网站上提供了详细的下载操作文档，对于初次接触Linux系统内核的朋友非常有帮助。

QDtech_2.4_R61505W 适用于STM32的8或16位IO测试代码

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QDtech_2.4_R61505W是一款专为STM32微控制器设计的软件工具，提供高效精准的8/16位I/O端口测试解决方案。里面包含R61505驱动以及9328、9325和STM32应用例程，内容非常详细。

JUnit测试代码源码

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JUnit测试代码源码提供了Java应用程序开发中用于单元测试的JUnit框架的核心代码和示例。通过学习这些源码，开发者可以更深入地理解JUnit的工作原理，并能有效地编写高质量的测试用例。 JUnit测试源码分析

使用Python代码获取本地IP地址

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本教程介绍如何通过编写简单的Python脚本来自动检测并显示计算机的本地IP地址，适合编程初学者学习实践。利用Python程序可以获取本机的IP地址。这里简单介绍几种常见的方法： 1. 使用`socket`模块： ```python import socket def get_local_ip(): hostname = socket.gethostname() ip_address = socket.gethostbyname(hostname) return ip_address print(get_local_ip()) ``` 2. 利用外部服务获取IP地址（适用于需要通过互联网访问的情况）： ```python import requests def fetch_external_ip(): response = requests.get(https://api.ipify.org) if response.status_code == 200: return response.text.strip() print(fetch_external_ip()) ``` 以上两种方法中，第一种可以直接获取到本地计算机的IP地址；第二种则适用于需要通过互联网服务来确定自己的公网IP的情况。根据实际需求选择合适的方法即可。请确保在使用上述代码前已安装必要的Python库（如`requests`），并且环境配置正确以支持网络请求或socket操作。

HMM模型的MATLAB代码 - HMM_MATLAB_Model: 适用于简单能量分解测试的代码

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本仓库提供用于执行简单能量分解测试的HMM模型MATLAB代码。HMM_MATLAB_Model项目使用户能够便捷地进行与能量变化相关的数据分析和建模。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种统计模型，在处理序列数据方面非常有用，如语音识别、自然语言处理以及生物信息学等领域。本项目提供了一个用于简单能量分解测试的MATLAB实现，并探讨了HMM的基本概念、工作原理及其在MATLAB中的具体实施。 1. **基本概念**： - HMM是一种基于状态的随机过程，在每个状态下以一定概率生成一个观测值。 - 该模型由三个主要部分组成：初始状态分布π，状态转移矩阵A和观测输出矩阵B。其中，π表示起始时各状态的概率；A描述了从一状态转移到另一状态的概率；而B定义了在特定状态下观察到某一结果的概率。 2. **HMM的主要任务**： - 学习（Learning）：根据给定的观测序列估计模型参数。 - 解码（Decoding）：找出生成观测序列最有可能的状态路径，通常使用Viterbi算法实现。 - 预测（Prediction）：基于当前状态和历史数据预测未来的观察结果。 - 评估（Evaluation）：计算特定状态下某一观察序列出现的概率。 3. **MATLAB中的实现**： - MATLAB提供了`HMM`类来创建、训练及使用模型。此项目可能利用了`hmmtrain`函数进行参数学习，通过`viterbi`或类似算法执行解码任务，并应用其他相关方法。 - 目录中包含源代码文件（.m）、示例数据以及测试脚本等资源。这些代码实现了Baum-Welch算法用于模型训练和前向/后向算法进行概率计算。 4. **能量分解**： - 能量分解是指将总的能源消耗拆分为各个设备的能耗，这通常涉及非侵入式负载监控（NILM）。通过分析总体电流或电压信号来识别家用电器的工作模式。 - 使用HMM执行此任务时，可以利用不同家电运行产生的独特电力特征来进行识别。每种状态代表一种特定类型的电器，而观测序列可能包括电流和电压的测量值。 5. **项目应用**： - 该MATLAB代码库适用于教学用途，帮助学生理解如何将HMM应用于实际问题。 - 研究人员可以用它快速地开发并测试新的能量分解方法。 - 在工程实践中，它可以用于改进能源监控系统的设计和优化，以提高效率并降低成本。通过深入研究此项目，可以掌握HMM的基础理论、在MATLAB中构建及应用的方法，并了解如何将其应用于实际的能量分解问题。同时，这也为解决其他序列数据分析任务提供了有价值的参考。

获取浏览器地址栏的源代码

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本教程详细介绍了如何通过JavaScript等编程语言获取并操作网页浏览器地址栏中的URL信息。适合前端开发者学习参考。此代码为纯商业用途设计，能够迅速集成到各类工程项目之中，并非通过发送键盘消息的方法实现功能！该程序运行后热键设置为CTRL+ALT+C，支持的操作系统包括：Windows XP、Windows 7、Windows 8及 Windows 10；同时兼容多种浏览器如Google Chrome, Mozilla Firefox, Internet Explorer (版本8-11), Opera以及Microsoft Edge等。对于Opera的其他版本（例如Opéra版）、Maxthon、Iron、Coowon和Slimjet，同样可以实现支持，并且Sogou浏览器与QQ浏览器也可以免费增加相应功能。代码接口采用纯C或C++编写，亦可使用Delphi语言开发；未引用任何开源库或者.NET框架。此外，该程序能够导出标准的C函数动态链接库（DLL），便于其他编程语言调用，并且可以直接将源码集成到用户自己的工程项目中进行二次开发。

查找线程入口地址的源代码

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本文章详细介绍了如何在程序中追踪并找到特定线程的入口地址，通过解析源代码来帮助开发者更好地理解与调试多线程应用程序。查询线程入口地址源码的方法有很多，可以通过查阅相关技术文档或书籍来获取所需的信息。在进行代码调试或者学习操作系统原理的过程中，了解如何找到并分析线程的入口地址是非常重要的一步。这有助于深入理解程序执行的具体流程和细节。

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