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机器学习算法与自然语言处理出品
@公众号原创专栏作者 忆臻
学校 | 哈尔滨工业大学 SCIR实验室博士生在读
Jure Leskovec，他是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。
CS224W | Home
课程目录为：
01：课程介绍和图机器学习（Introduction; Machine Learning for Graphs）
02：传统图机器学习方法（Traditional Methods for ML on Graphs）
03：链接分析：PageRank（Link Analysis: PageRank）
04：节点嵌入（Node Embeddings）
05：标签传播节点分类（Label Propagation for Node Classification）
06：图神经网络模型（Graph Neural Networks 1: GNN Model）
07：图神经网络：设计空间（Graph Neural Networks 2: Design Space）
08：图神经网络应用（Applications of Graph Neural Networks）
09：图神经网络理论（Theory of Graph Neural Networks）
10：图神经网络嵌入（Knowledge Graph Embeddings）
11：知识图谱推理（Reasoning over Knowledge Graphs）
12：基于GNNs的频繁子图挖掘（Frequent Subgraph Mining with GNNs）
13：网络社区结构（Community Structure in Networks）
14：传统图生成式模型（Traditional Generative Models for Graphs）
15：深度图生成式模型（Deep Generative Models for Graphs）
16：GNNs可扩展（Scaling Up GNNs）
17：动态图学习（ Learning on Dynamic Graphs）
18：计算生物学GNNs（GNNs for Computational Biology）
19：GNNs科学应用（GNNs for Science）
20：GNNs工业应用 (Industrial Applications of GNNs)
相关slides可以直接下载，链接为：
http://web.stanford.edu/class/cs224w/
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原文链接
简介 在 Android 11 上，Android 运行时 (ART) 引入了一个名为 Structural Class Redefinition (类的结构性重定义) 的 JVMTI API 扩展。本文将介绍类的结构性重定义的功能，并介绍在实现该功能所遇到的问题，包含我们对问题的思考、权衡及解决方案。类的结构性重定义是一个运行时功能，它扩展了 Android 8 中引入的重定义类方法，Android Studio 里的 Apply Changes 可以通过它来改变类的自身结构，并可以在类中增加变量或者方法。 查看相关文档 了解 Android Studio ‘Apply Changes’ 功能的工作机制，以及在后续博客中了解其如何使用类的结构性重定义进行扩展。未来 Android Studio
公众号关注 “ ML_NLP ” 设为 “ 星标 ”，重磅干货，第一时间送达！ 根据笔者的工作经验，多数作者在论文写作时，对论文的摘要、引言、结尾的写作，或马马虎虎，或不得要领，大大影响了论文的被关注度和影响力。其实，科技论文不仅仅是向人们展示最新科技成果，更重要的是把科研和应用联系起来，在向人们展示科技成果的同时，指出科技成果的应用前景。科技论文的摘要、引言、结尾（结束语）三部分是科技论文中的精华，写好这三部分对论文的刊发和科技成果的推广大有好处。 1 写全摘要三要素，提高论文被引频次和被读率 在当今的信息爆炸时代，各种媒体带给读者大量信息，使人们必须对所面对的信息加以筛选。为了吸引读者，文章摘要的写作就显得尤其重要，有时直接影响文章的被引频次、EI和SCI的收录。对于科技期刊的文章，摘要是以提供文献内容梗概为目的，以不加任何修饰和评价的语言，简明、确切地记述论文的重要内容的短文。摘要（包括英文摘要）主要由三部分组成，
