GIL——Python中多线程的牢固枷锁
为什么说 Python 中没有真正的多线程？事实上这一切与GIL相关。
GNN的应用
图神经网络的应用范围非常广泛，涵盖了社交网络、知识图谱、推荐系统、药物发现等多个领域；GNN能够处理复杂的图数据结构，从而在传统方法难以解决的问题上提供强有力的支持。
GNN的变种与扩展
随着图神经网络的发展，针对不同类型的图、不同规模的图以及不同任务的需求，越来越多的创新方法应运而生。
GNN中的核心概念与操作
GNN中的核心概念和操作构成了图神经网络的基础。通过信息传递、聚合、注意力机制和池化操作，GNN能够有效学习到图结构中的局部与全局特征。
图卷积网络（GCN）基础
图卷积网络的引入让深度学习模型在图数据上具备了学习能力，为许多应用场景（如推荐系统、社交网络分析等）带来了显著的性能提升。