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联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

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先上一张图：!大话设计模式UML类图(http://uploadimages.jianshu.io/upload_images/1628444e65597459714a228.png?imageMogr2/autoorient/strip%7CimageView2/2/w/1240)概述类图(ClassDiagram)是面向对象

近日，大规模图数据库HugeGraph宣布，正式发布图可视化分析平台HugeGraphHubblev1.5版本。该版本全面升级平台可视化工具，打造一站式图服务，从数据建模，到数据快速导入，再到数据的在线、离线分析，以及图的统一管理，实现了图应用全流程的向导式操作，旨在提升社区用户的使用顺畅度，降低使用门槛，提供更为高效易用的使用体验。HugeGr

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1/2继承的概述：31.提高了代码复用性，简化了代码42.让类与类之间产生了继承关系，才有了后面的多态特性的存在5注意：千万不要为了获取其他类的功能简化代码，而建立继承关系，必须要类与类之间存在继承关系，继承关系：isa67子类拥有父类的成员，子类不能拥有父类

命令模式命令模式很好理解，举个例子，司令员下令让士兵去干件事情，从整个事情的角度来考虑，司令员的作用是，发出口令，口令经过传递，传到了士兵耳朵里，士兵去执行。这个过程好在，三者相互解耦，任何一方都不用去依赖其他人，只需要做好自己的事儿就行，司令员要的是结果，不会去关注到底士兵是怎么实现的。我们看看关系图：!(https://oscim

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