图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里，因为信息的联通性，大部分的信息可以被建模为图。例如，化合物中的原子是节点，它们之间的键是边。图神经网络的美妙之处在于它们能够在不牺牲重要细节的情况下直接对图结构数据进行操作。这一点在处理复杂的数据集（如化合物）时尤为明

·运算符用于预处理器期将宏参数转换为字符串·的转换作用是在预处理器完成的，因此只在宏定义中有效·编译器不知道的转换作用·用法：defineSTRING(x)xprintf(&34;%sn&34;,STRING(HELLOWorld!));例子251：

题目给定一个二维的矩阵，包含<code&39;X&39;</code和<code&39;O&39;</code（字母O）。找到所有被<code&39;X&39;</code围绕的区域，并将这些区域里所有的<code&39;O&39;

闯关记简介由于近期项目需要完成一个图像分析的任务，而以前也对OpenCV有所耳闻，但没有技术和产品上的需求，所以虽然想找时间玩玩，但苦于时间的紧张，一直没有真正去touch，这次打算正好利用这次机会做深入一点的研究。实验环境Ubuntu16.0464Bit