Spark—GraphX编程指南
GraphX 是新的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看，GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD：一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算，GraphX 公开了一组基本的运算（例如，subgraph，joinVertices和mapReduceTriplets），以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外，GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器，以简化图形分析任务。
【图神经网络DGL】消息传递范式
消息函数：接受一个参数 edges，这是一个 dgl.EdgeBatch 的实例， 在消息传递时，它被DGL在内部生成以表示一批边。edges有三个成员属性：src、dst和data，分别用于访问源节点、目标节点和边的特征。
【图神经网络DGL】消息传递范式
【图神经网络DGL】消息传递范式
消息函数：接受一个参数 edges，这是一个 dgl.EdgeBatch 的实例， 在消息传递时，它被DGL在内部生成以表示一批边。edges有三个成员属性：src、dst和data，分别用于访问源节点、目标节点和边的特征。
半监督算法概览(Python)
现阶段写作计划会对各类机器学习算法做一系列的原理概述及实践，主要包括无监督聚类、异常检测、半监督算法、强化学习、集成学习等。
