Emma Jane Pooley (born 3 October 1982) [3] is a British-Swiss athlete in multiple sports. A former professional cyclist who specialised in time trials and hilly races, she later transferred to endurance running, duathlon and triathlon, and was four-times world champion in …

In February 2018, GCN announced the addition of time trial and duathlon world champion Emma Pooley to the team. [10] On 24 March 2019, Pooley announced that after presenting for a year she would be leaving the channel to concentrate on engineering.

我的手是拿来摇车的！，火6全碳的只需要3999元，公路车是买斯特拉600还是pcr ltd2+？，美利达今年的王炸车型 斯特拉600来啦，elilee 现在到你骑我了，【gcn】你所不知道的把自己变慢的7种方式

【自制熟肉】【GCN】Emma学CX（第一集）——初识CXEmma does cyclo-cross episode1: A road cyclists' introduction to cross本系列共有5集 此为第一集 个人感觉很有趣就把它搬运并翻译了 希望大家喜欢翻译不易 还请大家多多三连支持 后续会把剩余4集补齐, 视频播放量 2225、弹幕量 16、点赞数 132、投硬币枚数 77、收藏 ...

25K Followers, 1,273 Following, 840 Posts - Emma Pooley (@pooleyemma) on Instagram: "Author @oat_to_joy_recipes Running mountains for🇨🇭 3x OLY 🚲 former world champion Ambassador for @vertical_coffee @i_ris.cc"

2021年2月17日 · GCN是一种能够直接作用于图并且利用其结构信息的卷积神经网络。 这篇文章解决的是在一个图中，只有少部分结点的标签是已知情况下(Semi-supervised learning)的结点分类问题。 主要思想. 正如GCN名字中的卷积所揭示的，该思想是由图像领域迁移到图领域的。然而 ...

2020年11月1日 · 相信大多数读者在了解GCN（Graph Convolutional Networks）之前，对CNN（Convolutional Neural Network）都是非常熟悉的，我们知道，在连续信号中的卷积是表征 函数 f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分,如下公式（1）。

2024年12月9日 · 本篇博客从图神经网络（GNN）的动机与模型，图卷积网络（GCN）的模型详解与公式推导引入，重点介绍图注意力网络（GAT）的目标函数推导，模型解析，并使用不同框架复现GAT论文实验，对比分析结论与论文结果，并在最后补充一定的GAT推广与优化（内附Python ...

2025年1月23日 · GNN作为一个受到MLP和CV中的卷积神经网络的启发，而从深度学习的角度来建模图结构数据的将其作为一个从图数据到目标域的映射，这般的类推是十分朴实的，但是不可避免的需要“具体问题具体分析”——不是一个通用的网络就能够在所有的图相关任务中都达到最好的效果，就像是大语言模型需要在目标域进行微调一样。 好，那么下面开始。 常见的定义有二. 数学表示. 一个图 (G) 由以下组成： 节点集合 (V): 表示图中的所有节点，通常用 (|V| = N) 表示节点 …

From World Champions and Grand Tour finishers to Olympic medalists, our presenters bring you a uniquely qualified look into the world of cycling, inspiring through their passion, humour and insight, and placing you at the heart of everything we do across YouTube, Facebook, Instagram and right here on the GCN website.