為什麼有網路圖

1. 網路圖的構成要素有哪些

網路圖是一種圖解模型，形狀如同網路，故稱為網路圖。網路圖是由作業(箭線)、事件(又稱節點)和路線三個因素組成的。
1、作業。是指一項工作或一道工序，需要消耗人力、物力和時間的具體活動過程。
2、事件。是指某項作業的開始或結束，它不消耗任何資源和時間，在網路圖中用 "○"表示，"○"是兩條或兩條以上箭線的交結點，又稱為結點。
3、路線。是指自網路始點開始，順著箭線的方向，經過一系列連續不斷的作業和事件直至網路終點的通道。

2. 老公手機經常存網路美女的圖片，甚至有裸的，怎麼辦

老公手機里經常存美女甚至是很裸露的圖片，我覺得有以下幾種方法可以參考解決：
一，正視它。我們都知道，好色是人的本性。不管是男的還是女的，都是好色的，這點無可非議，只是由於社會倫理以及習俗，我們一般都會將這種心態藏起來。但是男女對這個東西的表現又有點不同，一般來說女生是比較含蓄的，男生就比較大膽了。比如看各種美女視頻，存美女圖片。在旁人看來，這種做法有可能會讓人覺得很不舒服，尤其是在公共場合之下。但是如果往深里想一下，這是很正常的。男人如果不好色，那我們的生活該多麼乏味，甚至，有可能就不會結婚生子了。

以上就是我對此問題的一些看法。希望幫助到大家。

3. 為什麼在網路上會有很多不健康的圖片為什麼沒有人來控制

金錢！淫逸！
男人好色，女人好盪，商家好利。
你上網，我上網。
花錢上網。
你不看片，我不看片
有人看。
改革開放好，
好過了頭
低俗文化沖擊了五千年來積淀的文明
一句話
實際上
症腐吳能

4. 我用的是華為手機！怎麼我一打開圖庫就會有沒拍過照的圖片！怎麼設置那些網路圖片不自動下載在圖庫裡面！

出現的是什麼圖片呢？如果是雜志鎖屏圖片，可以取消自動更新：
打開設置，點擊鎖屏和密碼 > 雜志鎖屏，關閉WLAN 下自動更新圖片開關。
註：WLAN 下自動更新圖片開關在開啟了雜志鎖屏圖片更新開關後才可見。雜志鎖屏圖片只能在連接 WLAN 時才會自動更新。

5. 為什麼有圖卷積神經網路

本質上說，世界上所有的數據都是拓撲結構，也就是網路結構，如果能夠把這些網路數據真正的收集、融合起來，這確實是實現了AI智能的第一步。所以，如何利用深度學習處理這些復雜的拓撲數據，如何開創新的處理圖數據以及知識圖譜的智能演算法是AI的一個重要方向。
深度學習在多個領域的成功主要歸功於計算資源的快速發展（如 GPU）、大量訓練數據的收集，還有深度學習從歐幾里得數據（如圖像、文本和視頻）中提取潛在表徵的有效性。但是，盡管深度學習已經在歐幾里得數據中取得了很大的成功，但從非歐幾里得域生成的數據已經取得更廣泛的應用，它們需要有效分析。如在電子商務領域，一個基於圖的學習系統能夠利用用戶和產品之間的交互以實現高度精準的推薦。在化學領域，分子被建模為圖，新葯研發需要測定其生物活性。在論文引用網路中，論文之間通過引用關系互相連接，需要將它們分成不同的類別。自2012年以來，深度學習在計算機視覺以及自然語言處理兩個領域取得了巨大的成功。假設有一張圖，要做分類，傳統方法需要手動提取一些特徵，比如紋理，顏色，或者一些更高級的特徵。然後再把這些特徵放到像隨機森林等分類器，給到一個輸出標簽，告訴它是哪個類別。而深度學習是輸入一張圖，經過神經網路，直接輸出一個標簽。特徵提取和分類一步到位，避免了手工提取特徵或者人工規則，從原始數據中自動化地去提取特徵，是一種端到端（end-to-end）的學習。相較於傳統的方法，深度學習能夠學習到更高效的特徵與模式。
圖數據的復雜性對現有機器學習演算法提出了重大挑戰，因為圖數據是不規則的。每張圖大小不同、節點無序，一張圖中的每個節點都有不同數目的鄰近節點，使得一些在圖像中容易計算的重要運算（如卷積）不能再直接應用於圖。此外，現有機器學習演算法的核心假設是實例彼此獨立。然而，圖數據中的每個實例都與周圍的其它實例相關，含有一些復雜的連接信息，用於捕獲數據之間的依賴關系，包括引用、朋友關系和相互作用。
最近，越來越多的研究開始將深度學習方法應用到圖數據領域。受到深度學習領域進展的驅動，研究人員在設計圖神經網路的架構時借鑒了卷積網路、循環網路和深度自編碼器的思想。為了應對圖數據的復雜性，重要運算的泛化和定義在過去幾年中迅速發展。