为什么有网络图

1. 网络图的构成要素有哪些

网络图是一种图解模型，形状如同网络，故称为网络图。网络图是由作业(箭线)、事件(又称节点)和路线三个因素组成的。
1、作业。是指一项工作或一道工序，需要消耗人力、物力和时间的具体活动过程。
2、事件。是指某项作业的开始或结束，它不消耗任何资源和时间，在网络图中用 "○"表示，"○"是两条或两条以上箭线的交结点，又称为结点。
3、路线。是指自网络始点开始，顺着箭线的方向，经过一系列连续不断的作业和事件直至网络终点的通道。

2. 老公手机经常存网络美女的图片，甚至有裸的，怎么办

老公手机里经常存美女甚至是很裸露的图片，我觉得有以下几种方法可以参考解决：
一，正视它。我们都知道，好色是人的本性。不管是男的还是女的，都是好色的，这点无可非议，只是由于社会伦理以及习俗，我们一般都会将这种心态藏起来。但是男女对这个东西的表现又有点不同，一般来说女生是比较含蓄的，男生就比较大胆了。比如看各种美女视频，存美女图片。在旁人看来，这种做法有可能会让人觉得很不舒服，尤其是在公共场合之下。但是如果往深里想一下，这是很正常的。男人如果不好色，那我们的生活该多么乏味，甚至，有可能就不会结婚生子了。

以上就是我对此问题的一些看法。希望帮助到大家。

3. 为什么在网络上会有很多不健康的图片为什么没有人来控制

金钱！淫逸！
男人好色，女人好荡，商家好利。
你上网，我上网。
花钱上网。
你不看片，我不看片
有人看。
改革开放好，
好过了头
低俗文化冲击了五千年来积淀的文明
一句话
实际上
症腐吴能

4. 我用的是华为手机！怎么我一打开图库就会有没拍过照的图片！怎么设置那些网络图片不自动下载在图库里面！

出现的是什么图片呢？如果是杂志锁屏图片，可以取消自动更新：
打开设置，点击锁屏和密码 > 杂志锁屏，关闭WLAN 下自动更新图片开关。
注：WLAN 下自动更新图片开关在开启了杂志锁屏图片更新开关后才可见。杂志锁屏图片只能在连接 WLAN 时才会自动更新。

5. 为什么有图卷积神经网络

本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。
深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如 GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频）中提取潜在表征的有效性。但是，尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据已经取得更广泛的应用，它们需要有效分析。如在电子商务领域，一个基于图的学习系统能够利用用户和产品之间的交互以实现高度精准的推荐。在化学领域，分子被建模为图，新药研发需要测定其生物活性。在论文引用网络中，论文之间通过引用关系互相连接，需要将它们分成不同的类别。自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理，颜色，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。相较于传统的方法，深度学习能够学习到更高效的特征与模式。
图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战，因为图数据是不规则的。每张图大小不同、节点无序，一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点，使得一些在图像中容易计算的重要运算（如卷积）不能再直接应用于图。此外，现有机器学习算法的核心假设是实例彼此独立。然而，图数据中的每个实例都与周围的其它实例相关，含有一些复杂的连接信息，用于捕获数据之间的依赖关系，包括引用、朋友关系和相互作用。
最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。受到深度学习领域进展的驱动，研究人员在设计图神经网络的架构时借鉴了卷积网络、循环网络和深度自编码器的思想。为了应对图数据的复杂性，重要运算的泛化和定义在过去几年中迅速发展。