# PKU-DAIR/SGL

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PKU-DAIR/SGL, dépôt open source à 158 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. A scalable graph learning toolkit for extremely large graph…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [PKU-DAIR](https://repo.masters-masters.com/owners/PKU-DAIR) |
| Étoiles | 158 |
| Forks | 23 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | MIT |
| Création | 2022 |
| Sujets | deep-learning, geometric-deep-learning, graph-neural-networks, scalable-graph-learning, network-embedding, neural-architecture-search, pytorch |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [PKU-DAIR/SGL](https://github.com/PKU-DAIR/SGL) |

## Fiche du dépôt

A scalable graph learning toolkit for extremely large graph datasets. (WWW'22, 🏆 Best Student Paper Award)

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

## Autres dépôts de PKU-DAIR

- [PKU-DAIR/AutoSci · ★ 1 723 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/PKU-DAIR/AutoSci)
- [PKU-DAIR/Starter-Guide · ★ 744 · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/PKU-DAIR/Starter-Guide)

## D’autres dépôts Python

- [apimart002w/openrouter-alternatives · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/apimart002w/openrouter-alternatives)
- [avi691/linkedin-agent-skill · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/avi691/linkedin-agent-skill)
- [LewisLeeYu-AIR/mcd-mood-palette · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/LewisLeeYu-AIR/mcd-mood-palette)
- [dustin/py-github · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/dustin/py-github)
- [emres/turkish-deasciifier · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/emres/turkish-deasciifier)
- [wooster/biplist · ★ 158 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/wooster/biplist)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.