$BTC - 在这里失去了许多关键水平，偏离了2025年的年度高点，现在在日线图上重新跌回关键的EMA以下
可能在下一次26年的开盘/0.786斐波那契(87.2k)，除非PWL/0.616斐波那契对潜在反弹具有任何意义(89.5k)

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粉丝朋友实盘空单止盈离场，粉丝朋友根据思路布局空单，一个星期翻个半舱问题不大，91563进场，90755出场，砍下800，4000油落袋，市场是灵活的，想盈利，就得学会思考，抱紧老郭，过个肥年#参与GateTradFi赢黄金 #欧美关税风波冲击市场 #GateLaunchpadIMU

自特朗普上任以来的加密货币价格变化（恰好1年前）：
$BTC：-12.3%
$ETH：-4.19%
$XRP：-39.9%
$SOL：-49.3%
$DOGE：-67.7%
$ADA：-66.6%
$LINK：-46.9%
$SUI：-68.9%
$AVAX：-68.9%
$ENA：-78.3%
$TRUMP：-82.5%
$MELANIA：-98%
谢谢你，总统先生。

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$GAT 先明确核心结论：GAT（图注意力网络）是GNN的重要分支，核心是用注意力机制动态分配邻居权重，解决GCN等固定权重的局限，兼顾自适应、可并行与可解释，适合异质/动态图与节点分类等任务，但存在计算与过拟合风险。以下从原理、优劣势、应用与实践要点展开。

一、核心原理（一句话+流程）

- 一句话：节点学会“更关注哪些邻居”，用注意力权重加权聚合邻居信息，得到更精准的节点表示。
- 计算流程：
1. 线性变换：节点特征通过权重矩阵投影到新空间
2. 注意力计算：用自注意力算邻居间相关分数，经softmax归一化
3. 加权聚合：按注意力权重聚合邻居特征，加自环保留自身信息
4. 多头增强：中间层拼接多头输出扩展维度，输出层取均值提升稳定性

二、核心优势（对比GCN）

- 自适应加权：无需依赖图结构，数据驱动学权重，更贴合复杂关系。
- 高效并行：邻居权重可独立计算，不依赖全局邻接矩阵，适配大规模与动态图。
- 可解释性强：注意力权重可可视化，便于分析关键连接与决策依据。
- 归纳能力好：能处理训练时未见过的节点与结构，泛化性更优。

三、局限与风险

- 计算成本高：随邻居数增多而上升，处理超大规模图需采样优化。
- 过拟合风险：多头注意力参数多，易在小样本上学习到噪声模式。
- 边信息利用弱：原生GAT较少直接建模边特征，适配异质图需扩展（如HAN）。
-

我的Gate 2025年终总结来了！看看我今年的表现。
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抄底已经初步成效，要是能到92000就好了，再等等。
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格陵兰的价格担忧，美元紧张 - - #cryptocurrency #比特币 #山寨币

$小股东 又加仓了1000u，慢慢和狗庄耗

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位置进的不算太好，仓位开的也比较小，先不格局了，给点反弹我再进😁
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上周我听到$btc 达到10万
#比特币地毯模式
#EXO_Crown #拉ヴィット

今天我知道Nikita正在调节旋钮

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