@秋秋蛮吊：复读太不公平了，他们多学了一年。” “你也可以复读，到时候天平不就向你倾斜了吗？” 请对这段对话发表你的看法。

这段对话涉及到教育公平的问题。复读确实可以给学生更多的时间来学习，但是对于那些没有复读的学生来说，他们可能会面临更大的挑战和压力。此外，复读并不是每个人都能承担得起的，因为这需要额外的经济支出和时间投入。因此，我们应该更注重改善教育质量和公平性，让每个学生都有机会获得优质的教育资源，而不是仅仅依赖于复读来提高他们的成绩和竞争力。

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1108 String复读机

1108 String复读机是一个字符串处理的题目。给定一个长度不超过10^4的、仅由英文字母构成的字符串，要求按照StringString...的顺序重新调整字符的顺序，并忽略其他字符。即只输出字符串中按照String的顺序出现的字符，并且重复出现的字符保留相同的个数。例如，对于字符串gnirtSSs，应该调整成StringS输出，其中多余的字符s被忽略。

图神经网络复读取数据集的代码

当使用图神经网络进行数据集的复读时，通常需要使用一些库和工具来加载和处理图数据。以下是一个示例代码，展示了如何使用DGL库来加载和处理图数据集：

import dgl
from dgl.data import citation_graph

# 加载数据集
dataset = citation_graph.load_cora()

# 创建图
g = dataset

# 打印图的信息
print('Number of nodes:', g.number_of_nodes())
print('Number of edges:', g.number_of_edges())

# 获取节点特征和标签
features = g.ndata['feat']
labels = g.ndata['label']

# 打印节点特征和标签的维度
print('Feature shape:', features.shape)
print('Label shape:', labels.shape)

在这个示例中，我们使用了DGL库来加载一个名为Cora的图数据集。首先，我们通过调用`citation_graph.load_cora()`函数加载Cora数据集。然后，我们从数据集中获取第一个图对象`g`。我们可以使用`g.number_of()`和`g.number_of_edges()`函数获取图的节点数和边数。

接下来，我们可以通过访问`g.ndata`字典来获取节点特征和标签。在这个示例中，我们假设节点特征保存在`'feat'`键下，标签保存在`'label'`键下。我们可以使用`features.shape`和`labels.shape`来获取节点特征和标签的维度。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体的数据集和图神经网络模型进行适当的修改。