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说明：MIC：挖掘类间特征以改进深度度量学习 编者： 卡斯滕·罗斯（ ） 比亚乔·布拉托利（Biagio Brattoli）（ ） 比约恩·奥默（BjörnOmmer） 主要联系人：Karsten Roth 对于基线实现，请查看和随附的论文！ 该存储库包含用于运行我们的ICCV 2019论文《挖掘类间特征以改进深度度量学习》 （ ）中提出的运行管线的代码。 由于改进了基线方法的实施，因此将该管道用于具有半硬采样的ProxyNCA和Triplet的结果要好于本文中提到的结果。 注意：
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[其它] wenbo_W-源码

说明：<<<<<<< HEAD这是一个非常好的项目 这是一个大叔的项目你值得下载真没骗人 694b6fe63b8173d4db11d45ecaf52124e3e1ecf9
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[其它] 单层MoS2中Mo，S空位和V掺杂诱导的新型光学性质

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说明：全卷积网络的端到端目标检测 该项目在PyTorch上提供了“”的实现。 本文中的实验是在内部框架上进行的，因此我们在上重新实现了它们，并报告了以下详细信息。 要求 scipy> = 1.5.4 开始使用 在本地安装cvpods（需要cuda进行编译） python3 -m pip install ' git+https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git ' # (add --user if you don't have per
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说明：DynamoTrader 最终将由AWS，DynamoTrader发行人，DynamoDB实用程序，Danamo银行的服务，AWS的服务总库，类似的Uma存储库和可操作性的永久存储库等组成。贸易商。 Comosãotransaçõesem Frequence，Escolhi o DynamoDB devido sua flexibilidade Schema（Key-Value e Documentos），baixissímalatência（10MS）e复制副本3 AZ的garantind
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[其它] CSharpCourse.github.io-源码

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