[其它] MasterChiefJunior1-源码

说明：硕士初级1
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[其它] weather-dash-源码

说明：天气破折号
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[其它] htmlbasic-源码

说明：html基本
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[其它] simple-carousel-源码

说明：simple-carousel
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[其它] db-json-源码

说明：db-json
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[其它] Inroute-源码

说明：途中
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[其它] test-chessboard-element-源码

说明：Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。您的应用已准备
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[其它] my-blog:我的个人博客，由Django制作-源码

说明：我的博客 我的个人博客（使用Django创建）。
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[其它] tfjs-transfer-learning-image-classifier-源码

说明：TensorFlow JS转移学习图像分类器 Tensorflow.js教程使用脚本标签作为加载文件的入口点。我将通过npm安装并使用Create React App并在可能的情况下进行模块化。我将添加Material UI并着眼于开发渐进式Web应用程序。我将参考Tensorflow JS上的二维线性回归教程中的代码并对其进行重构： Tensorflow.js允许您在浏览器中运行机器学习模型以进行分析和培训。 与React合并的代码实验室可以在分支tfjs-image-classifier-
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[其它] resume-源码

说明：resume
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[其它] DeepSFM:这是ECCV2020论文“ DeepSFM”的PyTorch实现-源码

说明：深度SFM 这是ECCV2020（口服）论文“ DeepSFM：通过深度包调整进行运动的结构”的PyTorch实施。 在这项工作中，我们设计了一种物理驱动的体系结构，即DeepSFM，该体系结构受传统的Bundle Adjustment（BA）的启发，该体系结构由两种基于成本量的体系结构分别用于深度和姿势估计，并不断地进行改进以改善这两种体系。深度（结构）和姿势（运动）的显式约束条件，与学习组件结合在一起时，可带来传统BA和新兴的深度学习技术的优点。我们的框架从不同的角度接收场景的帧，并为所有帧
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[其它] bee-dmr-源码

说明：蜜蜂小话 这是Bee，它是Smalltalk-80派生环境的实现。 Bee被设计为在64位体系结构的现代基于JIT的运行时系统之上运行。 制作说明 该存储库被认为是通过其他模块化语言实现框架（特别是构建的。
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