[其它] 介绍-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： npm 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。 npm 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。 npm run 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
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[其它] 区分性深度转移度量学习，用于跨场景人员重新识别

说明：针对跨场景人员重新识别（Re-ID），提出了一种有区别的深度传输度量学习方法，称为DDTML。 为了在新场景中开发Re-ID模型，认为有必要使用大量成对的，跨相机视图的人像。 然而，由于金钱成本和贴标签时间，这项工作非常昂贵。 为了解决这个问题，提出了一种跨场景的Re-ID DDTML。 具体地，为了测量跨场景的分布差异，通过将数据的判别信息嵌入到最大平均差异的概念中，提出了一种基于类分布的最大平均差异。 与大多数度量学习方法通​​常会学习线性距离以将数据投影到特征空间不同，DDTML使用深度神
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[其它] 我们失业-源码

说明：我们失业
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[其它] Recommendations_with_ibm-源码

说明：与IBM的建议 目录 描述 我建立了这个专门用于Udacity的数据科学家纳米学位计划的项目。 该项目包括六个部分： 探索性数据分析 基于排名的建议 基于用户-用户的协同过滤 基于内容的建议（不需要） 矩阵分解 附加内容和结论 提供总结了我们对的实验 如何安装应用程序？ 该项目的开发环境如下： Ubuntu 18.04 LTS Python 3.6+ 您可以使用conda create --name your_env_name --file package_list.txt来安装项
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[其它] sar-operations-节点-源码

说明：sar-operations-节点 开发中。 印度空军下的NASA SpaceApps和SmartIndiaHackathon 通过海上搜索和救援技术找到一架被击落的飞机。 在以下位置查看工作模型： :
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[其它] goit-js-hw-10-food-service-源码

说明：goit-js-hw-10-food-service Установитьвсезависимости。 npm安装 Изапуститьрежимразработки。 npm开始 Вовкладкебраузераперейтипоадресуhttp 。 建筑 Длятогочтобысоздатьоптимизированныефайлыдляхостинга，необходимовыполнитьследующуюкоману。 Вкорнепроектапоявитсяпа
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[其它] Unit12-员工管理系统-源码

说明：Unit12-员工管理系统
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[其它] 华为公司研发项目管理精髓

说明：在中国南方一个新兴的城市—深圳，成立三十年时间，诞生了许多优秀的科技型企业，华为公司就是其中的一个。华为公司成立于1984年，从三万元人民币开始创业，至2008年合同销售收入达233亿美元，经历了24年的时间。华为公司研发项目管理模式，是从国外引入的，要追溯于二十世纪末期，当时华为公司销售额已经达到几十亿，为了谋求更好的发展，任正非总经理取经于国内外，请人大的教授做过《华为基本法》，对公司的文化理念进行了系统阐述。后来，由于基本法的高端性，也解决不了产品开发中遇到的质量和成本问题，1998年任正
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[其它] 带有主题切换器主控的社交媒体仪表板-源码

说明：前端导师-带有主题切换器的社交媒体仪表板 欢迎！ :waving_hand: 感谢您检查此前端编码挑战。 挑战可让您提高现实工作流程中的技能。 为了应对这一挑战，您需要对HTML，CSS和一小部分Javascr ipt有基本的了解。 挑战 您面临的挑战是构建此社交媒体仪表板，并使其看起来与设计尽可能接近。 您可以使用任何喜欢的工具来帮助您完成挑战。 因此，如果您有想要练习的东西，请随时尝试。 您的用户应该能够： 根据设备的屏幕尺寸查看网站的最佳布局 查看页面上所有互动元素的悬停状态
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[其它] 用于半监督人脸识别的成本敏感型标签传播

说明：在实际应用中，不同的学习和预测错误可能会为同一系统带来不同的成本。 此外，在实践中，成本标签信息通常仅适用于少数训练样本。在半监督环境中，标签传播对于推断未标记培训数据的成本信息至关重要。 现有方法通常在有监督的成本敏感型学习之前独立进行标签传播。 预先计算的标签信息保持固定，这可能在随后的学习过程中变得次优，从而降低了整体系统性能。 在本文中，我们为半监督人脸识别开发了一个统一的成本敏感框架，该框架可以迭代方式共同优化推断的标签信息和分类器。 我们在面部基准数据集上的实验表明，与最新的标签传播
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[其它] gigeo：ParaDesafíoLatam-源码

说明：gigeo：ParaDesafíoLatam
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[其它] go_heroku-源码

说明：go_heroku
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