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持续学习 这是以下论文中描述的持续学习实验的PyTorch实现： 三种持续学习的方案（） 具有反馈连接的生成性重放是持续学习的通用策略（） 要求 当前版本的代码已经过测试： pytorch 1.1.0 torchvision 0.2.2 运行实验 可以使用main.py运行单个实验。 主要选项有： --experiment ：哪个任务协议？ （ splitMNIST | permMNIST ） --scenario ：根据哪种情况？ （ task | domain | class ） --tasks ：多少个任务？ 要运行特定方法，请使用以下命令： 上下文相关门（XdG）：

本系统的用户将分为两类：运动员用户和裁判员用户。学生用户为系统的普通用户，它包括当前系统中所有的运动员信息，其用户名为运动员的姓名，该类用户只能对自己的成绩信息进行浏览，不具有浏览和查找他人信息的权限，也不能对自身和他人的信息进行管理。裁判员用户为系统的高级用户，他们有特定的权限对系统中的所有成绩信息进行浏览、查找，并进行管理，而且可以使用相应的报表功能。 2按照运动员进行运动会成绩管理的模块

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BA和小世界网络，是研究复杂网络的基础，有源代码。