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学习视觉相似度对于各种视觉任务至关重要，如图像聚类、人脸检测或图像检索，从而为日常应用奠定基础，如智能手机上的图像集合的智能排列、浏览器中的网络规模的图像搜索或在线购物时推荐产品。今天，学习捕捉相似度的视觉表示的主要方法是深度度量学习，它专门针对从新颖的、看不见的类中检索对象和图像。此外，相似性学习与对比学习密切相关，对比学习是自监督学习的主导方法，分别是迁移学习。 在本教程中，我们将深入介绍深度度量学习(DML)的领先学习范式，以及如何实际评估其(超出分布)泛化的未来方向。具体来说，本教程将涵盖以下主题: (i) DML目标函数的概况，(ii)先进的和上下文相关的DML公式，(iii) DML中数据采样的重要性，(iv)公平和现实地评估DML方法的最佳实践，最后，(v)我们将DML与计算机视觉和模式识别的相关领域联系起来，如对比学习，少样本学习，迁移学习和人脸识别。

有刷电机工作原理 　　有刷电机是大家早接触的一类电机，中学时物理课堂上介绍电动机也是以它为模型来展示的。有刷电机的主要结构就是定子+转子+电刷，通过旋转磁场获得转动力矩，从而输出动能。电刷与换向器不断接触摩擦，在转动中起到导电和换相作用。 　　有刷电机采用机械换向，磁极不动，线圈旋转。电机工作时，线圈和换向器旋转，磁钢和碳刷不转，线圈电流方向的交替变化是随电机转动的换相器和电刷来完成的。 　　在有刷电机中，这个过程是将各组线圈的两个电源输入端，依次排成一个环，相互之间用绝缘材料分隔，组成一个象圆柱体的东西

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Docker容器与KVM虚拟机的性能对比与研究，刘彬，崔岩松，虚拟化，作为服务器整合的一种主流方式，也是目前云计算中的核心技术。虚拟化的目的是把多台服务器由物理资源抽象成逻辑资源，构

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