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自监督-Iterative Graph Self-distillation
自监督-Iterative Graph Self-distillation 标签：自监督、图神经、知识蒸馏、图学习、对比学习 动机 在各个领域图是普遍存在，虽然最近的图神经网络 GNN 在节点表示和图表示方面有很大的进展，其都是通过聚合邻居信息结合自身信息并通过非线性变换，但是这些网络的一个关键是需要大量的opencv solvepnp函数各种方法比较
官方文档对该函数的介绍： bool cv::solvePnP(InputArray objectPoints,InputArray imagePoints,InputArray cameraMatrix,InputArray distCoeffs,OutputArray rvec,OutputArray tvec,bool useExtrinsicGuess = false,int flags = SOLVEPNP_ITERATIVE ) 已知匹配的世界Iterative Postorder Traversals of Binary Tree
二叉树非递归后序遍历 1. Using 1 stack O(n) time, O(n) space 初始设置栈为空，当前节点为根节点 执行以下操作，直到栈为空且当前节点为空时停止： 当前节点入栈，将左孩子设为当前节点，直到当前节点为空。令当前节点为stack[-1]如果当前节点右孩子为空，或等于prev（说明已经访问过右