--2023-06-07 03:43:34-- (try: 3) https://github.com/cutelyst/cutelyst/archive/v2.11.0/cutelyst-2.11.0.tar.gz Connecting to github.com (github.com)|20.205.243.166|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response...

这是一个网络请求的过程，您正在尝试从GitHub上下载一个名为cutelyst-2.11.0.tar.gz的文件。根据输出，您的请求已经连接到GitHub服务器，并已经发送了一个HTTP请求。正在等待服务器的响应，以确定您是否可以成功下载该文件。请注意，如果您的网络连接不稳定，或者GitHub服务器正在处理大量请求，您可能需要等待一段时间才能正常下载文件。

相关问题

https://github.com/HCPLab-SYSU/SR.

https://github.com/HCPLab-SYSU/SR是一个名为"Deep Reasoning with Knowledge Graph for Social Relationship Understanding"的项目，由Zhouxia Wang, 陈添水, 任思捷, 余伟浩, 成慧, 林倞在IJCAI 2018上发表。你可以在arXiv上找到该项目的论文(https://arxiv.org/abs/1807.00504)，并且在GitHub上找到该项目的代码(https://github.com/HCPLab-SYSU/SR)。这个项目的目标是通过知识图谱进行社交关系的理解。它在PISC数据集上进行实验，并与旧方法进行对比，取得了很好的成果。在各类亲密、非亲密、没关系的社交关系上，研究者的新方法相比旧方法获胜。在6种细分的社交关系上，新旧方法平分秋色。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [一个八卦的AI，嗅到了你和TA之间基情满满](https://blog.csdn.net/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/80970968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [WordPress.com REST API开发人员控制台-由https://github.com/Automattic/wp-api-console取代-Node.js开发](https://download.csdn.net/download/weixin_42108778/19120401)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3

https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 是ORB_SLAM3的源码存储库，它是基于ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI构建的系统。ORB_SLAM3可以在纯视觉或者视觉惯导的系统中鲁棒地运行，支持单目、双目和RGB-D利用针孔或鱼眼模型，甚至可以自定义模型。该系统在EuRoC数据集上达到了平均3.6cm的精度，在利用手持设备快速移动的TUM-VI数据集（AR/VR场景）上达到了9mm的精度。你可以在这个链接上找到并下载ORB_SLAM3源码：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3。