使用权重迭代的最小二乘拟合圆 需要自己根据实际，调整下权重函数的计算。 其他的应该不需要调整 ------------ 24/1/5 之前的代码中计算函数时，排序改变了对应值的权重，因此看不出IRLS的效果。 现在修改后，重新上传。

"PFC 7.0版二维隧洞非平稳渗流模拟研究：三权值法实现与颗粒流模拟的可行性拓展",【PFC 7.0版本：非平稳渗流模拟案例分析 - 以二维隧洞为实证平台，基于Fish语言三权值法】 深入探索隧道渗流机制：颗粒流模拟研究之实践。,【PFC】管域非平稳渗流模拟研究-以二维隧洞渗流为例，PFC版本为7.0。 这个案例主要以二维渗流为例，利用fish语言编写三权值法，来实现非平稳的隧道渗流研究。 旨在通过该方法的可行性扩展到非稳定渗流的颗粒流模拟。 附赠案例数据 ,PFC;二维隧洞渗流模拟;非平稳渗流;三权值法;颗粒流模拟;案例数据;PFC 7.0;可行性扩展,PFC 7.0版二维隧洞非平稳渗流模拟研究

yolov10的预训练权重，以及yolov10的训练测试程序 。包含yolov10的训练和测试代码和yolov10的官方预训练权重，权重包含yolov10所有预训练权重，文件包含yolov10b.pt、yolov10l.pt、yolov10m.pt、yolov10n.pt、yolov10s.pt、yolov10x.pt、yolov10-main.zip YOLOv10预训练权重及程序包汇集了当前最新的目标检测算法YOLO的第十个版本的预训练模型以及完整的训练和测试代码。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，以其速度快和准确性高而闻名。在目标检测领域，YOLO通过将检测任务作为一个回归问题来解决，将目标检测简化为单个神经网络的预测，从而实现了实时的目标检测。 YOLOv10的预训练权重包括了多个版本，例如yolov10b.pt、yolov10l.pt、yolov10m.pt、yolov10n.pt、yolov10s.pt和yolov10x.pt。这些权重文件代表了不同规模和性能的YOLOv10模型。"b"、"l"、"m"、"n"、"s"和"x"可能代表了不同尺寸的网络结构，例如小型、轻量级、中型、大型等，这些结构适合不同的应用场景和计算能力需求。小尺寸模型如yolov10s.pt适合在计算资源有限的设备上运行，而大型模型如yolov10x.pt则能够提供更高的准确率，适用于高性能的服务器或工作站。 此外，包含的文件还有yolov10-main2.zip，这可能是一个包含训练和测试代码的压缩包，用于执行YOLOv10的训练过程，并在数据集上测试模型性能。这些代码能够帮助研究人员和开发者复现YOLOv10的实验结果，并在此基础上进行改进和研究。 在深度学习和计算机视觉领域，预训练权重是十分宝贵的资源。它们通常由研究者在大型数据集上训练得到，并公开分享，以便其他研究者可以利用这些权重作为起点，加速自己的研究进程或进行特定应用的开发。预训练权重能够帮助新手更快地入门深度学习项目，并为有经验的工程师提供一个强大的基线，用于解决实际问题。 YOLOv10的程序包为研究人员提供了完整的训练和测试流程，确保了从数据准备到最终模型评估的各个环节都能顺利进行。由于YOLO算法的特点，它在自动驾驶、视频监控、医疗影像分析和机器人视觉等众多领域有着广泛的应用前景。因此，YOLOv10的出现无疑将推动这些领域的发展，加速智能系统的部署和应用。 由于YOLOv10是在YOLO系列算法的基础上发展起来的，了解YOLOv10的同时也需要对之前的版本有所了解，这样才能更好地把握其演进和改进的方向。随着技术的不断进步，未来还会有更多版本的YOLO被开发出来，以满足不断增长的工业和学术需求。

codeformer.pth是 Stable Diffusion 的换脸插件ReActor所使用的权重文件，包含了模型在训练过程中的所有参数。当需要使用CodeFormer模型进行预测或者微调时，需要加载这个文件来初始化模型的参数。 解决了stable-diffusion-webui中自动下载超时或报错的问题： 下载后存放在sd-webui-aki\models\Codeformer目录下 在人工智能领域，尤其是计算机视觉与图像处理方向，换脸技术一直是一项引人注目的研究课题。换脸技术的应用范围非常广泛，从娱乐影视行业的特效制作，到社交媒体的安全验证，再到个人隐私保护，都有着重要的应用场景。随着深度学习技术的快速发展，尤其是生成对抗网络（GAN）的兴起，使得换脸技术在效果和效率上有了质的飞跃。 Stable Diffusion是一种先进的深度学习模型，它采用了深度学习中的扩散模型原理，通过在潜在空间中逐步学习数据分布，最终生成高质量的图像。Stable Diffusion模型的稳健性与灵活性使其在AI绘画领域内得到了广泛的认可和应用。其核心优势在于能够生成分辨率高、细节丰富、视觉效果逼真的图像。 ReActor是Stable Diffusion的一个扩展插件，专门用于换脸任务。换脸技术的核心在于能够将一个人的脸部特征映射到另一个人的面部图像上，而保持目标图像的整体一致性。这个过程涉及到图像处理、特征提取、特征迁移以及图像合成等多个技术环节。ReActor插件正是在此基础上，进一步优化了换脸过程，使得操作更加简便，换脸效果更加自然流畅。 codeformer.pth是ReActor插件的核心组成部分，它是一个权重文件，存储了模型训练过程中学习到的所有参数。这些参数对于模型的预测性能至关重要，因为它们决定了模型在实际应用中的表现。在使用CodeFormer模型进行预测或者微调时，必须加载这个权重文件来初始化模型的参数。这样，模型才能够根据预训练的参数，快速准确地进行换脸操作。 在实际应用中，用户可能会遇到一些技术问题，比如在网络环境中下载时出现的超时或报错。为了解决这类问题，开发者们通常会预先准备好预训练模型的权重文件，并通过稳定的服务器提供下载。这样的文件在下载后，需要按照一定的目录结构存放，以确保软件能够正确识别和加载。根据描述，codeformer-v0.1.0.pth文件应当放置在sd-webui-aki\models\Codeformer目录下，以保证ReActor插件的正常工作。 人工智能软件与插件的发展，为各行各业带来了深刻的变革。像ReActor这样的换脸插件，不仅体现了人工智能技术在图像处理领域的进步，也让我们预见到未来技术在多媒体内容创作、网络信息安全以及个性化娱乐等领域的应用潜力。

基于权重的斗地主游戏AI算法，AI algorithms for chinese landlord card game, based on weights

YOLOv4是一种高效且准确的目标检测模型，全称为"YOLO: You Only Look Once"的第四代版本。该模型由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao在2020年提出，旨在解决实时目标检测中的速度与精度之间的平衡问题。YOLOv4在前几代的基础上进行了多方面的优化和改进，使其在COCO数据集上取得了非常优秀的性能，同时保持了较高的运行速度。 YOLOv4的核心在于其网络结构，它采用了大量的先进技术和模块，如Mish激活函数、SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling）、CBAM（Channel Attention and Spatial Attention Module）以及PANet（Path Aggregation Network），这些设计都有助于提升模型的定位和识别能力。此外，YOLOv4还利用了数据增强技术，如Mosaic数据增强和CutMix策略，以提高模型对不同场景的泛化能力。 `yolov4.weights`是YOLOv4模型训练得到的预训练权重文件，它是经过大量图像数据训练后的模型参数集合。这个文件对于那些想要使用YOLOv4进行目标检测但没有足够计算资源或时间来训练新模型的人来说极其重要。通过加载`yolov4.weights`，用户可以直接在自己的数据集上进行微调或直接应用到目标检测任务中，大大降低了应用门槛。 在实际应用中，通常会使用Darknet框架来加载和运行YOLOv4模型。Darknet是一种轻量级、高效的深度学习框架，特别适合在嵌入式设备或GPU上运行实时目标检测任务。用户需要下载Darknet源代码，然后将`yolov4.weights`权重文件放置在正确的位置，修改配置文件以指向这个权重文件，最后编译并运行Darknet，就可以利用YOLOv4进行目标检测了。 YOLOv4在目标检测领域具有显著的优势，它的高精度和快速响应使其成为许多应用场景的首选，例如自动驾驶、安防监控、无人机导航等。`yolov4.weights`作为预训练权重，是实现这一强大功能的关键，通过与Darknet框架结合，可以方便地将YOLOv4模型应用于实际项目中。

efficientnet-b7_3rdparty_8xb32-aa_in1k_20220119-bf03951c.pth

标题中的"基于HMM的方法进行时间数据聚类的双加权集成"，涉及的关键知识点包括时间数据聚类（temporal data clustering）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、双加权集成（bi-weighted ensemble），以及模型选择（model selection）。 时间数据聚类是无监督的数据挖掘技术中的一种，旨在将未标记的数据集分成不同的组，称为簇（clusters），使得同一簇中的数据点应该是连贯或者同质的。文章提到了众多已开发用于时间数据挖掘任务的聚类算法，它们的一个共同趋势是需要解决初始化问题和自动模型选择问题。初始化问题可能是指在基于HMM的聚类技术中，由于不同的初始状态，可能导致聚类结果的差异性，而自动模型选择问题则可能指在处理时间序列数据时，需要确定最适合数据特点的聚类数量或者模型结构。 隐马尔可夫模型是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在时间序列分析、生物信息学、自然语言处理等领域有着广泛的应用。HMM通常被用于分析时间数据，因为它们能够很好地对时间序列数据中的序列性和随机性进行建模。 双加权集成是文章中提出的一种新方法，用于提升基于HMM的时间数据聚类技术。这种方法提出的双加权方案在检查每个分区以及在输入分区上优化共识函数的过程中，根据分区的重要性水平。文章中还提到了基于树的聚类算法和基于树状图的相似分区（DSPA），这种聚类算法可以优化最终的共识分区。 模型选择是指在多个候选模型中选择最符合数据特点的模型的过程。在聚类算法中，模型选择通常涉及到确定最合适的簇的数量、聚类算法的类型或者模型的参数配置。在时间数据聚类中，模型选择尤为重要，因为时间数据的序列特性要求模型能够捕捉数据随时间的动态变化。 双加权集成方法的核心在于它能够自动确定簇的数量，并且在各种时间数据集上表现出优异的聚类性能，包括合成数据集、时间序列基准数据集和现实世界中的运动轨迹数据集。这表明该方法在解决时间数据聚类问题时具备一定的通用性和优越性。 文章的背景介绍部分强调了聚类的重要性，并提出了当前聚类算法在处理时间数据时遇到的一些共同挑战，即如何自动选择最佳的模型和簇数量。为了解决这些问题，文章提出了双加权集成方法，这是一种新颖的技术，旨在改进现有的聚类集成技术。集成学习（ensemble learning）本身是一种机器学习范式，它构建并组合多个学习器来解决同一问题，并通过组合它们的预测来提高整体性能。在聚类领域中，集成学习被用来提升聚类结果的稳定性和准确性。通过考虑不同初始条件下HMM模型生成的多个分区，并使用双加权机制和基于树状图的相似分区技术对这些分区进行优化和整合，文章的方法能够实现更好的聚类效果。 文章提到了研究的历史背景，包括接收、修订和接受的日期，以及文章的关键词。这为读者提供了文章研究过程的视角，也强调了聚类、集成学习和模型选择是该研究的核心主题。通过研究这些领域的最新进展，文章试图为时间数据聚类的研究贡献新的理论和实践成果。

在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于实时目标检测的算法。随着技术的迭代升级，YOLO的版本不断更新，以适应更为复杂和多样化的应用场景。在这些版本中，YOLOv8作为最新的一代，不仅仅是目标检测算法的更新，它还扩展到了图像分割任务中，使得模型不仅可以检测图像中的目标，还能对目标进行像素级的分割。 YOLOv8分割模型的预训练权重文件包括了不同规模的模型版本，分别为：yolov8l-seg.pt、yolov8m-seg.pt、yolov8n-seg.pt、yolov8s-seg.pt、yolov8x-seg.pt。这里的“l”、“m”、“n”、“s”、“x”代表的是模型的大小和计算复杂度，其中“l”代表大型模型，拥有更多的参数和更强的特征提取能力，而“m”、“n”、“s”、“x”则代表中型、小型、超小型和超大型模型。这些模型针对不同场景的计算资源和精确度要求，提供了灵活的选择。 预训练权重文件是深度学习模型训练中的重要资源。它们代表了模型在大规模数据集上训练后的参数状态，可以大大加速模型的训练过程并提高模型在特定任务上的性能。在使用这些预训练权重时，研究人员和开发者可以采取两种主要方式：一种是使用预训练权重作为起点，进一步在特定数据集上进行微调（fine-tuning）；另一种是直接将预训练权重用于模型初始化，在特定任务上进行端到端的训练。 YOLOv8分割预训练模型在实际应用中具有重要价值。例如，在自动驾驶系统中，车辆检测和分割是安全行驶的关键环节。通过精确地识别车辆的位置并将其与背景分离，可以更好地理解交通环境，为自动驾驶决策提供支持。此外，YOLOv8分割模型还可以应用于医疗影像分析，通过精确分割组织和器官来辅助诊断和治疗规划。 在实际部署YOLOv8分割模型时，需要注意的是，这些预训练模型虽然提供了很好的起点，但是它们的性能仍然受限于预训练数据集的质量和多样性。如果目标应用场景与预训练数据集存在较大偏差，可能需要额外的调整和优化。此外，由于YOLOv8是较新的模型，社区和研究机构可能尚未广泛发布针对特定任务的调整或优化方法，因此，研究人员可能需要自行进行这部分工作，以实现最佳的模型性能。 YOLOv8分割预训练模型权重的发布，为计算机视觉领域提供了一种新的高效工具。它们不仅能够加快模型部署的速度，还能够为特定任务提供更精确的图像分割能力。随着技术的不断进步和优化，YOLOv8分割模型有望在各个领域得到广泛的应用。

《基于改进动态窗口DWA模糊自适应调整权重的路径规划算法研究及其MATLAB实现》,《基于改进动态窗口DWA的模糊自适应权重调整路径规划算法及其MATLAB实现》,基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径规划算法 MATLAB 源码+文档 《栅格地图可修改》 基本DWA算法能够有效地避免碰撞并尽可能接近目标点，但评价函数的权重因子需要根据实际情况进行调整。 为了提高DWA算法的性能，本文提出了一种改进DWA算法，通过模糊控制自适应调整评价因子权重，改进DWA算法的实现过程如下： 定义模糊评价函数。 模糊评价函数是一种能够处理不确定性和模糊性的评价函数。 它将输入值映射到模糊隶属度，根据规则计算输出值。 在改进DWA算法中，我们定义了一个三输入一输出的模糊评价函数，输入包括距离、航向和速度，输出为权重因子。 [1]实时调整权重因子。 在基本DWA算法中，权重因子需要根据实际情况进行调整，这需要人工干预。 在改进DWA算法中，我们通过模糊控制实现自适应调整，以提高算法的性能。 [2]评估路径。 通过路径的长度和避障情况等指标评估路