一个基于SpringBoot 2 的管理后台系统,包含了用户管理，组织机构管理，角色管理，功能点管理，菜单管理，权限分配，数据权限分配，代码生成等功能。前端采用了Layui2。数据库以MySQL为实例，理论上是跨数据库平台.

EGRET，全称为“Environmental Statistics for Geospatial REgistry and Reporting Tool”，是一个基于R语言的开源软件包，专门设计用于分析水体质量和流量的长期变化。它采用了一种名为Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season (WRTDS)的方法，这是一种统计模型，能够帮助研究人员和水资源管理者理解并预测水质参数随时间和河流流量的变化模式。WRTDS方法的核心在于考虑了时间、流量和季节性因素对水质数据的影响，从而提供更准确的分析结果。 在EGRET包中，用户可以进行以下操作： 1. 数据导入与处理：EGRET支持导入水质监测站的观测数据，包括不同时间点的水质参数（如溶解氧、氨氮、pH值等）和对应的流量数据。用户可以方便地清洗和整理这些数据，以便进一步分析。 2. 时间序列分析：EGRET提供了对时间序列数据的统计分析工具，如趋势分析、周期性分析，以及异常检测，帮助识别数据中的关键模式和变化。 3. 流量调整：WRTDS方法的一个关键步骤是将水质数据根据流量进行调整，以消除流量变化对水质参数的影响。EGRET包包含了实现这一过程的函数。 4. 季节性分析：考虑到水环境的季节性变化，EGRET允许用户对数据进行季节性分解，以揭示季节性模式。 5. 加权回归：EGRET通过WRTDS模型进行加权回归分析，权重根据时间、流量和季节变化而定，以得到更精确的参数估计。 6. 结果可视化：除了强大的数据分析功能，EGRET还提供了丰富的图形生成工具，包括时间序列图、流量调整图、回归系数图等，便于用户直观理解分析结果。 7. 预测与模拟：利用建立的模型，EGRET可以对未来水质变化进行预测，这对于水资源管理和保护至关重要。 8. 文档与支持：EGRET的官方网页（http://usgs-r.github.io/EGRET）提供了详细的文档、教程和示例，帮助用户快速上手并深入理解WRTDS方法。 EGRET-master这个压缩文件名可能是EGRET项目源代码的主分支，通常包含软件包的源代码、测试用例、文档和其他资源，对于开发者来说，这将是一个深入了解EGRET内部工作原理和进行定制开发的好起点。 EGRET是一个强大的R包，它结合了统计学和水文学的知识，为水环境研究提供了有力的工具。无论是科研人员还是水管理决策者，都能从中受益，有效地理解和应对水体质量的长期变化。

基于永磁同步电机的全速度范围无位置传感器控制仿真研究，采用方波高频注入与滑模观测器相结合的方法，并引入加权切换策略。具体而言，通过向永磁同步电机注入方波高频信号，利用其在电机参数变化时引起的响应特性，获取电机的反电动势等关键信息，进而实现对电机转子位置的准确估计。同时，借助滑模观测器强大的鲁棒性和快速动态响应能力，进一步提高位置估计精度，确保电机在不同速度区间，包括低速、中速和高速运行时，均能实现稳定、精准的无位置传感器控制。加权切换机制则根据电机运行状态动态调整控制策略的权重，优化控制效果，使系统在不同工况下均能保持良好的性能，提升系统的整体控制性能和可靠性，为永磁同步电机的高效、节能运行提供有力支持。

内容概要：本文详细探讨了永磁同步电机（PMSM）在全速域范围内的无传感器控制技术。针对不同的速度区间，提出了三种主要的控制方法：零低速域采用高频脉振方波注入法，通过注入高频方波信号并处理产生的交互信号来估算转子位置；中高速域则使用改进的滑膜观测器，结合连续的sigmoid函数和PLL锁相环，实现对转子位置的精确估计；而在转速切换区域，则采用了加权切换法，动态调整不同控制方法的权重，确保平滑过渡。这些方法共同实现了电机在全速域内的高效、稳定运行，减少了对传感器的依赖，降低了系统复杂度和成本。 适合人群：从事电机控制系统设计、研发的技术人员，尤其是关注永磁同步电机无传感器控制领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要优化电机控制系统，减少硬件成本和提升系统可靠性的应用场景。目标是在不依赖额外传感器的情况下，实现电机在各种速度条件下的精准控制。 其他说明：文中引用了多篇相关文献，为每种控制方法提供了理论依据和实验验证的支持。

资源描述：YOLOv13是由清华大学联合太原理工大学、北京理工大学等高校团队于2025年6月发布的最新实时目标检测模型，延续了YOLO系列"只需看一次"（You Only Look Once）的设计哲学。作为当前YOLO家族的最新成员，它在MS COCO数据集上以6.4G FLOPs的Nano版本实现41.6% mAP，较前代YOLOv12-N提升1.5%精度，同时参数减少0.1M。其核心突破在于首次将超图理论（Hypergraph） 引入实时检测领域，通过建模多目标间的高阶语义关联，显著提升了复杂场景下的检测鲁棒性。 适用人群：本资源主要面向计算机科学、电子信息工程或数学专业的学生，特别是那些正在从事课程设计、期末大作业或毕业设计的学生。这些项目可能涉及目标检测、图像分析或人工智能应用，而yolov13的源码和权重可以作为基础工具，帮助他们快速构建和理解目标检测系统。

在深度学习领域，尤其是计算机视觉方面，YOLO（You Only Look Once）模型因其在目标检测任务中的高效性和实时性而闻名。YOLO模型通过将目标检测任务转化为一个回归问题，在整个图像上只进行一次前向传播即可预测边界框和概率，这大大提升了检测速度。YOLO的每一代更新都在不断地优化性能和准确度，同时也对模型进行了各种改进。 从YOLOv1到YOLOv5，模型的改进体现在对速度与准确率的平衡上。YOLOv1由于其速度快、易于实现而受到社区的青睐，但其在检测精度上还有提升空间。随后的版本不断在模型结构、训练技巧和损失函数上进行创新，例如引入Anchor Box、使用Darknet作为基础网络、增加残差连接等，使得模型性能不断提升。 此次提到的YOLO11，虽然并不是官方发布的一个版本，但是预训练权重的免费获取，无疑是为研究者和开发者提供了一个强大的工具。预训练权重是指在大规模数据集上预训练好的模型参数，它能够有效地提升模型在特定任务上的性能。通过使用这些预训练权重，可以在更短的时间内训练出一个性能优越的模型，尤其是在标注数据有限的情况下。 在深度学习社区中，共享预训练模型权重是一种常见的分享精神。这种做法不仅有助于研究者和开发者节省大量的时间和计算资源，还能够促进学术和技术交流，推动整个领域的进步。免费获取预训练模型权重的行为，鼓励了更多的研究者参与到机器学习和计算机视觉的研究中来，尤其是那些资源有限的个人或小团队。 YOLO11预训练权重的免费分享，为想要在目标检测领域进行研究和应用开发的人员提供了便利。它不仅缩短了模型训练的时间，还通过社区的共同努力，提高了模型的质量和实用性。这种共享精神正是人工智能和机器学习社区快速发展的基石之一，让更多的人能够接触到前沿的技术，并在此基础上进行进一步的创新。 另外，对于那些对YOLO模型不熟悉的开发者来说，这些预训练权重还可以作为学习的范例。通过研究这些预训练模型的权重和结构，开发者可以获得对模型架构和参数设置的深入理解，这对于深入研究YOLO模型和优化自己的检测系统具有重要的意义。

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内容概要：本文详细介绍了将遗传算法应用于BP神经网络权重优化的方法，并提供了完整的Python代码实现。文中首先构建了BP神经网络的基本架构，然后通过编码和解码机制将神经网络权重转换为遗传算法的操作对象（即染色体）。接着定义了适应度函数来衡量每个个体的表现，并实现了交叉和变异操作以生成新的种群。最后展示了如何利用遗传算法加速BP神经网络的学习过程，提高模型的泛化能力和收敛速度。实验结果显示，在经过20代进化后，测试误差从0.25降至0.03，相比传统的BP算法提高了约两倍的收敛效率。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，以及希望深入了解遗传算法与神经网络结合的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要优化神经网络参数的小规模数据集任务，如物联网传感器数据预测等。主要目标是通过遗传算法改进BP神经网络的训练效果，减少过拟合并加快收敛速度。 阅读建议：读者可以通过阅读本文详细了解遗传算法的工作原理及其在神经网络中的具体应用方式。此外，还可以尝试修改代码中的某些参数设置（如隐藏层数量、交叉率和变异率），观察不同配置对最终结果的影响。

从github下载的yolov12模型权重文件。从git下载这些文件，速度太慢了，还经常断了又得重新下载。笔者将已下载好的文件整理打包，分享出来，方便大家快捷下载和使用。 https://github.com/sunsmarterjie/yolov12?tab=readme-ov-file 压缩包内文件列表包括： yolov12n.pt yolov12s.pt yolov12l.pt yolov12m.pt yolov12x.pt YOLOv12模型权重文件包含了针对不同模型规模的预训练权重，从n到x的不同后缀，代表了模型从小型到大型的版本。这些权重文件是在github上开源项目的产物，但由于网络连接不稳定，导致下载速度缓慢和频繁中断的问题，作者为了方便大家使用，对已下载的权重文件进行了整理并打包分享。这些权重文件通常用于目标检测任务，YOLO（You Only Look Once）系列模型是当前计算机视觉领域中较为流行的实时目标检测算法之一。不同版本的YOLOv12模型权重文件，如yolov12n.pt、yolov12s.pt、yolov12l.pt、yolov12m.pt和yolov12x.pt，对应于不同的计算资源和检测精度需求。例如，n版本的模型较小，运算速度较快，适合在资源受限的设备上运行，如嵌入式系统或移动设备；而x版本模型较大，具有更高的检测精度，适合在具有较强计算能力的服务器或台式机上使用。因此，用户可以根据自己的具体应用场景和硬件条件选择合适的模型权重文件进行部署和应用。由于这些文件是在开源社区中共享的，因此在使用前，用户应当遵守相关的开源许可协议，并确保合法合规地使用。下载这些文件后，可以通过深度学习框架如PyTorch加载并应用到YOLOv12模型中，进行图像目标检测的任务。

融合遗传算法与粒子群优化：自适应权重与学习因子的MATLAB实现,遗传-粒子群自适应优化算法--MATLAB 两个算法融合且加入自适应变化的权重和学习因子 ,核心关键词：遗传算法; 粒子群优化算法; 自适应变化; 权重; 学习因子; MATLAB实现; 融合算法; 优化算法。,融合遗传与粒子群优化算法：自适应权重学习因子的MATLAB实现 遗传算法和粒子群优化算法是两种广泛应用于优化问题的启发式算法。遗传算法模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉和变异操作对一组候选解进行迭代优化；而粒子群优化算法则受到了鸟群觅食行为的启发，通过粒子间的信息共享来指导搜索过程。这两种算法虽然在某些方面表现出色，但也存在局限性，如遗传算法可能需要较多的迭代次数来找到最优解，而粒子群优化算法在参数选择上可能不够灵活。因此，将两者融合，不仅可以互补各自的不足，还能提升算法的搜索能力和收敛速度。 在融合的过程中，引入自适应机制是关键。自适应权重和学习因子允许算法根据搜索过程中的不同阶段动态调整参数，这样做可以使得算法更加智能地应对问题的多样性。例如，自适应权重可以根据当前的搜索状态来决定全局搜索和局部搜索之间的平衡点，学习因子则可以调整粒子对历史信息的利用程度。MATLAB作为一个强大的数学软件，提供了丰富的函数库和开发环境，非常适合实现复杂的算法和进行仿真实验。 在实现自适应遗传粒子群优化算法时，需要考虑以下几点：首先是初始化参数，包括粒子的位置、速度以及遗传算法中的种群大小、交叉率和变异率等；其次是定义适应度函数，这将指导搜索过程中的选择操作；然后是算法的主循环，包括粒子位置和速度的更新、个体及种群的适应度评估、以及根据自适应机制调整参数；最后是收敛条件的判断，当满足预设条件时，算法停止迭代并输出最终的解。 将这种融合算法应用于具体的优化问题中，例如工程设计、数据挖掘或控制系统等，可以显著提高问题求解的效率和质量。然而，算法的性能也受到问题特性、参数设定以及自适应机制设计的影响，因此在实际应用中需要根据具体问题进行适当的调整和优化。 在文档和资料的命名上，可以看出作者致力于探讨融合遗传算法与粒子群优化算法，并着重研究了自适应权重与学习因子在MATLAB环境中的实现方法。文件名称列表中包含多个版本的实践与应用文档，表明作者可能在不同阶段对其研究内容进行了补充和完善。此外，"rtdbs"这一标签可能指向了作者特定的研究领域或是数据库的缩写，但由于缺乏具体上下文，难以确定其确切含义。 通过融合遗传算法与粒子群优化算法，并引入自适应权重和学习因子，可以设计出一种更加高效和灵活的优化策略。MATLAB作为实现这一策略的平台，不仅为算法的开发和测试提供了便利，也为科研人员和工程师提供了强有力的工具。