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

基于F28335与F2812的DSP变频器SVPWM源码工程文件 内置多重功能，搭载浮点运算库，TMS实战编码与EEPROM存储参数支持,DSP程序定制 F28335 F2812 简易变频器svpwm源码 简易变频器C语言源代码工程文件，直接用ccs3.3以上软件打开。 包括SVPWM核心代码，有运行频率设置、载波频率（2.5K~20KHz）设置、电机额定频率和额定电压设置、加减速时间设置、输入输出电压设置、低频电压补偿设置、EEPROM参数存储等等。 使用浮点快速运算库，SVPWM部分运行一次时间为2.79uS。 用TM1638 作键盘和8位数码显示，全部自编源码，不使用官方现成功能模块，方便你学习和了解变频器的编程方法，也方便移植到其它芯片系列。 对时序要求较高的代码放在RAM内运行。 代码已经过硬件验证，非纸上谈兵。 ,核心关键词：DSP程序定制; F28335; F2812; 简易变频器; SVPWM源码; C语言源代码; ccs3.3软件; 运行频率设置; 载波频率设置; 电机额定参数设置; 加减速时间设置;

下载资源是存放一个说明文档和一个exe可执行文件的压缩包，下载压缩后将这个exe可执行文件安装在你要重命名的pdf文件路径下。 在上级路径要有一个excel文件以xlsx为后缀的，里面要有两列，列名字为原文件名和新文件名，列下面为对应的文件名称，注意要带.pdf后缀。 双击exe可执行文件后，在exe文件上级目录会生成一个名字为新的文件夹，里面即为重命名后的pdf文件，同时还会生成一个名字为yanzheng的txt文件，可用于验证文件是否命名正确。同时会保留存原文件和其文件夹，确定原文件都命名成功后就可将其删掉。 说明：如果有要更改文件名的pdf原文件，将其放到存放原文件的文件夹中，双击exe文件，就可以重新生成更改文件名后的新文件，不用将之前生成后的名字为新的文件夹和验证文件删掉。

在CAD（计算机辅助设计）领域，"解除多重插入块"是一项重要的操作，它涉及到图层管理、块编辑以及图纸组织等多个方面。当我们处理一个包含多个插入块的CAD图纸时，可能会遇到块被锁定或者无法编辑的情况，这通常是为了保护设计的完整性或避免意外修改。然而，在某些情况下，我们需要解锁并编辑这些块，以便进行调整或更新。 我们需要理解"块"在CAD中的概念。在CAD中，块是一种可以重复使用的图形对象集合，它可以是简单的线条、文字或复杂的几何形状。块可以被插入到图纸的不同位置，形成多重插入块，用于创建标准化的设计元素或提高绘图效率。 当块被锁定时，用户通常无法直接编辑它们。这可能是因为设计者为了防止无意间的改动或者保持设计的一致性。要解除这种锁定，我们可以遵循以下步骤： 1. **打开CAD文件**：你需要使用CAD软件（如AutoCAD）打开包含锁定块的图纸。 2. **进入块编辑模式**：选择“插入”菜单下的“块编辑器”选项，这将允许你单独编辑选定的块。 3. **选择目标块**：在图纸中找到你需要解锁并编辑的块，用鼠标点击选中它。 4. **解锁块**：在命令行输入`UNLOCK`命令，然后按回车键。这将解锁选定的块，使其可编辑。 5. **编辑块**：现在你可以对解锁的块进行所需的修改，包括移动、旋转、缩放或更改其属性。 6. **保存修改**：完成编辑后，记得保存你的更改。如果这个块在图纸的其他地方也被使用，那么这些地方的块也会反映出你的修改。 7. **关闭块编辑器**：完成编辑后，退出块编辑器，返回到主图纸界面，确认所有更改都已正确应用。 需要注意的是，解除锁定并编辑块可能会影响图纸的整体结构和一致性，所以在进行此类操作时，务必谨慎并确保备份原始文件，以防不测。 在提供的压缩包文件中，很可能是包含了一份详细的指导文档，它可能详细阐述了上述步骤，甚至可能包含了一些高级技巧或特定CAD软件的特殊操作。如果你遇到了任何问题，可以参考这个文档来解决。 解除CAD多重插入块的锁定是一个对CAD用户非常实用的技能，它能帮助我们更好地管理和修改复杂的设计。通过熟练掌握这一操作，你可以在CAD设计过程中更加灵活高效。

天喵一键重装20240703

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。

在当今数字化时代，文本查重已成为学术、出版和网络内容管理等多个领域的基本需求。文本查重工具的主要功能是检测文本资料中是否存在抄袭或重复的内容，确保信息的原创性和准确性。随着技术的发展，出现了各种各样的查重软件和插件，以适应不同用户的需求。这些工具通常提供先进的算法来比对文本，通过大量数据库资源来检测抄袭。 文本查重工具v1.0作为一款软件或插件产品，具备了这些基础功能，但作为一个版本号为1.0的产品，它可能还处于开发初期阶段，这意味着它可能提供了核心的文本比较和分析功能，但相较于更成熟的版本，可能存在一些功能的不完善和用户界面的不友好等问题。用户在使用时可能需要一些技术支持和功能更新。 从文件名称列表来看，该压缩包内含两个文件：index.html和xlsx.full.min.js。index.html很可能是该文本查重工具的用户界面文件，通过网页形式向用户提供操作界面。用户可以通过这个网页上传要查重的文本，查看查重结果，以及进行各种设置和操作。而xlsx.full.min.js则可能是工具中用于处理和展示数据的JavaScript文件，通过扩展名.js可以推断这是一个执行特定任务的脚本文件。这个文件可能用于处理上传的Excel文件，也可能包含了查重结果的数据展示逻辑。由于文件名中的“full”和“min”字样，我们可以猜测这是一个压缩过的完整脚本文件，它可能通过最小化来提高加载速度和执行效率，这对于提升用户体验是有益的。 文本查重工具通常需要集成大量数据库，比如学术论文库、书籍、网页内容等，以便进行高效准确的比对。这些数据库资源的丰富程度直接影响查重工具的准确性。此外，一个成熟的查重工具还应该具备高度的智能化，能够理解自然语言处理技术，区分抄袭和引用、借鉴等学术写作中的常见情况。同时，还需要考虑到用户的隐私和数据安全，确保在查重过程中不会泄露用户的敏感信息。 文本查重工具v1.0作为一个初步版本的软件或插件，它可能为用户提供基本的查重服务，但在易用性、功能多样性和数据处理能力方面可能还有待进一步的提升。随着版本的迭代和更新，该工具有望成为一个更加稳定、高效且用户友好的查重解决方案。

《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