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"XK快手权重查询源码.zip" 指的是一个压缩包文件，其中包含了一套用于查询快手平台用户权重的源代码。快手是一个流行的短视频分享平台，权重是平台内部评估用户活跃度和影响力的一个指标。这个源码可能帮助用户了解自己或他人在快手平台上的权重情况，从而调整策略提升账号的影响力。 虽然描述简单，但我们可以推测该源码主要由几个关键部分组成： 1. **index.css**：这是样式表文件，用于定义网页的布局和视觉样式。在查询系统中，它确保了界面的美观性和用户体验，如按钮、字体、颜色等元素的设计。 2. **index.php**：作为主入口文件，index.php可能包含了查询功能的主要逻辑，包括用户输入的接口、与数据库交互的代码以及展示查询结果的部分。用户通过此页面提交快手用户名，系统会返回相应的权重信息。 3. **user.php**：可能涉及到用户管理和认证功能，如注册、登录、权限验证等。如果系统支持用户账户，那么此文件将处理这些操作。 4. **config.php**：配置文件，通常包含数据库连接信息、系统设置、API密钥等敏感数据。开发者会在这里设置数据库服务器地址、用户名、密码，以及可能的其他应用配置。 5. **sjk.sql**：这是一个SQL脚本文件，很可能用于创建或更新与权重查询相关的数据库结构。它可能包含了创建表格、设置字段类型、添加索引等命令，以存储和管理快手用户的数据。 6. **images**：这是一个文件夹，可能包含了用于美化界面的图片资源，如logo、图标或者背景图像。它们对于提高用户对应用程序的第一印象至关重要。 这个源码项目对于熟悉PHP和前端开发的人员来说，提供了研究快手权重计算机制的机会，同时也为想要自建快手权重查询工具的人提供了一个起点。不过，需要注意的是，直接使用或公开此类源码可能违反快手平台的使用政策，因此在实际应用时，开发者应确保遵循相关的法律和规定，避免侵犯用户隐私和平台权益。同时，对于获取和使用他人权重信息，也应尊重用户的知情权和隐私权。

【Windows7主题李权制作全集收藏光盘版】是一个专为Windows 7操作系统设计的个性化主题合集，由设计师李权精心制作。这个合集包含了一系列独特且富有创意的桌面主题，旨在让用户的Windows 7体验更加丰富多彩，同时展现个人风格。 Windows 7操作系统是微软公司于2009年推出的桌面操作系统，它在用户界面和用户体验上做了很多改进，支持 Aero 效果、多任务窗口切换、Jump List等功能，广受用户好评。而李权制作的主题是对Windows 7原有界面的一种个性化定制，通过更换壁纸、窗口颜色、图标样式等元素，使桌面看起来与众不同，更符合用户的审美需求。 主题包通常包含以下组件： 1. 壁纸：主题中的核心元素之一，背景图片可以是设计师精心挑选的高清图像，与主题风格相协调。 2. 窗口边框和标题栏颜色：根据主题设定，改变窗口的基本色调，增加视觉冲击力。 3. 开始菜单和任务栏样式：调整这些元素的颜色和透明度，使得整体界面更具一致性。 4. 图标：替换默认的系统图标，提供更符合主题风格的视觉效果。 5. 声音方案：改变系统声音，如开关机、操作提示等，增强用户感官体验。 下载的种子文件（Windows7主题李权制作.torrent）是一种使用BitTorrent协议的文件分享方式。BitTorrent是一种点对点（P2P）文件共享协议，用户通过下载种子文件，加入到网络中与其他用户共享资源，这样可以高效地分发大容量文件，尤其适合分享大型主题包这样的数据集。 使用该种子文件进行下载时，需要安装BitTorrent客户端软件，例如uTorrent或BitTorrent官方客户端。安装后，打开种子文件，客户端会自动开始从网络中的其他用户那里获取文件。当所有部分都下载完毕并验证无误后，就可以在Windows 7中应用李权制作的主题了。 "Windows7主题李权制作全集收藏光盘版"为Windows 7用户提供了丰富的个性化选择，借助BitTorrent技术，用户可以便捷地获取和分享这些精美的主题，提升自己的桌面体验。在享受美观界面的同时，也体现了用户对个人电脑环境的独特追求。

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NL-LinkNet与D-LinkNet是两种深度学习网络架构，专门用于图像分割任务，特别是针对卫星道路图像的分割。这两个模型是LinkNet的扩展版本，LinkNet本身是基于卷积神经网络（CNN）的轻量级网络，设计用于解决语义分割问题，尤其是在资源有限的设备上。 NL-LinkNet（Nested LinkNet）引入了嵌套结构，通过在LinkNet的基础架构中增加层次深度，提高了模型的表达能力，能够更精确地识别和分割图像中的复杂特征。这种嵌套设计使得模型能够在保持计算效率的同时，提升分割精度。 D-LinkNet（Depthwise-LinkNet）则是在LinkNet基础上引入了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）。这种卷积方式将传统的卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两步，大大减少了计算量，同时保持了模型的性能。D-LinkNet因此在计算效率和性能之间找到了更好的平衡。 在提供的压缩包文件中，我们看到以下几个关键文件： 1. `README.md`：这是项目或库的说明文档，通常包含使用指南、安装步骤、模型细节等信息。 2. `data.py`：处理数据集的脚本，可能包括数据加载、预处理、划分训练集和验证集等功能。 3. `eval.py`：评估模型性能的脚本，它会运行模型对测试集进行预测，并计算如IoU（Intersection over Union）等指标。 4. `segment.py`：可能用于图像分割的主程序，其中包含了模型的前向传播和后处理步骤。 5. `framework.py`：定义了模型框架，可能包括网络架构、损失函数和优化器等。 6. `train.py`：模型训练的脚本，负责设置超参数、初始化模型、训练循环等。 7. `loss.py`：定义了损失函数，如交叉熵损失、 Dice 损失等，这些是衡量模型预测与真实标签差异的关键。 8. `requirements.txt`：列出项目所需的Python库及其版本，确保环境一致性。 9. `networks`：可能包含NL-LinkNet和D-LinkNet的具体实现代码。 10. `weights`：预训练模型的权重文件，可以直接加载到模型中，避免从头开始训练。 这些文件的组合提供了一个完整的深度学习模型应用环境，用户可以使用这些代码进行模型的加载、训练、评估和预测。由于没有提供具体的数据集，用户需要自行准备卫星道路图像数据集才能运行这个模型。对于遥感图像分割，通常需要对图像进行预处理，如归一化、裁剪、重采样等，以适应模型的输入要求。 NL-LinkNet和D-LinkNet是针对遥感图像道路分割的高效模型，结合提供的代码和权重，研究者或开发者可以快速进行模型的验证和应用，进一步改进或扩展模型以适应不同的遥感图像分析需求。

以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。

配套文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/136861864 文件说明： benchmark_results：保存不同倍数下测试集的测试结果 data：存放数据集的文件夹，包含训练集、测试集、自己的图像/视频 epochs：保存训练过程中每个epoch的模型文件 statistics：存放训练和测试的评估指标结果 training_results：存放每一轮验证集的超分结果对比，每张图像5行3列展示 data_utils.py：数据预处理和制作数据集 demo.py：任意图像展示GT、Bicubic、SRGAN可视化对比结果 draw_evaluation.py：绘制Epoch与Loss、PSNR、SSIM关系的曲线图 loss.py：损失函数 model.py：网络结构 test_benchmark.py：生成benchmark测试集结果 test_image.py：生成任意单张图像用SRGAN超分的结果 test_video.py：生成SRGAN视频超分的结果 train.py：训练SRGAN 使用方法见文章。