用于给程序提升权限，满足当前进程在不同环境下的需求。

倒排索引的缺点 很大的存储开销 50% - 150% - 300% 更新、插入和删除都需要很高的维护开销，倒排索引相对静态的环境(很少插入和更新)中使用比较好 处理开销随着布尔操作的增加而增长 由于postings越来越多(例如引入同义词)，导致索引检索的代价越来越大，需要对位置进行很多处理(例如短语匹配) *

针对在处理图像过程中，原始图像成像质量不高的问题，在图像处理软件中采用了图像增强方法，对图像某些信息突出显示，以达到改善图像视觉效果的目的。通过分析图像中成像的各个要素，采用了线性变化和非线性变换的方法实现对图像成像要素的增强，并采用加权最小二乘法对增强算法给予一定的优化，最后给出图像各个阶段的效果图以及仿真。通过仿真实验，得出算法可以有效的用于图像的增强处理中的结论。

抽奖随机加权示例源码，根据装备的权重产生暴出率，好的装备会暴出率极低 前台可根据输入抽取的次数，展示暴击结果 示例有两个一个是装备的暴出展示，一个是餐馆抽中几率展示

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强.

连续法相对定向+加权迭代法检测粗差

用神经网络确定权重的matlab代码 存储库贡献者：Timothy Dunn，Jesse Marshall，Diego Aldarondo，William Wang，Kyle Severson DANNCE（用于计算人类学的3维对齐神经网络）是一种卷积神经网络（CNN），可从多角度拍摄的视频中计算行为动物上用户定义的解剖学界标的3D位置。 与现有的动物（例如）2D关键点检测方法相比，DANNCE的关键创新在于该网络是完全3D的，因此它可以了解3D图像特征以及相机和地标在3D空间中的相互关系。 我们还使用大鼠运动捕捉和同步视频的大型数据集对DANNCE进行了预训练，因此标准网络对啮齿动物的运动和姿势具有广泛的先验知识。 DANNCE跟踪地标的能力可以很好地转移到小鼠和其他哺乳动物，并且可以在不同的摄像机视角，摄像机类型和照明条件下工作。 示例结果 鼠 鼠 DANNCE安装 DANNCE需要启用CUDA的GPU和适当的驱动程序。 我们已经在NVIDIA GPU（包括Titan V，Titan X Pascal，Titan RTX，V100和Quadro P5000）上测试了DANNCE。

夜间图像光照不均匀, 存在色偏, 去雾难度较大。目前图像去雾算法主要针对白天场景, 有关夜间图像去雾算法的研究较少。基于结构-纹理分层模型提出新的夜间图像去雾算法, 将夜间有雾图像分解为结构层和纹理层。在结构层采用中值滤波器估计环境光, 利用加权范数L1正则化模型对其进行优化, 并进行去雾和颜色校正处理；在纹理层利用离散余弦变换系数估计透射率。最终融合纹理层与去雾后的结构层得到去雾图像。实验结果表明, 采用该算法对夜间图像去雾后图像细节清晰, 颜色自然, 去雾效果显著。

darknet版yolov3无人机检测训练权重，包括几万张图片训练好的yolov3-drone.weights和yolov3-tiny-drone.weights训练好的权重，并附上了测试的视频，用于检测空中的旋翼无人机，目标类别名为drone,有需要的可以下载

目标函数最小化的目的：一方面，使得近似解最大程度接近真解；另一方面，求得构成近似解的待定系数。 数学上，构成目标函数的方法很多，不同的构成方法就形成了不同的数值解法，电磁场中就常见的是：加权余量法和变分法。