神经网络权值的调整过程为： 其中 为学习速率， 为动量因子。 则

yolov4代码以及部分权重 yolov3-微小-prn.cfg - 33.1％mAP@0.5 - 370（R）FPS - 3.5 BFlops - 18.8 MB：yolov3-微小-prn.weights ENET-coco.cfg（EfficientNetB0-Yolov3） - 45.5％mAP@0.5 - 55（R）FPS - 3.7 BFlops - 18.3 MB：enetb0-coco_final.weights

碳排放权交易框架-ListCo-2021.4-29页.pdf

阻尼最小二乘法matlab代码降噪/超分辨率 此代码对多对比度MR图像进行消噪或超分辨。 它会先转换具有多通道总变化的数据生成模型。 它可以处理具有不同分辨率和视野的多种对比度。 它还可以利用相同对比度的多次重复。 依存关系 该代码是用Matlab编写的，并且取决于软件的开发分支，该分支应该在Matlab路径上。 通常只限于在该分支机构工作的人员访问此分支机构。 如果您不愿意，但想尝试使用此软件，请给我们发送电子邮件以获取副本。 为了提高速度，建议在激活OpenMP的情况下重新编译SPM。 这可以通过遵循来完成，除了必须指定选项USE_OPENMP=1之外。 例如，在linux上： cd /home/login/spm12/src make distclean make USE_OPENMP=1 && make install make external-distclean make external && make external-install 用法 SPM批次 如果将超分辨率复制到SPM的toolbox/文件夹中，则可以在SPM批处理系统中使用它，可以通过单击主窗口中的“批处理

霍夫曼编码，对输入的字符集和各个字符对应的权值，例如A={a,b,c,d,e,f,g,h}，各个字符对应的权值为{5,29,7,8,14,23,3,11}，求出每个字符的霍夫曼编码。 【输入形式】 输入若干个字符（1 <= n <= 26），其权值为int型。 输入数据的第一行的整数n，表示字符数；接下来的n行是字符集，一行一个字符；最后一行是各字符的权值，以空格分隔。 【输出形式】 每个字符（节点）的霍夫曼编码。参见样例输出。 【样例输入】 4 a b c d 1 3 7 22 【样例输出】 a:000 b:001 c:01 　　d:1 【样例说明】 提示： 1、将最小两个子树合并过程中一定要从前向后去查找两个最小子树，最小子树作为新结点的左子树，次小子树作为新结点的右子树，编码过程中左子树定义为0，右子树定义为1 2、另外：一般原则要求： 　若有重复权值结点，原来森林中的结点优先选择（即深度小的结点优先，以确保最终总树深较浅并相对平衡）。新生成的权值和的结点后用。

本文设计的是一种加权中值滤波算法，窗口大小是5（列）*1（行），适用于灰度图像实时视频处理，可以有效淡化视频竖条纹。同时为了保持图像的细节，采用如下图所示的加权窗口。

此函数计算一组输入值数组和权重数组的加权算术、调和或几何平均值。 实际上有两种操作模式： 1) 如果只有一个输入值数组和权重数组，则对这个数组中的所有元素计算加权平均值。 用户可以指定要计算加权平均值的维度，或者甚至指定“全部”，在这种情况下，数组被展平并且只返回一个标量值。 2）如果有多个输入值数组和权重数组，则跨N个输入值和权重数组输出逐个元素的加权均值。 例子： 模式一： >> scalarMean = weighted_mean('harmonic',[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2]); %输出是单个标量值 >> arrayMean = weighted_mean('算术',[1 2 3],[0.2, 0.3, 0.2],1); % 输出是一个大小为 (3x1) 的向量 模式二： >> arrayMean = weighted_mean('geometric',

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