1、使用Anaconda创建虚拟环境，2、建立VOC格式标准文件夹，3、将xml格式转换成yolo格式，4、修改yaml配置文件，5、权重文件下载，6、参数修改，再点开train.py,找到if __name__ == '__main__':开始修改参数7、使用训练好的权重文件进行识别，8、使用USB摄像头进行识别

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用

集聚系数 节点i的聚类系数 反映了该节点邻点的联系的程度。 越大，说明该点的邻接点之间的联系越紧密。 加权网络中的聚类系数有多种定义方式; Barat 定义： 分母上为单位权乘以最大可能的三角形的数目，分子上是实际三角形数 目乘以与i相连的边的权重的平均值 Onnela 定义： 其中 wij 为网络中经最大权重标准化后的数值

本文选取伊利股份和青岛啤酒2017-2021年的样本数据进行研究，本节数据主要来源于公司年报、CSMAR数据库、Choice金融终端和中国人民银行官网。 1.估算公司的债务资本成本 2.估算公司的权益资本成本 3.确定公司市值的资本结构 4.确定加权平均资本成本（WACC） 5.WACC差异对比及影响因素分析

针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足,提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA).首先,采用混沌反向学习策略产生初始种群,为全局搜索多样性奠定基础;其次,设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力;最后,将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合,以减小算法陷入局部最优的概率.对10个基准测试函数和6个复合测试函数进行优化,实验结果表明,CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升.

YOLOv5-7.0实例分割权重文件，yolov5x-seg.pt，有需要的小伙伴拿去。

在相机位姿估计的实际应用中，参考点的坐标数据不可避免地包含了测量误差，其量值大小通常不会完全一致，如果不区别测量误差直接进行相机位姿估计，将可能导致估计结果与真值相差甚远。为此，在广泛应用的正交迭代算法基础上，提出了相机位姿估计的加权正交迭代算法，该方法以加权共线误差为目标函数，根据像面重投影误差确定权重系数取值，优化相机位姿估计结果，具有精度高、稳健性好等优点，且满足全局收敛条件。数值仿真实验与风洞迎角实验的结果表明，本文算法更加有效，能够抑制不同程度测量误差对相机位姿估计结果的影响，所得结果明显优于正交迭代算法，具有较强的工程实用价值。

电力行业的发展所带来的环境问题日益突出，为发展低碳电力，将碳交易引入调度目标。构建以能耗成本与碳排放成本最小为目标的理想节能调度模型以及以发电燃煤成本与碳排放成本最小为目标的合同电量节能调度模型，分析碳交易下2种节能调度模式对火电的影响，并构建生物质与火电联合调度模型作为碳交易与节能调度双重约束下的应对模式。从节能减排、发电效益、机组运行3个方面构建调度效果评价指标体系。算例研究表明：高排放高耗能机组发电份额被进一步削减；理想模式比合同电量模式有较多的节能减排量、较高的发电收益及较差的机组运行稳定性；应对模式在3个方面都优于另外2种模式，通过分析碳交易对联合调度的影响验证了应对模式的合理性。

MWCD代码版本1.0 最小加权协方差行列式（MWCD）估计量的计算 Matlab中的代码允许计算Roelant（2009）提出的最小加权协方差决定子（MWCD）估计量。 这是具有（可能）高故障点的多元数据集参数的可靠估计。 随时使用或修改代码。 要求 您需要文件fastlts.m来运行完整的代码，该代码将MWCD与最小协方差决定因素（MCD）估计量进行比较。 可在 用法 mainMwcd.m读取外部数据文件的主文件，运行经典估计（即高斯数据的最大似然）的估计，MCD和MWCD估计器，并显示其结果。 它还以图形方式显示了所得的MWCD估计量。 mwcdCheck.m用于为给定数据集计算MWCD估计量的函数。 作者 JanTichavský，捷克科学院计算机科学研究所 Jan Kalina，捷克科学院计算机科学研究所 接触 请随时与我们联系（ ）或写问题。 如何引用 请考虑引用以下内

yolov8五个权重文件。2023/3/18版本，考虑到github下载可能太慢， 故个人上传方便大家下载。