项目实现了基于OpenCvSharp实现了图像灰度处理，包含了分量法、最大值法、平均法、加权平均法等灰度处理方法的实现，可将打开后的图片处理后并保存到本地磁盘。

最大均值差异仅用于反映样本空间总体的分布信息和全局结构信息，忽略了单个样本对全局度量贡献的差异性。为此，提出一种最大分布加权均值差异（MDWMD）度量方法，采用白化余弦相似性度量为源域和目标域的所有样本设计相应的分布权重，使得每个样本的分布差异信息在全局度量中均得以体现。进一步，在MDWMD基础上，结合联合分布调整思想，提出一种领域适应学习算法：基于最大分布加权均值嵌入的联合分布调整，同时对源域和目标域中的数据进行边缘概率分布调整和条件分布调整。实验结果表明，与现有典型的迁移学习和无迁移学习算法相比，所提算法在不同类型跨领域图片数据集上的分类精度较高。

基于RSSI测距的参考加权安全定位算法，熊炼，赵清华，传统RSSI算法受环境的影响程度非常大，距离越远测距误差越大。本文在计算未知节点与信标节点的距离时，将离未知节点最近的锚节点��

yolov6权重文件：yolov6t.pt

聚类技术可以用于对具有动态、随机和异步并发特性的出租车对象进行分类。但是，现有的聚类技术认为每个出租车样本对聚类的贡献相同，没有考虑到不同样本的不同影响，这在一定程度上影响了聚类的精度。提出了一种基于样本权重的出租车聚集区识别算法――SFTA_IB算法，算法引入了样本权重来充分反映不同样本的贡献度。在此基础上，将出租车视为原变量X，出租车坐标数据视为相关变量Y，目标是寻求压缩变量T，在T中最大化保留相关变量的信息。实验表明，SFTA_IB算法可以准确识别目标样本周边的出租车聚集区，针对性地指导目标出租车个

使用熵权法求解权重，求解权重的一种方法，方便，好用

具有随机权重的前馈神经网络的迭代学习算法

1、 实现了隶属度计算 2、将熵权法与层次分析法相结合 3、层次分析法分别实现了特征根法、算术平均法、开根法

boostrapTable Treegrid树表格，官网上有,但是资料都不全，亲测可用，一般用于菜单关系和权限设计的Table

自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集