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人脸的图像生成，AI换脸

yolov4.weights 官方Google driver转存，上传限制，分卷上传, yolov4.weights.zip.001 yolov4.weights.zip.002

潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)是一种流行的三层概率主题模型,其实现了文本与文本中的单词在主题层次上的聚类。该模型以词袋(Bag of Words,BOW)模型为假设,所有单词的重要性相同,简化了建模的复杂度,但使得主题分布倾向于高频词,影响了主题模型的语义连贯性。针对此问题,提出了一种基于动态权重的LDA算法,该算法的基本思想是每个单词在建模中具有不同的重要性,在迭代过程中根据单词的主题分布动态生成相应的权重并反作用于主题建模,降低了高频词对建模的影响,提高了关键词的重要性。在4个公开数据集上的实验表明,基于动态权重的LDA算法在主题语义连贯性、文本分类准确率、泛化性能和精度方面比目前流行的LDA推理算法表现得更加优越。

EfficientDet：可扩展且高效的对象检测 最新对象检测架构EfficientDet的PyTorch实现 动机 截至我开始从事该项目时，GitHub上没有PyTorch实施与该模型参数的数量与原始论文相匹配。 所有现有的存储库都与最近发布的TensorFlow实施方式发生了很大的变化（例如，更改主干的步幅，缺少批处理规范化层，池化层中没有“相同”的填充策略，不同的训练超参数，不使用指数移动平均衰减等）。 这是我在PyTorch中重现EfficientDet的尝试。 我的最终目标是从原始论文复制训练周期并获得几乎相同的结果。 实施注意事项 除了TensorFlow实现之外，我还消除了卷积层中无用的偏差，然后进行了批量归一化，这导致了参数减少。 模型动物园 型号名称 重物 #params #params纸 肺动脉压 val mAP纸 D0 38.78万 390万 32.8 33.5

空间计量stata代码，适合面板数据，包括空间权重矩阵制作（地级市，省级均可）、莫兰散点图绘制， LM检验LR检验hausman检验等空间计量全过程 空间计量stata代码命令及解释、面板空间计量全部过程、空间相关性检验空间杜宾模型、空间滞后模型、空间误差模型、LM检验、RLM检验，固定效应和随机效应选择、wald检验、LR检验、结果解释、绘制区域地图，里面的操作步骤讲解本人均做了详细的说明，跟着整体跑一遍就可以学会，然后代入自己的数据即可，十分适合空间计量小白的学习！里面还有空间权重矩阵制的代码，均是本人整理的哦，不但可计算最常见的0 1矩阵，反距离矩阵，经济距离矩阵以及经济地理矩阵等四种矩阵，还可以计算门槛地理距离二元化矩阵，门槛地理反距离矩阵以及社会经济属性权重矩阵。操作写的很详细，并且有演示数据，还赠送shp文件哦，跟着跑一遍就可以学会哦，准确可靠 ！ stata相对于matlab而言入门空间计量的门槛还是比较低的，但是stata在空间计量方面的命令越来越完善，基本可以做到空间计量的全套检验，而且stata在结果呈现以及输出方面具有天然的优势，这点是matlab软件远远达不到的

空间权重矩阵，地级市、省级四种空间权重矩阵都有哦，都是本人制作的，准确可靠哦！！结合了excel、stata、matlab联合制作！！！

swinUet官方代码中需要的预训练权重 权重名称：swin_tiny_patch4_window7_224.pth

TransUet官方代码中需要的预训练权重 这个是最小的一个模型权重，需要其他权重的可以私信我。