生成该权重代码： import torch import torchvision # use Trace to export onnx model dummy_input = torch.randn(10, 3, 224, 224, device='cuda') # 定义模型的输入shape model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True).cuda() # if delete cuda(), will generate onnx model with no cuda. input_names = ['inputs'] output_names = ['outputs'] torch.onnx.export(model, dummy_input, f='alexnet.onnx', verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=10)

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Geoda操作说明精华整理均为自己学习整理，基本涵盖论文所需全部操作，包括LISA集聚图、莫兰散点图、自然断点图、四分位数图、空间回归分析等等另赠送Geoda英文手册中文翻译版本！（有详细的例子数据，可跟着跑一遍） 还有Geoda权重矩阵构建，包括0 1矩阵，k阶矩阵，距离矩阵等等，还有本人整理的gal权重矩阵数据和gwt权重矩阵数据转为stata可是别的dta数据！！ 还有Geodaspace软件安装包，以及GeoDaSpace操作讲解视频在GeoDaSpace软件中可以进行空间自相关检验以及控制异方差等，具体方法包括如下： .OLS 2SLS .GM/GMM spatial error •GM/GMM spatial lag GM/GMM spatial lag and erron with options for： .spatial and non-spatial diagnostics •non-spatial endogenous variables heteroskedasticity/HAC and these spatial weights： •contiguity d

包含4个权重文件，yolov5l ，yolov5m , yolov5s, yolov5x 。 从谷歌云盘下载的，4个文件4个积分不多吧.

Stoer 和 Wagner 实现的“A min cut algorithm”。 此外，还有一个选项可以找到不分离一组顶点的最小切割。 这不是mincut-maxflow算法。 注意：这是 Yohai Devir 的 Code 的简单版本。

亲测可用！！！各种空间权重矩阵的设计、组合、分解及标准化的MATLAB代码，并介绍适用于面板数据的时空权重矩阵的设计和优选代码。 代码主要包括：空间权重矩阵的标准化、基于K阶最近邻的空间权重矩阵设计、基于距离的空间权重矩阵设计、基于经济规模（GDP）的空间权重矩阵设计、无信息均等空间权重矩阵设计、基于K阶最近邻组合的空间权重矩阵设计、基于QUEEN空间近邻关系和经济规模的空间权重矩阵组合、基于经济规模和城市间公路里程数的倒数的组合空间权重矩阵设计、基于经济规模和经纬度距离的平方的倒数的组合空间权重矩阵设计、基于经济规模和城市间公路里程数、距离阈值、指数函数的组合空间权重矩阵设计、单个次级区域的空间权重矩阵分解、两个次级区域的空间权重矩阵分解、基于单位矩阵的时空权重矩阵设计、基于有约束固定时间效应的时空权重矩阵、内生时空权重矩阵的设计与优选。

在神经网络训练中，好的权重 初始化会加速训练过程。 下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。 不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01))) # also works; will use the default parameters. model.add(Dense(64, kernel_initial

Robomaster机器人装甲板数字数据集（已标注*130） 可直接用于yolov5训练，含训练后权重和训练配置文件

深度学习，目标检测框架yolov3，作为最经典的一步法的模型之一，在精度中等的情况下并保证了很快的速度。这里提供了官方训练好轻量级权重模型yolov3-tiny.weights