使用权重迭代的最小二乘拟合圆 需要自己根据实际，调整下权重函数的计算。 其他的应该不需要调整 ------------ 24/1/5 之前的代码中计算函数时，排序改变了对应值的权重，因此看不出IRLS的效果。 现在修改后，重新上传。

yolov10的预训练权重，以及yolov10的训练测试程序 。包含yolov10的训练和测试代码和yolov10的官方预训练权重，权重包含yolov10所有预训练权重，文件包含yolov10b.pt、yolov10l.pt、yolov10m.pt、yolov10n.pt、yolov10s.pt、yolov10x.pt、yolov10-main.zip YOLOv10预训练权重及程序包汇集了当前最新的目标检测算法YOLO的第十个版本的预训练模型以及完整的训练和测试代码。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，以其速度快和准确性高而闻名。在目标检测领域，YOLO通过将检测任务作为一个回归问题来解决，将目标检测简化为单个神经网络的预测，从而实现了实时的目标检测。 YOLOv10的预训练权重包括了多个版本，例如yolov10b.pt、yolov10l.pt、yolov10m.pt、yolov10n.pt、yolov10s.pt和yolov10x.pt。这些权重文件代表了不同规模和性能的YOLOv10模型。"b"、"l"、"m"、"n"、"s"和"x"可能代表了不同尺寸的网络结构，例如小型、轻量级、中型、大型等，这些结构适合不同的应用场景和计算能力需求。小尺寸模型如yolov10s.pt适合在计算资源有限的设备上运行，而大型模型如yolov10x.pt则能够提供更高的准确率，适用于高性能的服务器或工作站。 此外，包含的文件还有yolov10-main2.zip，这可能是一个包含训练和测试代码的压缩包，用于执行YOLOv10的训练过程，并在数据集上测试模型性能。这些代码能够帮助研究人员和开发者复现YOLOv10的实验结果，并在此基础上进行改进和研究。 在深度学习和计算机视觉领域，预训练权重是十分宝贵的资源。它们通常由研究者在大型数据集上训练得到，并公开分享，以便其他研究者可以利用这些权重作为起点，加速自己的研究进程或进行特定应用的开发。预训练权重能够帮助新手更快地入门深度学习项目，并为有经验的工程师提供一个强大的基线，用于解决实际问题。 YOLOv10的程序包为研究人员提供了完整的训练和测试流程，确保了从数据准备到最终模型评估的各个环节都能顺利进行。由于YOLO算法的特点，它在自动驾驶、视频监控、医疗影像分析和机器人视觉等众多领域有着广泛的应用前景。因此，YOLOv10的出现无疑将推动这些领域的发展，加速智能系统的部署和应用。 由于YOLOv10是在YOLO系列算法的基础上发展起来的，了解YOLOv10的同时也需要对之前的版本有所了解，这样才能更好地把握其演进和改进的方向。随着技术的不断进步，未来还会有更多版本的YOLO被开发出来，以满足不断增长的工业和学术需求。

codeformer.pth是 Stable Diffusion 的换脸插件ReActor所使用的权重文件，包含了模型在训练过程中的所有参数。当需要使用CodeFormer模型进行预测或者微调时，需要加载这个文件来初始化模型的参数。 解决了stable-diffusion-webui中自动下载超时或报错的问题： 下载后存放在sd-webui-aki\models\Codeformer目录下 在人工智能领域，尤其是计算机视觉与图像处理方向，换脸技术一直是一项引人注目的研究课题。换脸技术的应用范围非常广泛，从娱乐影视行业的特效制作，到社交媒体的安全验证，再到个人隐私保护，都有着重要的应用场景。随着深度学习技术的快速发展，尤其是生成对抗网络（GAN）的兴起，使得换脸技术在效果和效率上有了质的飞跃。 Stable Diffusion是一种先进的深度学习模型，它采用了深度学习中的扩散模型原理，通过在潜在空间中逐步学习数据分布，最终生成高质量的图像。Stable Diffusion模型的稳健性与灵活性使其在AI绘画领域内得到了广泛的认可和应用。其核心优势在于能够生成分辨率高、细节丰富、视觉效果逼真的图像。 ReActor是Stable Diffusion的一个扩展插件，专门用于换脸任务。换脸技术的核心在于能够将一个人的脸部特征映射到另一个人的面部图像上，而保持目标图像的整体一致性。这个过程涉及到图像处理、特征提取、特征迁移以及图像合成等多个技术环节。ReActor插件正是在此基础上，进一步优化了换脸过程，使得操作更加简便，换脸效果更加自然流畅。 codeformer.pth是ReActor插件的核心组成部分，它是一个权重文件，存储了模型训练过程中学习到的所有参数。这些参数对于模型的预测性能至关重要，因为它们决定了模型在实际应用中的表现。在使用CodeFormer模型进行预测或者微调时，必须加载这个权重文件来初始化模型的参数。这样，模型才能够根据预训练的参数，快速准确地进行换脸操作。 在实际应用中，用户可能会遇到一些技术问题，比如在网络环境中下载时出现的超时或报错。为了解决这类问题，开发者们通常会预先准备好预训练模型的权重文件，并通过稳定的服务器提供下载。这样的文件在下载后，需要按照一定的目录结构存放，以确保软件能够正确识别和加载。根据描述，codeformer-v0.1.0.pth文件应当放置在sd-webui-aki\models\Codeformer目录下，以保证ReActor插件的正常工作。 人工智能软件与插件的发展，为各行各业带来了深刻的变革。像ReActor这样的换脸插件，不仅体现了人工智能技术在图像处理领域的进步，也让我们预见到未来技术在多媒体内容创作、网络信息安全以及个性化娱乐等领域的应用潜力。

基于权重的斗地主游戏AI算法，AI algorithms for chinese landlord card game, based on weights

YOLOv4是一种高效且准确的目标检测模型，全称为"YOLO: You Only Look Once"的第四代版本。该模型由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao在2020年提出，旨在解决实时目标检测中的速度与精度之间的平衡问题。YOLOv4在前几代的基础上进行了多方面的优化和改进，使其在COCO数据集上取得了非常优秀的性能，同时保持了较高的运行速度。 YOLOv4的核心在于其网络结构，它采用了大量的先进技术和模块，如Mish激活函数、SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling）、CBAM（Channel Attention and Spatial Attention Module）以及PANet（Path Aggregation Network），这些设计都有助于提升模型的定位和识别能力。此外，YOLOv4还利用了数据增强技术，如Mosaic数据增强和CutMix策略，以提高模型对不同场景的泛化能力。 `yolov4.weights`是YOLOv4模型训练得到的预训练权重文件，它是经过大量图像数据训练后的模型参数集合。这个文件对于那些想要使用YOLOv4进行目标检测但没有足够计算资源或时间来训练新模型的人来说极其重要。通过加载`yolov4.weights`，用户可以直接在自己的数据集上进行微调或直接应用到目标检测任务中，大大降低了应用门槛。 在实际应用中，通常会使用Darknet框架来加载和运行YOLOv4模型。Darknet是一种轻量级、高效的深度学习框架，特别适合在嵌入式设备或GPU上运行实时目标检测任务。用户需要下载Darknet源代码，然后将`yolov4.weights`权重文件放置在正确的位置，修改配置文件以指向这个权重文件，最后编译并运行Darknet，就可以利用YOLOv4进行目标检测了。 YOLOv4在目标检测领域具有显著的优势，它的高精度和快速响应使其成为许多应用场景的首选，例如自动驾驶、安防监控、无人机导航等。`yolov4.weights`作为预训练权重，是实现这一强大功能的关键，通过与Darknet框架结合，可以方便地将YOLOv4模型应用于实际项目中。

efficientnet-b7_3rdparty_8xb32-aa_in1k_20220119-bf03951c.pth

基于F28335与F2812的DSP变频器SVPWM源码工程文件 内置多重功能，搭载浮点运算库，TMS实战编码与EEPROM存储参数支持,DSP程序定制 F28335 F2812 简易变频器svpwm源码 简易变频器C语言源代码工程文件，直接用ccs3.3以上软件打开。 包括SVPWM核心代码，有运行频率设置、载波频率（2.5K~20KHz）设置、电机额定频率和额定电压设置、加减速时间设置、输入输出电压设置、低频电压补偿设置、EEPROM参数存储等等。 使用浮点快速运算库，SVPWM部分运行一次时间为2.79uS。 用TM1638 作键盘和8位数码显示，全部自编源码，不使用官方现成功能模块，方便你学习和了解变频器的编程方法，也方便移植到其它芯片系列。 对时序要求较高的代码放在RAM内运行。 代码已经过硬件验证，非纸上谈兵。 ,核心关键词：DSP程序定制; F28335; F2812; 简易变频器; SVPWM源码; C语言源代码; ccs3.3软件; 运行频率设置; 载波频率设置; 电机额定参数设置; 加减速时间设置;

下载资源是存放一个说明文档和一个exe可执行文件的压缩包，下载压缩后将这个exe可执行文件安装在你要重命名的pdf文件路径下。 在上级路径要有一个excel文件以xlsx为后缀的，里面要有两列，列名字为原文件名和新文件名，列下面为对应的文件名称，注意要带.pdf后缀。 双击exe可执行文件后，在exe文件上级目录会生成一个名字为新的文件夹，里面即为重命名后的pdf文件，同时还会生成一个名字为yanzheng的txt文件，可用于验证文件是否命名正确。同时会保留存原文件和其文件夹，确定原文件都命名成功后就可将其删掉。 说明：如果有要更改文件名的pdf原文件，将其放到存放原文件的文件夹中，双击exe文件，就可以重新生成更改文件名后的新文件，不用将之前生成后的名字为新的文件夹和验证文件删掉。

在CAD（计算机辅助设计）领域，"解除多重插入块"是一项重要的操作，它涉及到图层管理、块编辑以及图纸组织等多个方面。当我们处理一个包含多个插入块的CAD图纸时，可能会遇到块被锁定或者无法编辑的情况，这通常是为了保护设计的完整性或避免意外修改。然而，在某些情况下，我们需要解锁并编辑这些块，以便进行调整或更新。 我们需要理解"块"在CAD中的概念。在CAD中，块是一种可以重复使用的图形对象集合，它可以是简单的线条、文字或复杂的几何形状。块可以被插入到图纸的不同位置，形成多重插入块，用于创建标准化的设计元素或提高绘图效率。 当块被锁定时，用户通常无法直接编辑它们。这可能是因为设计者为了防止无意间的改动或者保持设计的一致性。要解除这种锁定，我们可以遵循以下步骤： 1. **打开CAD文件**：你需要使用CAD软件（如AutoCAD）打开包含锁定块的图纸。 2. **进入块编辑模式**：选择“插入”菜单下的“块编辑器”选项，这将允许你单独编辑选定的块。 3. **选择目标块**：在图纸中找到你需要解锁并编辑的块，用鼠标点击选中它。 4. **解锁块**：在命令行输入`UNLOCK`命令，然后按回车键。这将解锁选定的块，使其可编辑。 5. **编辑块**：现在你可以对解锁的块进行所需的修改，包括移动、旋转、缩放或更改其属性。 6. **保存修改**：完成编辑后，记得保存你的更改。如果这个块在图纸的其他地方也被使用，那么这些地方的块也会反映出你的修改。 7. **关闭块编辑器**：完成编辑后，退出块编辑器，返回到主图纸界面，确认所有更改都已正确应用。 需要注意的是，解除锁定并编辑块可能会影响图纸的整体结构和一致性，所以在进行此类操作时，务必谨慎并确保备份原始文件，以防不测。 在提供的压缩包文件中，很可能是包含了一份详细的指导文档，它可能详细阐述了上述步骤，甚至可能包含了一些高级技巧或特定CAD软件的特殊操作。如果你遇到了任何问题，可以参考这个文档来解决。 解除CAD多重插入块的锁定是一个对CAD用户非常实用的技能，它能帮助我们更好地管理和修改复杂的设计。通过熟练掌握这一操作，你可以在CAD设计过程中更加灵活高效。

天喵一键重装20240703