darknet版yolov3乒乓球检测训练权重，data/coco.names ; cfg/coco.data ; cfg/yolov3.cfg ; 类别名为ping pong；训练好的权重保存在backup文件夹中；附附训练loss图和map曲线图，并包含乒乓球训练数据集400多张

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度，在分析道路交通事故影响因素基础上，提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析，结合关联度值，筛选最小二乘向量机模型的输入变量，简化LS-SVM模型结构；然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法（DCW-APSO）对模型参数进行优化选取；最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率，并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明，相较其他预测模型，该模型具有较快的收敛速度，并能明显提高道路交通事故预测的精度。

Storm环境下基于权重的任务调度算法.pdf

使用递归关系生成 Hermite 函数并通过符号变化和线性插值找到零点。 如果指定了容差，则例程将使用更精细的网格递归调用自身，直到达到收敛，或者执行最大数量的循环（默认为 5）。

加权自适应实例归一化的一键式语音转换 ，*，*，，（ 。 此仓库是的正式实现。 音频样本可在。 依存关系 python 3.6.0 pytorch 1.4.0 pyyaml 5.4.1 numpy的1.19.5 librosa 0.8.0 声音文件0.10.2 tensorboardX 2.1 预处理 在运行此项目之前，您需要先准备什么以及如何准备它们 我们使用作为声码器，并使用作为数据集。 如果您想运行我们的项目，请首先按照ParallelWaveGAN项目的说明进行安装。 然后像ParallelWaveGAN一样准备所有的Mel谱图数据。 准备speaker_used.json自己的文件，如./data/80_train_speaker_used.json和./data/fine_tune_speaker_used.json表演。 通过运行./convert

参考文献：任静敏，潘大志《带权重的贪心萤火虫算法求解0-1背包问题》，用MATLAB实现改进萤火虫算法（WGFA），对基本的萤火虫算法进行改进，加入线性递减惯性权重，用贪心算法修复不可行解，加入变异算子提高全局搜索能力。

这是一个简单的脚本，它生成 Legendre-Gauss 权重和节点，用于计算某个区间 [a,b] 上连续函数的定积分。 鼓励用户改进和重新分发此脚本。 另请参阅脚本 Chebyshev-Gauss-Lobatto 正交（文件 ID 4461）。

mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5

前言 RTAB-Map (Real-Time Appearance-Based Mapping)自2013年起作为开源库分发，最初是一种基于特征的回环检测方法，具有内存管理功能，可以处理大规模和长期的在线操作。然后，它开始在各种机器人和移动平台上实现同步定位和建图（SLAM）。 目的 ​ 提供一个与时间和尺度无关的基于外观的定位与构图解决方案。 ​ 针对解决大型环境中的在线闭环检测问题。 思想 RTAB-Map用于基于外观的实时建图[Labb ́e and Michaud, 2013,Labb ́e and Michaud, 2017], 是一个通过内存管理方法实现回环检测的开源库，。从限制地

改进属性重要度概念，给出了一种基于粗糙集理论的单属性重要度和组合属性重要度结合的确定属性权重的方法及其具体操作步骤。通过实例说明，改进的粗糙集权重计算方法具有普适性，权重计算更合理。