Alphapose目标检测项目中的res152网络的权重文件

利用方法噪声对非局部均值去噪的新权重

此文件是yolov5权重文件，包含5种不同的权重模型（yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5-spp.pt、yolov5x.pt） 但是此文件为旧版本的权重文件，所以要下载最新的详见本人另一篇博客

已有的秘密共享方案中参与方权重固定不变,不能满足实际应用的问题。为此,基于信任评估模型,提出一种参与方权重可以动态变化的秘密共享方案。根据参与方的不同行为对其子秘密数量进行调整,并改变其秘密分享职能。在删除不诚实成员后可以加入新的成员,在不改变参与方共享秘密的条件下,可以先验式地更新参与方所拥有的秘密份额。分析结果表明,该方案是一个安全的、参与方权重以及子秘密可动态改变的秘密共享方案。

yolov5 训练好得权重文件。 可以直接拿来测试。 如果是自己训练可以不要这个文件。为什么要50个字。。。

一、 熵权法介绍 二、 熵权法赋权步骤 1． 数据标准化 2． 求各指标的信息熵 3． 确定各指标权重 三、熵权法赋权实例 1． 背景介绍 2． 熵权法进行赋权 3． 评分

大数据流式计算平台Apache Storm默认采用轮询的方式进行任务调度，未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式，在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题，提出 一种Storm环境下基于权重的任务调度算法(TSAW-Storm)。该算法首先根据各任务的CPU资源占用情况以及任务间的数据流大小，分别确定拓扑的点权和边权; 并利用最大化边权增益的思想，逐步构建起各工作节点中承载的任务集合，在保证集群负载均衡的同时，尽可能将边权较大的节点间数据流转化为节点内数据流，从而降低网络传输开销。实验结果表明，在包含有8个工作节点的WordCount基准测试中，TSAW-Storm的系统延迟和节点间数据流大小相比Storm默认调度算法分别降低了30.0%和32.9%，且各工作节点的CPU负载标准差仅为Storm默认调度算法的25.8% ; 此外，在与在线调度算法的对比实验中，TSAW-Storm在系统延迟、节点间数据流大小和CPU负载标准差方面分别降低了7.76%、11.8%和5.93%，且算法的执行开销明显降低，有效提高了Storm系统的运行效率。

很多人问有没有视频泛目录站群 说这个程序好的不得了 权重高经过研究发现 不是程序牛B是用的推送引蜘蛛用的牛逼，跟程序没关系 但是很多会员还是想要这个程序，没办法找了朋友要了一套 稍微修改下里面的东西， 纯开源了！ 本程序收录 靠的是推送 可以给大家说下 mip推送 普通推送 ping推送 以及js推送 基本上就这样 大家可以找找相关的 软件测试 安装非常简单

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

最新yolov5 release版本 v4.0 预训练好的权重文件 配合源代码里的：yolov5l.yaml yolov5m.yaml yolov5s.yaml yolov5x.yaml 使用 原始下载地址（下载速度很慢，本资源是镜像版本包含：yolov5l.pt yolov5m.pt yolov5s.pt yolov5x.pt）： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v4.0