含安装与操作指南，非常好用！该模型根据三维坐标构建时空权重矩阵，定义距离区域较近的区域具有更大的权重，利用以区域为球心构建的球体内的地区进行局部回归，得到不同时间内不同区域的参数估计值。

文件内包含 jieba 百度60万+分词词库（带词性权重和不带词性权重的文件各一份），附带停用词词库，词性和权重由机器学习等技术手段生成，持续优化中，欢迎私信提供宝贵意见。

基于组合赋权物元可拓法的土壤重金属污染评价，林黎阳，许丽忠，土壤重金属污染已成为最严峻的环境问题之一。为提高土壤质量评价结果的合理性和可靠性，本文通过主客观组合赋权确定各评价指标权

绘制具有弯曲边缘的网络 一个简单但不（还）灵活的脚本，用于使用 matplotlib 和 networkx 以圆形布局和曲线边缘绘制网络。 该链接被插入为从源节点到目标节点的抛物线曲线，并且它们的顶点位于连接线轴上一个专门计算的节点上。 某些功能是可调的，因为可以更改（或不更改）节点和边的大小。 用法很简单：只需安装 python2、numpy、matplotlib 和 networkx 并准备一个具有以下语法的文件（没有标题行）： SourceID TargetID EdgeWeight 你准备好了！ 阅读时draw_curved_edges可以做什么的一个小例子示例文件夹中的文件edgelist.dat如下 为了使这个脚本更加强大和灵活，还有很多工作要做，特别是： 在初始设置中设置节点和边的颜色和大小； 设置用于计算节点和边大小的关键字； 使边缘形状的计算适应节点的

林业行政处罚自由裁量权参照执行标准(共34页).doc

黑龙江省集体土地所有权确权登记发证成果验收办法..docx

在目前信号波达方向（Direction-Of-Arrival，DOA）估计中，常规ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法，但对于低信噪比下混合信号（同时含有相干与非相干信号），常规ESPRIT算法难以估计出它们的DOA。结合解相干MUSIC和常规ESPRIT算法的优点，提出了一种新的估计相干与非相干信源的ESPRIT方法，新方法充分利用数据协方差矩阵的自相关和互相关信息来重构含有信号方位数据的新矩阵，再从它的特征值中解得信号的到达角。计算机仿真结果验证该方法在混合信号估计中的优越性和可靠性。

YOLOv4 quanzhong.zip

著名的 yolov5 预训练权重，因为作者将文件放在谷歌云盘上，下载不便，因此将其放在这里，供大家学习使用

针对Taylor算法进行TDOA定位时，其初始估计位置的误差易导致Taylor算法不收敛和定位精度差的问题，提出一种基于自然选择的线性递减权重粒子群优化（W-SPSO）与Taylor算法协同定位的方法。该方法先通过W-SPSO算法得到一个初始估计位置（x，y），再通过Taylor算法在（x，y）处进行迭代运算得到最终定位结果。不同噪声情况下的仿真结果显示：W-SPSO与Taylor算法协同定位方法对MS坐标估计值的均方差（RMSE）小于标准PSO（粒子群优化）、SelPSO（基于自然选择的粒子群优化算法）、W-SPSO、Taylor以及Chan五种算法的RMSE。因此，所提出的定位方法在保留了SelPSO算法求解精度和收敛性的基础上，同时提高了全局搜索能力，使其具有更高的定位精度和收敛性。