yolov8水果质量检测检测权重，包含3000多张yolo水果质量检测数据集，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8，yolov9等算法可以直接进行训练模型，txt格式标签， 数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml： nc: 6 names: - bad apple - bad banana - bad orange - good apple - good banana - good orange

自己编写的A计权声压级的计算，可供学习使用

CodeFormer的facelib预训练权重文件，下载存放路径：weights/facelib weights ├── facelib │   ├── detection_mobilenet0.25_Final.pth │   ├── detection_Resnet50_Final.pth │   ├── parsing_parsenet.pth │   ├── yolov5l-face.pth │   └── yolov5n-face.pth

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。

包括了用于将VOC格式标签转化为yolo格式标签的python脚本，生成训练集、验证集和测试集的python脚本，YOLOv8配置文件，以及训练所有子集的python脚本

30个省市（除西藏）空间权重矩阵（空间邻接、地理距离、经济距离矩阵） 数据包括：包括空间邻接矩阵、空间地理距离矩阵、空间经济距离矩阵；其中空间经济矩阵根据2012-2020年人均GDP得到。 赠送原始数据，python计算代码

开发环境 Win10 X64/Visual Studio 2019/WDK 10.0 SDK 10.0.19041.0/易语言5.9 今天开源个非常简单的CallBack回调的使用 相信很多人都很熟悉这个回调，一般都是拿来做保护进程使用，但是大部分不知道这个回调还能这么利用，有提权操作当然也有降权， 这些在微软文档也是公开的，只是有时候很难注意到。

熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。

利用遗传算法（GA）做权重优化的MATLAB代码（等式约束）

adi.zip