YOLOv5是一种高效的目标检测模型，源自亚利桑那州立大学的 Ultralytics 团队。这个模型在计算机视觉领域被广泛使用，因为它能够快速地在图像中检测出多种对象，同时保持相当高的精度。YOLO（You Only Look Once）系列自2016年首次提出以来，经历了多次迭代，而YOLOv5是该系列的最新版本。 标题"yolov5源码+yolov5n.pt、yolov5s.pt文件整合"表明这是一个包含YOLOv5模型源代码和预训练权重的资源包。`yolov5n.pt`和`yolov5s.pt`是两种不同配置的YOLOv5模型的预训练权重文件。`yolov5n`通常代表轻量级网络，适用于计算资源有限的环境，而`yolov5s`则是一个稍大一些的模型，通常提供更好的性能但需要更多的计算资源。 描述中的"适合外网访问不了的使用"意味着这个资源包对于那些无法直接从Ultralytics的GitHub仓库下载或者由于网络限制的人特别有用。用户可以离线获取完整的YOLOv5实现，包括源代码和预训练模型，从而进行目标检测任务。 标签"软件/插件 yolov5 目标检测"揭示了这个资源的主要应用领域。YOLOv5可以被视为一个软件工具，它通过加载`pt`权重文件，配合源代码，能够在不同的平台上执行目标检测。这里的“插件”可能指的是它可以集成到其他软件或系统中，以实现自动化的目标检测功能。 压缩包内的文件`yolov5-7.0`可能是指YOLOv5的第7个版本源代码，这通常包含了模型的Python实现，模型结构定义，训练脚本，以及相关的数据处理工具等。用户可以解压此文件，根据提供的文档和示例，学习如何运行模型进行预测，训练自己的数据集，或者调整模型参数以优化性能。 总结一下，YOLOv5是一个先进的目标检测框架，`yolov5n.pt`和`yolov5s.pt`是不同规模的预训练模型权重，可用于不同需求的场景。这个资源包提供了一种离线获取YOLOv5完整组件的方式，包括源代码和预训练模型，方便用户在无法访问外网时进行目标检测工作。对于想要在计算机视觉项目中实施目标检测的开发者来说，这是一个非常有价值的资源。

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测系列的一个最新版本，它在前代的基础上进行了优化，提高了目标检测的速度和准确性。这个压缩包包含的是YOLOv8的源代码以及预训练模型文件，使得即使在无法访问外部网络的情况下，用户也能进行目标检测的实践和研究。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，其核心思想是通过单个神经网络同时预测图像中的边界框和类别概率。自YOLOv1发布以来，该系列已经经历了多次迭代，每次更新都带来了性能的提升和新特性的引入。 YOLOv8源码提供了整个模型的实现，包括网络结构的设计、损失函数的定义、训练过程的控制等。开发者可以通过阅读和理解源码来学习目标检测算法的细节，以及如何使用深度学习框架（如PyTorch）构建这样的复杂模型。源码中可能包含了模型的训练脚本、数据预处理模块、评估指标计算等功能，这为用户提供了定制化和扩展的基础。 `yolov8n`和`s.pt`文件是预训练模型的表示。`yolov8n`可能是YOLOv8的一个轻量级版本，可能针对小规模硬件或者速度有更高要求的场景。`s.pt`文件则是模型的权重，表示模型在大量数据上训练后的学习结果。用户可以直接加载这些预训练模型，对新的图像进行目标检测，而无需从头开始训练模型，大大节省了时间和计算资源。 `ultralytics-8.1.0`这个文件可能是指Ultralytics团队的YOLOv8版本，Ultralytics是一家专注于计算机视觉技术的公司，他们维护着YOLO系列的开源实现，并且持续进行优化。这个版本可能包含了训练数据集、模型配置文件、模型评估工具等，用户可以借此进一步了解和评估YOLOv8的性能。 在实际应用中，用户可以利用这些资源进行以下操作： 1. 学习和研究YOLOv8的网络架构和训练策略。 2. 针对特定任务调整和微调预训练模型。 3. 在本地环境下进行目标检测，避免因网络限制无法使用云服务的问题。 4. 评估YOLOv8与其他目标检测模型的性能差异。 5. 将YOLOv8集成到自己的项目或产品中，实现快速的目标检测功能。 这个压缩包为无法访问外网的用户提供了一个完整的YOLOv8解决方案，包括了模型的源代码和预训练权重，使得用户能够在本地环境中进行目标检测的研究和应用开发。

凭什么要收我们的钱啊？？？ 直接下

火焰识别 + yolov8 + 测试视频 + 预测权重.pt 资源包含： 1.预测权重 2.测试视频 直接下载后放入yolov8官方工程中，直接执行官方detect即可进行火焰识别

yolov8权重pt文件 s n

High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement

我们将继续对高能QCD的彩色玻璃冷凝物有效理论进行可能的一般化研究，以包括[Phys。Biol。 Rev.D 96，074020（2017）]。 在这里，我们考虑质子或原子核目标中大小胶子x的自由度和大小的夸克的夸克的散射，并通过包括靶标小胶子和大x胶子之间的相互作用来推导完整的散射幅度。 因此，我们推广了parton散射的标准eikonal近似，它现在可以偏转大角度（因此具有大的pt），并且也损失了其纵向动量的很大一部分（与eikonal近似不同）。 因此，相应的生产横截面可以用作推导通用发展方程的起点，该方程将包含大Q2时的Dokshitzer-Gribov-Lipatov-Altarelli-Parisi发展方程和Jalilian-Marian-Iancu-McLerran-Weigert- 小x处的Leonidov-Kovner演化方程。 该振幅还可以用于构造夸克费曼传播器，这是推广高能量QCD的彩色玻璃冷凝物有效理论以包含高pt动力学所需的第一个成分。 我们概述了如何在标准的彩色玻璃冷凝物形式主义崩溃的大x（高pt）运动学区域中使用它来计算可观测值。

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

20200829更新 多站点多帐号支持 起源 在论坛入了一个一个PT小站玩玩，上传刷了1个T了，魔力有点难搞。所以利用github action做些奇怪的奇怪怪的事情 适用 NuxusPHP程序的PT站点，以后说不定支持其他程序 现在能干啥 每天自动签到+魔力 每个小时自动对新种说声谢谢+魔力 顺带保号了，PT站一般有登录要求，签到顺带就登录了 咋用 货叉仓库 添加CONFIG，设置>机密>新机密> CONFIG 配置文件config.ini [thanks_id]项下内容删除，这里用作记录已经说谢谢的id 配置这么设置 下面例子内部所有'＃'后的内容删除，不能写注释 [ { # 地址 'url':'https://www.XXXX.com', # cookie 执行从浏览器粘贴出来就行，不用处理，包在引号内就行 '

The Rh influence on the surface distribution of the ternary alloy Pt-Pd-Rh，陈羽，，Using the modified analytical embedded atom method (MAEAM) and combining with Monte Carlo computer simulation, the surface segregation of Pd-Rh alloys have been firstly discussed,