GeoDa是一个设计实现栅格数据探求性空间数据分析（ESDA）的软件工具集合体的最新成果。它向用户提供一个友好的和图示的界面用以描述空间数据分析，比如自相关性统计和异常值指示等。GeoDa的设计包含一个由地图和统计图表相联合的相互作用的环境，使用强大的连接窗口技术。其最初的成果是为了在ESRI的ArcInfo GIS 和SpacStat软件间建立一个桥梁，用来进行空间数据分析（Anselin et
主图对于点击率是有很大的影响的,所以有的时候需要调整淘宝主图,但是更换主图是需要技巧的，没有换号会变成好心办坏事。淘宝上面进行主图的优化会对权重有影响吗？怎样能够不影响？淘宝主图优化肯定会影响权重的，这种影响有两种结果，一种就是变好了，宝贝的整体权重变高了，排名也提高了，那么展现流量和转化也都相应的变好了。还有一种影响是权重分数不增反降，没有达到优化的目的，是商家不愿意看到的结果。怎么换不影响权重
介绍这里讲的顶点对之间的最短路径是基于动态规划在图中的实现。每一个循环都类似矩阵乘法，因此这个算法看起来就像是一直在做矩阵乘法。实现在这里我们用邻接矩阵表示法来表示一个图，因为相对邻接表来说，邻接矩阵表示要容易些，并且采用自底而下的算法来计算最短路径权重。typedef int (*Metrix)[VERTEX_NUMBER];
void printfMatrix(Metrix graphmetr
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2024-05-20 20:46:11
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例子：一、算法原理通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)]，n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个
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2024-03-27 18:01:23
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一、单成分单变量高斯模型二、单成分多变量高斯模型若协方差矩阵为对角矩阵且对角线上值相等，两变量高斯分布的等值线为圆形。若协方差矩阵为对角矩阵且对角线上值不等，两变量高斯分布的等值线为椭圆形。长轴平行于取较大值的变量所在的轴，短轴平行于取较小值的变量所在的轴。若协方差矩阵为非对角矩阵，表明变量之间存在相关性，相关系数取-1到1之间的非０值。上图中两变量高斯分布的等值线长轴平行于\(x_1=-0.5x
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2024-04-03 12:14:13
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之前 MATLAB绘制矩阵权（Matrix weighted）有理Bezier曲线提到了矩阵权的方法，现在我将其用到loop细分上，实现矩阵权的loop细分 loop细分的算法在我之前的博客中已经多次提到了，下面将其推广到矩阵权的loop细分上浙江大学 杨勋年老师论文——Matrix weighted rational curves and surfacesloop细分规则1.网格内部V-顶点位
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2024-05-28 11:27:32
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全文共1466字，预计阅读时长2分钟熟练掌握C语言却总是在转型机器学习算法的道路上屡屡跌倒？懂得AI模型的逻辑却在每次伪代码修改后都被报错？ 你的绊脚石或许不仅仅是对于Python语法的陌生，还有对于数据集的处理摸不着头脑。这时候，就需要我们回归基本概念——从向量、矩阵开始，读懂机器学习语言。不同在何处？在一般性C语言编程中，对于数据的处理主要利用指针。熟悉它的同学们都知道，所谓内存，其实可以被视
1.视频网站：mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/ 3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai1.11 神经网络的权重初始化 Weight
首先说一句，递归（recursion）和迭代（iteration）都是实现循环的手段。递归是重复调用函数自身实现循环（函数自己调用自己）。迭代是函数内某段代码实现循环。而迭代与普通循环的区别是：循环代码中参与运算的变量同时是保存结果的变量，当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值。递归循环中，遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。迭代则使用计数器结束循环。当然很多情况都是多种循环混合采用，这要根
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2024-08-01 22:42:28
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前段时间，我使用模型构建器制作了“沿网络OD成本矩阵”工具集。这个工具集包含多个子模型，虽然能实现预期的功能，但是实在是不方便使用。原文见下ArcGIS Pro生成沿网络的OD成本矩阵_圈圈的圈圈的博客-arcgisod成本矩阵ArcGIS中求解OD成本矩阵只能得到两种形式的结果，一种是没有输出几何只有属性表的OD成本矩阵表，一种是OD点之间生成直线的成本矩阵表。不过路径分析是可以沿网络生成路径的
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2024-04-28 19:59:04
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tf.nn.embedding_lookup_sparse(
params,
sp_ids,
sp_weights,
partition_strategy='mod',
name=None,
combiner=None,
max_norm=None
) 主要的作用是接收一个稀疏矩阵，返回一个embedding，这个embedding是在p
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2024-04-03 15:20:36
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网格分析，也被称为是决策矩阵分析，是由英国管理学家斯图尔特•普提出的一种多因素辅助决策工具。因此该方法也被称为普氏分析或者多因素辅助分析。它是一款非常有效的辅助决策工具，当你面临很多好的项目选择，同时又有许多因素需要综合考虑的情形，应该首先选择网络分析。网格分析是多种影响因素的决策分析最简单的一种形式，也被称为是多因素决策帮助或多因素决策管理。复杂的多因素决策需要为潜在的影响因素建立复杂的数学模型
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2024-05-24 15:29:04
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在参考相关资料的基础上，做了一些补充，整理出Pandas常用命令如下：Pandas常用命令说明[1]•在这个速查手册中，我们使用如下缩写：df：任意的Pandas DataFrame对象 s ：任意的Pandas Series对象•同时我们需要做如下的引入：import pandas as pdimport numpy as np导入数据•pd.read_csv(filename)：从CSV文件导
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2024-08-06 21:08:23
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有时候，我们要对图层上的地物进行有选择性的显示，以此来满足实际的功能要求。按下面介绍的方法可轻松实现图层属性过滤显示：1、当图层已经加载时private void ShowByFilter(AxMapControl sMapCtr, IFeatureLayer sFlyr, string sFilter)
{
ESRI.ArcGIS.Carto.IFeatureLayerDefinition pD
x这里写目录标题起因配置环境问题探索一、由近及远二、追根溯源三、问题总结本文源码 起因近日，博主在学习《动手学深度学习》(PyTorch版)时，用fashion_mnist复现LeNet时想知道这个for循环运行了多少次： 代码如下：（在文末会给出整个代码）for X, y in train_iter:
X = X.to(device)
y = y.
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2024-04-04 10:42:42
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一、图的概念图形由顶点/节点和连接这些顶点的边/线组成。 图可以是无向的（意味着在与每个双向边相关联的两个顶点之间没有区别）或者可以指向图（意味着其边缘从一个顶点指向另一个顶点但不一定在另一个方向上）。 可以对图形进行加权（通过向每个边缘分配权重，其表示与该连接相关联的数值）或者图形可以是未加权的（所有边缘具有单位权重1或者所有边缘具有相同的恒定权重）顶点（vertex）顶点为上图中带数字的圆形，
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2024-10-30 15:25:59
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由于对数据要求少，且容易计算，熵值法一直是备受欢迎的权重计算方法。今天的文章，将带大家一起梳理熵值法计算权重的步骤以及如何应用到综合评价研究中。 一、研究背景研究案例是利用熵值法来对各企业的财务状况进行综合评价分析。选取了7个财务指标，分别是固定资产产值率、固定资产利税率、资金利润率、资产利税率、流动资金周转天数、销售收入利润率、全员劳动生产率。 二、操作步骤1. 数据标准化首
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2024-05-05 15:55:11
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文章目录一、算法简介1.1 基本特性1.2 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）二、算法思路三、代码实现 一、算法简介1.1 基本特性矩阵分解将一个矩阵分解为两个或者多个低维矩阵的，这两个低维矩阵能够代表原矩阵特性并且预测原矩阵中未知的特性——在推荐系统矩阵中的描述就是：通过评估低维矩阵乘积来拟合评分矩阵。 图 1.如图1所示，一个有m个用户与n个项目的
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2024-06-14 11:23:50
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一、层次分析法解决评价类问题的三个主要思想：判断矩阵：一致性检验的步骤：一致矩阵计算权重：判断矩阵计算权重：求权重的三种方法：算术平均法求权重几何平均法求权重特征值法求权重计算各方案的得分二、层次分析法的定义三、总结①层次分析法第一步：画出层次结构图②层次分析法第二步：构造判断矩阵③计算权重并进行一致性检验④计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序四、层次分析法的局限性五、模型的扩展1、我们
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2024-08-13 19:43:48
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