目前多准则决策问题的评估方法主要分为定性分析方法和定量分析方法两类。定性分析方法主要包括专家咨询、熵权法、案例研究和德尔菲法等；定量分析法主要包括层次分析法、主成分分析法、因子分析法、模糊综合评价法、灰色综合评价法以及数据包络分析法（DEA法）、灰云评价等多种方法，不同方法的评价结果都是依据指数或分值对参评对象的综合状况进行排序评
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2024-02-19 01:58:29
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云计算：简述云计算的定义与模式
一、云计算的定义云计算（Cloud Computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核
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2023-06-04 16:51:55
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序言第1章 并行和分布式计算介绍第2章 异步编程第3章 Python的并行计算第4章 Celery分布式应用 第5章 云平台部署Python第6章 超级计算机群使用Python第7章 测试和调试分布式应用第8章 继续学习上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构：分布任务队列和分布对象。然而，还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用
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2023-10-09 00:43:30
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一、测量不确定度来源 任何测量值都不是绝对准确的，最初使用误差来衡量 测量值与真值之间的差异。 误差=随机误差+系统误差，由于各种因素的存在，每次测量时 测量值与真值之间的差异应该有所同，但会介于一定范围内。误差值是个点值不
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2024-05-01 17:37:35
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":6,"count":6}]},"card":[{"des":"云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。",
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2023-10-25 22:01:32
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大物实验计算不确定度纯属牛马行为，本人在某次大物实验之后，面对众多数据，直接破防，索性一劳永逸，编程解决这种重复，不需要脑子的过程。使用python写了一个不确定度计算器，输入数据个数和数据以及B类不确定度，程序会计算所有的步骤，并且将关键信息打印出来，以便填写数据处理过程。# 导入数学和统计模块
import math
import statistics
import scipy
# 定义一个函
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2023-10-17 13:56:52
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基本概念
云模型是由中国工程院院士李德毅在1995年提出的概念，是处理定性概念与定量描述的不确定转换模型。已经成功应用到自然语言处理处理，数据挖掘，决策分析，智能控制，图像处理等领域。
看一下百度的定义：
嗯，乱七八糟，我也看不懂。不过没关系，了解大概的概念就好。整个模型叫云，每个小的数据，也就是每个发生在系统中的事件，叫做云滴。
看他的数字特征。
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2023-11-24 06:04:47
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云模型(1) 模型简介如下图所示(2) 具体云模型如下图所示 有原始数据得到云滴得步骤为： 【1】计算数据Ex En He Ex=mean(x(i,:)) En=mean(sqrt(pi/2)*abs(x-Ex))。注意：mean函数包含了求和然后除以n的运算。 【2】生成Enn x y Enn=En+He .X randn(1)。x=Ex+Enn .X rand
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2023-08-20 16:38:38
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目录一、SIFT综述二、sift算法详解 1、尺度空间极值检测1.1 尺度空间（Scale Spac
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2024-03-08 20:15:55
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# 如何实现云模型代码 Python：一步一步教你
在当今的开发环境中，云模型已经成为了重要的技术趋势。本文将引导你通过几个简单的步骤，使用 Python 实现一个基础的云模型，并确保你理解每一步的具体操作。
## 整体步骤概览
以下是你需要遵循的步骤：
| 步骤 | 任务 |
|------|---------
原创
2024-10-09 05:54:34
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# 云模型：了解随机不确定性的新工具
## 引言
在现代科学和工程领域中，我们经常遇到各种各样的不确定性。这些不确定性可能来自于测量误差、观测到的随机现象以及其他各种原因。为了更好地理解和处理这些不确定性，云模型（Cloud Model）作为一种新的工具被提出。云模型提供了一种定量描述不确定性的方法，并且在解决实际问题中展现了很大的潜力。本文将介绍云模型的基本概念、原理以及如何使用Python
原创
2023-08-10 03:13:52
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# 如何计算模块度的 Python 代码实现指南
模块度（Modularity）是网络分析中十分重要的一个指标，它衡量了图的社区结构的好坏。本文将为你详细介绍如何使用 Python 来实现模块度的计算。我们将分步骤进行分析，为确保你的理解，我会提供每一步的代码和注释。
## 一、流程概述
为了计算模块度，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-24 05:27:54
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目录1. 概述介绍2. Benchmark APP介绍 2.1 Benchmark APP2.2 Benchmark APP命令格式3. Benchmark 裸机实例演示3.1 模型准备3.2 提交任务到边缘节点3.3 绘制结果4. Benchmark容器化实例演示5. 总结1. 概述介绍 &nbs
写在前面想必大家有一个问题。什么是词云呢？词云又叫名字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。、网页上有许多词云的效果图： 而且，目前有许多制作词云的工具：但是作为一个学习Python的程序员来说，我更喜欢通过自己的编程去解决问题。而且用Python制作词云只需十行代码就行了哦~一起来看看吧！
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2024-07-01 05:22:51
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本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。通过本文你可以了解到：文本挖掘的基本流程LDA主题模型算法K-means算法Spark平台下LDA主题模型实现Spark平台下基于LDA的K-means算法实现1.文本挖掘模块设计1.1文本挖掘流程文本分析是机器学习中的一个很宽泛的领域，并且在情感分析、聊天机器人、垃圾邮件检测、推荐系统以及自然语言
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2024-08-01 21:07:40
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0. 缘起一个被数学建模折磨的苦命人， 找不到STATA相关的教程，没办法只有自己借了两本书，找了些相关资料进行学习。想到可能有同样苦命的人存在，将自己的理解上传，希望能提供一些帮助。PS：其实原来会用SPSS跑ARIMA模型，但是这次需要对几十个国家的数据跑（也就是几十个模型），想寻找一种自动确定模型参数的方法【但是现在并没有找到】。觉得如果可能有的话，应该是通过STATA实现，若有好心人知道且
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2023-12-20 09:04:57
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# 理解代码生成模型困惑度的Python实现
在自然语言处理（NLP）和深度学习的应用中，困惑度（Perplexity）是一个重要的评价指标，通常用于评估语言模型的质量。本文将指导你如何在Python中实现代码生成模型的困惑度计算。以下是任务流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
原创
2024-10-08 04:30:48
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# 基于流行度的推荐模型 Python 实现
## 引言
在推荐系统中，流行度推荐模型是一种简单但有效的方法。它基于物品的流行度来推荐给用户最受欢迎的物品。在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现基于流行度的推荐模型。
## 流程
下面是实现基于流行度的推荐模型的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据预处理] --> B[计算物品流行度]
原创
2023-09-30 05:26:29
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时序分析 35时序预测 从ARIMA到SARIMAX(四) SARIMA接上Step 5. SARIMA 现在我们来增加季节性因素。我们需要确定季节性因素的参数 P,Q,D.S。 从前面的ACF图中我们得到了提示，季节周期为7，也就是 S=7。季节差分 我们已经知道为了使时序数据平稳，可以使用差分。对于AR
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2023-12-07 09:55:24
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补充内容一，我们操作代码的方式 终端 文件 终端 字符串需要用引号文件 文件名以.py结尾 解释器申明 终端执行文件输入命令的执行流程 属于代码-->解释器--->语法词法分析在 /root 目录下创建 hello.py 文件，内容如下： print("hello,world") 执行 hello.py 文件，即： python /root/hello.pypython内部执行过程如下
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2023-09-01 17:36:26
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