目录1、复杂多阶段抽样调查2、如何让你的软件知道抽样设计为复杂多阶段抽样？3、如何正确选择并计算权重（1）权重类型（只针对2001年后的数据）（2）权重选择（3）结合周期计算权重在讲权重选择和计算之前，大家是否还记得小编在 NHANES数据库数据下载 一文的文末提到下载好的数据不能够利用常规的统计方法直接分析，今天跟大家分享一下，正确分析的前提是什么，也就是如何选择并计算权重1
转载
2024-03-19 23:04:05
632阅读
什么是网站的权重?我理解为一个网站的知名度，就如我们现实中的官方网站,像学Asp.net/C#大家都知道博客园.一般来说，网站(包括网页)的权重会与一下几个参数有关： 权威开放式目录的收录与否，比如：DMOZ、yahoo目录等 &
转载
2024-04-25 06:18:29
124阅读
定义:一条能够不重不漏地经过图上的每一条边的路径称为欧拉路径判定首先图必须是联通的，用并查集判即可无向图欧拉回路：所有点度数都为偶数无向图欧拉路径：两个点(或0个点)度数为奇数，其余点(或所有点)度数为偶数有向图欧拉回路：所有点入度=出度有向图欧拉路径：一个点入度=出度+1，一个点出度=入度+1，其余点(或所有点)入度=出度查找-Hierholzer算法//已知存在欧拉路径，找该路径
void d
netron支持查看pytorch,caffe tf onnx等多种格式直接去官网下周exe文件https://githu
原创
2023-05-18 17:08:58
522阅读
ONNX是一套神经网络模型的开放格式，支持Core ML, PaddlePaddle, SNPE, MXNet, Caffe2, PyTorch, TensorFlow, CN
原创
2024-08-02 12:23:32
94阅读
一、创建文件在当前用户的主目录创建一个.netrc文件，权限设置600文件内容是：machine 192.168.0.1 login ftpuser password ftpuser_password 说明：这样你每次登录192.168.0.1的时候，系统会自动登录，实现自动ftp。举例：每天8点到192.168.0.1上获取/test
一、理论知识1. 运用层次分析法优先考虑的三个问题(1) 我们评价的目标是什么？eg: 大学生旅游最佳目的地选择(2) 为了达到这个目标有哪几种方案？eg: 北京、上海、杭州(3) 评价的准则是什么？eg: 花费、交通、住宿、饮食、风景2. 正互反矩阵(判断矩阵)与一致矩阵(1) 正互反矩阵(判断矩阵)满足的条件对角线的都为1；Aij*Aji=1；Aij>0。举例：11/737151/31/
转载
2024-07-30 11:43:25
107阅读
信息检索中的神经排序模型研究，初识信息检索 ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
论文：《A Deep Look into Neural Ranking Models for Information Retrieval 》
论文时间：2019零、与现有工作的不同之处分析+对比+讨论。从不同维度深入研究 neural ranking model（主要研究用于文本检索 te
转载
2024-03-22 21:12:16
45阅读
目录0 原理 1 OpenCV中的BRIEF 2 OpenCV中的ORB算法0 原理对于一个 OpenCV 的狂热爱好者来说 ORB 最重要的一点就是：它来自“OpenCV_Labs''。这个算法是在 2011 年提出的。在计算开支，匹配效率以 及更主要的是专利问题方面 ORB 算法是是 SIFT 和 SURF 算法的一个
网站权重如何计算网站权重是基于搜索引擎内部一系列算法后，对网站的域名赋予的权值。由于涉及网站权重的因素多达150多项，所以我们无法得知具体的算法。但以下一些因素是我们确定可以并且会影响到网站权重的：网站信任度（Domain Trust）外部链接（External Link）域名存在时间（Length Time of Domain Registered）独特的网站内容（Unique Content）
转载
2024-02-26 21:12:52
142阅读
文章目录一、LDA是什么？二、LDA的代码实现（使用sklearn)三、SVM是什么？四、SVM的代码实现（月亮数据集）1. 使用线性核2. 多项式核3. 高斯核五、SVM的代码实现（鸢尾花数据集）总结 一、LDA是什么？线性判别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)又称为Fisher线性判别，是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本都是有类别输出的
文章目录netron介绍1. pytorch导出onnx格式模型文件2. netron可视化（1）netron软件打开（2）netron第三方库（3）netron在线网站补充 netron介绍netron是一个深度学习模型可视化库，其支持以下格式的模型存储文件：ONNX (.onnx, .pb)Keras (.h5, .keras)CoreML (.mlmodel)TensorFlow Lite
转载
2023-09-22 18:13:34
228阅读
数学建模——层次分析法(Matlab)【评价类问题】层次分析法建立递阶层次结构构造判断矩阵一致性检验计算总权重并排序建立递阶层次结构将决策问题分解为三个层次，最上层为目标层O，即…;最下层为方案层，即…;中间层为准则层，即…;(如图一所示) 构造判断矩阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，依据下表，构造出判断矩阵(O-C，C1-A，C2-A，C3-A)。 构造出的判断矩
Netron是使用研究onnx网络结构很常用的工具，安装和使用都非常简单。 安装 pip install netron 本地使用 netron demo.onnx 远程使用 登录服务器时： ssh -i key_AWSgpus.pem -L 8080:127.0.0.1:8080 ubuntu@xx ...
转载
2021-09-17 16:24:00
1496阅读
2评论
# OpenStack Neutron架构组件介绍
## 简介
OpenStack是一个开源的云计算平台，其中的Neutron是OpenStack中的网络服务组件，用于提供虚拟网络的创建、管理和连接等功能。本文将介绍OpenStack Neutron架构组件的实现流程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
下面是实现OpenStack Neutron架构组件的步骤：
| 步骤
原创
2023-08-31 12:42:48
74阅读
0 作用0.1AHP，Topsis都可以弄到一半来求权重比如用AHP求权重/ 用熵权法求权重，然后再接模糊中和评价1.层次分析法（AHP）AHP=The analytic hierarchy process 其主要用于解决 评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀）1.1 idea把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上，从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要
转载
2024-03-25 15:28:11
71阅读
传统的神经网络存在的问题：权值太多，计算量太大权值太多，需要大量样本进行训练 CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数 感受野：后面的神经元只能接到前面图片的一部分权值共享：权值个数相同，相同颜色的 权值值也相同 卷积核的定义： 池化层： 卷积操作 same&
转载
2024-06-28 13:50:05
76阅读
boosting方法有许多不同的变形。其中最流行的一种就是AdaBoost方法，这个名称是“adaptive boosting”的缩写。这个方法允许设计者不断地加入新的“弱分类器”，直到达到某个预定的足够小的误差率【便于通过扩展来提高分类效果】。在AdaBoost方法中，每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类分类器选入训练集的概率。如果某个样本点已经被准确分类，那么在构造下一个训练集中，
转载
2024-04-22 22:26:20
78阅读
最近不少人都在问怎么做外链，其实外链严格来说有两种，一种用于投票，一种用于单纯的吸引蜘蛛抓取。虽然外链的作用的本质还有一种，就是引流，但是大多数情况下不现实，除非是一些导航网站才有可能做到这些真正的引流效果。今天给大家分享一个关于政府高权重锚文本的虚拟外链技术，这个方式相对来说还是有那么一点点价值，但是既然是虚拟外链就要想办法变成物理链接，这样的外链才能够起到作用。首先给大家简单的解释下这个政府高
神经网络是万能的吗？1、神经元2、一个简单的神经网络3、神经网络是万能的吗？ 1、神经元神经元是构成神经网络的基本单元。一个神经元可以被看作是一个复合函数，由两部分构成，即线性变换部分，和激活函数部分。不同神经元会有不同的和，它们是神经元的参数，决定了神经元的功能。2、一个简单的神经网络这是一个两层的神经网络，有三个神经元。标有x的圆圈表示输入数据，两外三个没有标签的圆圈各代表一个神经元。最右边
