VI 使用手册进入vi的命令vi filename :打开或新建文件，并将光标置于第一行首vi +n filename ：打开文件，并将光标置于第n行首vi + filename ：打开文件，并将光标置于最后一行首vi +/pattern filename：打开文件，并将光标置于第一个与pattern匹配的串处vi -r filename ：在上次正用vi编辑时发生系统崩溃，恢复filenamev
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2024-07-11 22:55:32
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1.主要内容利用Python调用VLFeat（官方下载地址）提供的SIFT接口对图像进行特征检测。如果CSDN中图片加载不出来，可移步知乎相关文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34890676 2.参考资料主要参考资料为由朱文涛和袁勇翻译的《python 计算机视觉》原书为《ProgrammingComputer Vision with Python》,该书
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2023-12-12 20:27:33
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这里介绍了图像特征检测算法-SIFT的Python实现，并且介绍了如何在一组图像中利用SIFT算法连接相互匹配的图像。1 参考资料（1）Python计算机视觉编程 （2）SIFT算法详解2 描述子实现代码这里使用开源工具包VLFeat提供的二进制文件来计算图像的SIFT特征。用完整的Python实现SIFT特征的所有步骤可能效率不是很高。VLFeat工具包可以从http://www.vlfeat
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2023-11-27 11:20:49
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# 使用Python计算VIF（方差膨胀因子）
在多元线性回归分析中，我们通常需要评估自变量之间的多重共线性问题。多重共线性会影响模型的稳定性和可解释性，导致回归系数的不可靠性。方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）是一种用于检测自变量之间关联性的方法。本文将介绍如何使用Python计算VIF，并附带示例代码。
## 什么是VIF？
VIF衡量的是一个自变
主成分分析在SPSS中的操作应用 主成分分析在SPSS中的操作应用主成分分析原理主成分分析法简介主成分分析数学模型对沿海 10 个省市经济综合指标进行主成分分析生成图表方法一方法二方法一结果方法二结果参考链接 主成分分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性 ( 比如 PP 个指标) , 重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学
多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中，例如决策树和贝叶斯，前者的建模过程是逐步递进，每次拆分只有一个变量参与，这种建模机制含有抗多重共线性干扰的功能；后者干脆假定变量之间是相互独立的，因此从表面上看，也没有多重共线性的问题。但是对于回归算法，不论是一般回归，逻辑回归，或存活分析，都要同时考虑多个预测因子，因此多重共线性是不可避免需要面对的，在很多时候，多重共线性是一个普
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2023-08-25 23:39:51
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# Python VIF值的计算流程
## 前言
在统计学中，VIF（方差膨胀因子）用于评估回归模型中自变量之间的共线性程度。VIF值越高，表示自变量之间的共线性越强，可能导致回归模型的不稳定性。因此，在进行回归分析时，我们需要计算每个自变量的VIF值，以判断是否存在共线性问题。
在Python中，我们可以使用statsmodels包来计算VIF值。下面将介绍如何计算VIF值的具体步骤。
#
原创
2024-01-31 07:55:53
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# Python获取VIF值
在统计学中，多重共线性是指模型中自变量之间存在高度相关性的情况，这会导致回归系数估计不准确，降低模型的准确性。为了检测模型中是否存在多重共线性，我们可以使用VIF（方差扩大因子）来评估。VIF值越大，表示自变量之间的相关性越高。
在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来计算VIF值。下面我们将介绍如何使用Python来获取VIF值，并解释如何解
原创
2024-06-22 04:22:28
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目录 一.单次针对波段分开的TIFF影像的NDVI植被指数的计算 1.代码如下：（代码中已经将NDVI指数异常值进行了剔除，取值范围最终在[-1, 1]区间内）2.运行结果（为了方便程序运行的进度查看，在函数内增添进度条显示）：二.针对波段合成后的TIFF影像计算NDVI处理影像1.对于MODIS——MOD09A1影像（band1为红光波段，band2为近红外波段）2.对于La
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2023-10-18 19:23:49
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一、基本框架VMAF是一种Full-reference的视频质量评估方法，主要包括三种指标：视觉信息保真度（VIF：visual quality fidelity）、细节损失指标（DLM：detail loss measure）、时域运动指标/平均相关位置像素差（TI：temporal information）。其中VIF和DLM是空间域的，一帧画面之内的特征。TI 是时间域的，多帧画面之间相关性
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2023-12-26 10:45:13
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文章目录一、VIF公式和原理对于R方一般回归模型皮尔逊相关系数中的方差 VIF原理： 一、VIF公式和原理所谓VIF方法，计算难度并不高。在线性回归方法里，应用最广泛的就是最小二乘法（OLS），只不过我们对每个因子，用其他Ｎ个因子进行回归解释。（n+1自变量）其中有一个检验模型解释能力的检验统计指标为R2（样本可决系数），R2的大小决定了解释变量对因变量的解释能力。而为了检验因子之间的线性相关
算数运算符: + - * / // % **
var1=3
var2=4
res=var1+var2 #加法
res=var1-var2 #减法
res=var1*var2 #乘法
res=var1 / var2(结果为小数)
res=var1//var2(地板除整除,只取结果的整数部分,若除数或被除数中有一个是小数则在结果后加上.0)
res=var1%var2(取
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2023-08-09 23:25:49
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最近由于工作需要，需要用ONVIF来快速验证一个想法，发现在Python下验证还蛮方便的，但是也遇到了一些问题，在这里总结一下，如有有缘人看见，或许可以节约一些时间。目录一、Python对接onvif的工具二、Onvif快速用起来三、使用原理简析一、Python对接onvif的工具 &
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2023-10-10 15:35:11
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SPSS方差齐性检验，即检验样本数据的方差是否相同的一种方法。什么情况下需要进行方差齐性检验？在经典的线性回归模型中，方差齐性是进行回归的前提要素之一，因OLS(最小二乘法)回归式要求模型中的随机误差项在解释变量时具有相同的方差。本文将介绍SPSS的两种检验方差齐性的方法，分别是探索分析中的Levene（莱文）检验与单因素ANOVA分析中的方差齐性检验。一、数据准备本文使用的是一组包含销售额、客流
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2023-10-01 07:41:19
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# Python多元回归计算VIF值
在统计学中，VIF（方差膨胀因子）是用来检测自变量之间是否存在多重共线性的指标。当自变量之间存在高度相关性时，会导致回归系数的估计不准确，VIF值大于10时表明存在较严重的多重共线性。Python提供了一种简单的方法来计算VIF值，可以帮助我们快速识别自变量之间的关系。
## VIF值的计算原理
VIF值是通过计算每个自变量与其他自变量的线性相关性来衡量
原创
2024-05-19 05:46:01
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目标函数或约束条件中包含非线性函数如果线性规划的最优解存在，其最优解只能在其可行域的边界上达到（特别是可行域的顶点上达到）；而非线性规划的最优解（如果最优解存在）则可能在其可行域的任意一点达到。例：某企业有n 个项目可供选择投资，并且至少要对其中一个项目投资。已知该企业拥有总资金元，投资于第i(i = 1,..,n)个项目需花资金元，并预计可收益元。试选择最佳投资方案。 解:设投资决策变量为其中=
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2024-09-05 17:50:20
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之前讨论过的SIFT算法以及SURF算法由于受到了专利的保护，在高版本的OpenCV中是没法使用的，这就有些强人所难了，但今天我们介绍一种算法，不仅更加简单，而且是免费使用的。原理在SIFT算法使用128维的描述符，因为使用float类型描述，所以需要512字节的内存。在SURF算法中，以64维描述符来计算，至少需要256字节的内存。在创建一个含有数千个特征的向量会消耗大量的内存，这种情况在资源的
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2024-04-22 21:00:19
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标：了解BRIEF算法的基本原理原理：在SIFT算法使用128维的描述符，因为使用float类型描述，所以需要512字节的内存。 在SURF算法中，以64维描述符来计算，至少需要256字节的内存。 在创建一个含有数千个特征的向量会消耗大量的内存，这种情况在资源的有限的设备上不实用，尤其是嵌入式设备。 此外，计算时间也非常漫长
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2023-11-09 07:14:45
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import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.stats.outliers_influence
data=pd.read_csv("D:\excel\REGRESSION/P256.csv")
from statsmodels.stats.outliers_influe
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2023-06-29 00:14:10
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# VIF检验与多重共线性：Python实现详解
## 引言
在进行多元线性回归分析时，一个常见的问题就是多重共线性（Multicollinearity）。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，这可能导致回归模型的系数不稳定、标准误较大，从而影响模型的解释性和预测能力。近年来，VIF（方差膨胀因子）作为检测多重共线性的一种有效工具，得到了广泛的应用。在本文中，我们将介绍VIF检验的基本概念，
