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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# Python VIF 计算代码实现指南
## 概述
这篇文章将教会你如何使用Python编写代码来计算VIF（方差膨胀因子）。VIF是用于多重共线性检测的一种常用统计指标，用于衡量自变量之间的相关性程度。在这个过程中，我们将使用`statsmodels`库来进行计算。
## 流程概览
下面的表格展示了实现VIF计算代码的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 |
原创
2024-02-04 06:26:31
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统计学，风控建模经常遇到卡方分箱算法ChiMerge。卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。01卡方检验算法介绍卡方检验（Chi-Square Test）是一种统计学上的检验方法，用于评估两个类别变量之间的独立性。它基于样本数据来测试观察值与预期值之间的差异是否足够大，以至于能够推断变量之
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2024-10-28 09:10:37
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文章目录前言一、基本过程二、vivado配置1.新建工程2.调用DDS的IP核2.调用FFT的IP核三、编写Verilog程序1.顶层文件fft.v2.仿真文件fft_tb.v四、运行仿真1. 运行仿真设置2. 仿真波形设置3. 结果分析 前言使用vivado2018.3实现FFT／IFFT，过程比较详细。一、基本过程例化一个DDS的IP核和两个FFT的IP核分别用作FFT和IFFT变换，将DD
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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VISSIM二次开发（Python）&大作业总结2写在前面前一小节已经概括了基本所有这次使用的二次开发的知识，在这一小节，我们主要介绍本文对.att文件的读取和绘图以及分析的工作。在这一部分我们将展开对这一部分的介绍，由于这部分的内容专门性比较强，所以就与前面的二次开发部分分开撰写，供有需要的同学们参考。.att文件示例其中表头会介绍数据字节含义，这里需要点出第一列就是仿真运行次数。需求1
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2023-08-06 14:36:42
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# VIF评价指标及其Python实现
在多元回归分析中，变量之间可能存在相关性，这可能影响回归模型的有效性和稳定性。为了解决这个问题，我们常常使用方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）来评估自变量之间的多重共线性。
## 什么是VIF？
VIF是用来检测自变量之间多重共线性的一种统计量。VIF值越高，说明该自变量与其他自变量之间的相关性越强，从而可能导致
# 使用 Python 实现方差膨胀因子 (VIF)
## 什么是方差膨胀因子 (VIF)
方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）是在多元回归分析中用于检测多重共线性的一种统计工具。多重共线性是指自变量之间存在强相关性，这可能导致回归系数的不稳定性和不可靠性。VIF 表示一个自变量的方差在其他自变量存在的情况下相比于单独使用该自变量的情况的膨胀程度。
V
文章目录 前言1. COM接口功能与定位2. COM框架搭建2.1 导入COM模块2.2 程序头部格式2.3 实现功能总结 前言VISSIM软件是一种微观的、基于时间间隔和驾驶行为的仿真建模工具，用以城市交通和公共交通运行的交通建模，比如复现道路微观交通组织运行状态、控制交通系统信号灯、管理停车、管理与运营公共交通等功能。COM接口是VISSIM的附加功能，可以获取VISSIM的对象、
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2023-08-26 17:58:25
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IO编程文件读写f = open('...', 'r') #r表示读模式
f.read() #将文件内容读入内存并用一个str表示
f.close() #为了节省系统资源，使用完之后要关闭文件为了避免文件不存在的错误而无法往后执行close函数，可以使用try...finally来处理。但这种方法略显繁琐，因此使用with来处理，也不必调用close函数：with open('.
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2023-12-27 09:18:38
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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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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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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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前言一门编程语言的强大，有一点在于社区是否活跃，相关库是否够多。主流的编程语言都有非常强大的包管理工具和便捷的库下载方式，Python 就有 pip 工具，一行命令就可以下载所需要的依赖库。 pip install requests 俗话说得好：轮子用的好，头发不会少。但是当我们开发到一定的阶段，还是经常会发现没有趁手的库可以用，或者一些业务代码过于冗余，需要提取抽象，那就可以自
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2023-11-25 22:24:30
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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中的VIF函数：检测多重共线性
在数据分析与回归模型处理中，多重共线性是一个需要重点关注的问题。多重共线性指的是自变量之间存在高度相关性，这可能导致回归模型的不稳定性，从而影响模型的解释与预测能力。为了检测多重共线性，我们可以使用方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）这一指标。
## 什么是方差膨胀因子（VIF）？
方差膨胀因子衡量的是某
# Python中VIF指标的应用及示例
## 什么是VIF？
VIF（Variance Inflation Factor，方差膨胀因子）是一个用于检测多重共线性（Multicollinearity）的问题的统计指标。在回归分析中，多重共线性指的是自变量之间存在较强的线性关系，导致模型的估计不稳定，从而影响预测的可靠性。VIF的计算能够帮助我们评估每个自变量的冗余程度。
### VIF的计算
# 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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# 如何使用 Python 计算方差膨胀因子 (VIF)
方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）是用于评估多重共线性的一种统计度量。多重共线性是在回归分析中，多个自变量之间存在高度相关性的现象，可能会导致模型不稳定。本文将指导你如何使用 Python 计算 VIF，并提供清晰的流程和示例代码。
## 流程概述
我们可以将计算VIF的过程分为以下几个步骤：
原创
2024-10-21 03:30:58
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