stata进行空间自相关检验

stata进行空间自相关检验 全局自相关检验 首先,导入权重矩阵(本文命名weight1.dta),name(W)表示对读取的矩阵进行命名; 然后,导入数据(本文命名2007.dta) 最后,进行全局自相关检验,moran指莫兰指数,geary指吉尔里指数,go指Getis_Ord指数,twotail指双边检验; 局部自相关检验 前两步与全局自相关相同 最后,进行局部自相关检验; 全局自相关检验 首先,导入权重矩阵(本文命名weight1.dta),name(W)表示对读取的矩阵进行命名; s
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Rethinking the Faster R-CNN Architecture for Temporal Action Localization

版权声明:添加我的微信wlagooble,开启一段不一样的旅程 https://blog.csdn.net/nineship/article/details/86308167 论文:Rethinking the Faster R-CNN Architecture for Temporal Action Localization CVPR 2018 link: http://cn.arxiv.org/pdf/1804.07667.pdf 摘要: 主要贡献有下面三个 1. we improve r
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SAP前端路---SAPUI5的引入和简单配置

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34119437/article/details/86483283 我也刚刚接触SAPUI5。边学边记录,希望大家不吝赐教。 文章中demo将遵循SAPUI5 SDK中所提供的demo例子。 本文demo地址 https://sapui5.hana.ondemand.com/#/topic/fe12df2e338e43598977d09f3d191b7b <!DOCTYPE html> <
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centos更换python2.7记录

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Python 数据可视化利器有哪些?

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/87019019 推荐 数据可视化的库有挺多的,这里推荐几个比较常用的: Matplotlib Plotly Seaborn Ggplot Bokeh Pyechart Pygal Plotly plotly 文档地址(https://plot.ly/python/#financial-charts) 使用方式: plotly 有 on
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Geoda如何生成距离权重矩阵和stata如何导入.gwt文件

Geoda如何生成距离权重矩阵和stata如何导入.gwt文件 第一步,打开Geoda软件,导入包含经纬度的地图文件,文件格式为.shp; 第二步,打开tools—Weights Manager,点击Create,出现Weights File Creation窗口; 第三步,点击Add ID Variable,在Enter new ID variable name:中输入新建变量名POLY_ID(即关键字POLY_ID),点击Add Variable; 第四步,在Weights File ID
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Video Propagation Networks

版权声明:添加我的微信wlagooble,开启一段不一样的旅程 https://blog.csdn.net/nineship/article/details/86471905 paper: Video Propagation Networks link:http://cn.arxiv.org/pdf/1612.05478v2.pdf 摘要: 在本文中,我们提出了一种传播信息的技术 通过视频数据转发。这个方法是概念上的简单,可以应用于需要传播结构化信息,如语义标签, 基于视频内容。我们提议进行视
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linux中关于yum源的搭建及软件管理

linux中的软件管理 1.使用已知网络安装资源安装软件 1)在/etc/yum.repos.d/中创建一个文件必须以 .repo 结尾 2)在创建好的文件中编辑以下内容: [redhat] ##软件仓库名称 name=lalala ##对软件源的描述 baseurl=http://172.25.254.250/rhel7.3/x86_64/dvd/ ##网络安装源 gpgcheck=0 ##不检测gpgkey 3)检测 yum repolist 4)下载 yum install vn
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AI会议

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事件冒泡/ 定时器弹框/事件委托/节点操作

事件冒泡 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>事件冒泡</title> <style type="text/css"> .grandfather{ width: 300px; height: 300px; background-color: green; position: relative; } .father{ width: 200px;
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Numpy库中random、rand、randn、randint等的区别

Numpy库中random、randn、randint等的区别 random rand randn randint random random函数是生成在[0,1)区间的随机小数,以数组形式输出 # 生成一维向量 np.random.random(27) # 生成二维矩阵 np.random.random((3,3)) # 生成三维矩阵 np.random.random((3,3,3)) # 生成在[-5,0)区间的随机小数 5 * np.random.random((3,3,3)) - 5
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全自动安装linux虚拟机脚本

自动安装虚拟机脚本 1)下载所需软件 system-config-kickstart 2)打开软件 system-config-kickstart 根据控制器确定信息 3)保存到桌面 4)编写生成的ks.cfg 5)重启所需服务及复制所需文件 systemctl start httpd systemctl enable httpd systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 复制文件到/var/www/html/ cp Dea
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RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation

版权声明:添加我的微信wlagooble,开启一段不一样的旅程 https://blog.csdn.net/nineship/article/details/86480900 paper: RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation 概述 论文提出一种多阶段的提炼网络(RefineNet),使用long-range 残差连接,能够有效的将下采样中缺失的信息融合进来,从而产
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机器学习——线性回归算法

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/nalw2012/article/details/85488850 1、算法概述 回归是处理两个或两个以上变量之间互相依赖的定量关系的一种统计方法和技术。根据自变量和因变量的线性关系,可以分为线性回归和非线性回归。线性回归中,自变量和因变量的关系可以使用一条直线表示,表达形式为 y=ωx+ϵy=\omega x+ \epsilony=ωx+ϵ。 2、算法实现 class LinearRegress
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Linux系统开机出现各种问题时该如何解决

Linux系统出现问题该如何解决 自举功能 *:具备引导能力 可以自举 1.硬盘引导阶段: MBR主引导记录的恢复: MBR:MBR的作用是为了记录/boot目标所在分区位置 磁盘的0磁道1扇区的前446字节。 模拟问题:dd if=/dev/zero of=/dev/sda bs=446 count=1 解决办法:手动引导第一块硬盘的第一个分区 进入挽救模式:(进入挽救模式前需要强制停止虚拟机,添加cdrom,并设置启动顺序为cdrom优先) chroot /mnt/sysimage/ df
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Java实验之带括号的GUI计算器

本例实现一个带括号的GUI计算器,采用鼠标点击按钮输入。 Window.java import java.awt.Font; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.util.Stack; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JTextField; pub
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Coursera-吴恩达-深度学习-神经网络和深度学习-week3-测验

本文章内容: Coursera吴恩达深度学习课程,第一课,神经网络和深度学习Neural Networks and Deep Learning, 第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 部分的测验,题目及答案截图。 F正确 C错误 example都用()表示。 As seen in lecture the output of the tanh is between -1 and 1, it thus centers the data which makes th
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支持向量机(SVM)算法原理及实例

版权声明:站在巨人的肩膀上学习。 https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/85487611 文章目录 支持向量机(SVM)算法介绍 线性可分支持向量机原理 线性可分支持向量机的定义 函数间隔、几何间隔与硬间隔最大化 线性可分支持向量机学习算法 支持向量与间隔边界 线性可分支持向量机学习算法的对偶算法及其求解方法 线性支持向量机原理 线性支持向量机定义 软间隔最大化 线性支持向量机学习算法的对偶形式及求解方法 软间隔的支持向量 非线性支持
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Flume模拟场景各组件详解

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_41922058/article/details/85342334 由于工作原因,博客没进行更新,不过文章的确写了,就是太懒不想排版,code21.cn可能不会更新了,服务器费用的确太贵 场景模拟 kafka实时json格式数据解析写入hive 了解Flume Flume中最重要的概念就是agent,数据流向基本依靠这三个组件 •Source:用来消费(收集)数据源到Channel组件中 数
分类: 企业开发 发布时间: 02-17 23:10 阅读次数: 0

深度学习(3)——MNIST训练神经网络

使用tensorflow建立神经网络解决MNIST手写体数字识别问题 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数
分类: 业界资讯 发布时间: 02-17 23:10 阅读次数: 0