本来今天想要讲讲软件操作的,后来发现好像还有好几个重要的指标没有说,干脆等所有说完在讲操作吧.否则操作出来的结果会发现大量的"不明觉厉". 首先是空间统计里面非常神奇的两个值:P值和Z值. 要说这两个值之前.还是要复习一下统计学的概念.毕竟空间统计的理论基础还是建立在经典统计学上面的. 首先,统计学里面.有一个叫做"零如果"的概念很厉害,一定要说说. 零如果(null hypothesis),有时候又称原如果,官方的解释是:指进行统计检验时预先建立的如果.也就是说,

做任务时需要运用到局部莫兰指数,卡在用Python计算的思路上好久,最后发现可以用ArcGIS进行处理,步骤简单易懂. 主要步骤为: 1.读入数据(一定要为shp文件),对于用ecognition直接导出的shp文件可能不能直接计算,可以先将标签图读入,然后转换为shp文件,再对shp进行处理 2.运用ToolsBar中的空间管理工具---聚类分布制图---------聚类和异常值分析工具,进行局部莫兰指数的计算.(如果要计算全局莫兰指数,则为空间管理工具---分析模式---------空间自相

前两天聊了空间统计学里面的两个经典概念,今天来说说第一篇文章留下的大坑:Moran's I. 首先,Moran's I这个东西.官方叫做:莫兰指数,是澳大利亚统计学家帕特里克·阿尔弗雷德·皮尔斯·莫兰(Patrick Alfred PierceMoran)(好长的名字.只是一般都简称为:帕克·莫兰,就是下图这位中年帅哥了).在1950年提出的.这一年,朝鲜战争爆发. 莫兰同学1917年出生在澳大利亚的悉尼,后来考入了剑桥大学.第二次世界大战的时候,增加了盟军,而且由于在数学和物理学上面的特长,被

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio

已知空间两点组成的直线求线上某点的Z值,为什么会有这种看起来比较奇怪的求值需求呢?因为真正三维空间的几何计算是比较麻烦的,很多时候需要投影到二维,再反推到三维空间上去. 复习下空间直线方程:已知空间上一点\(M0(x0,y0,z0)\)和方向向量\(S(m,n,p)\),则直线方程的点向式为: \[ \frac{X-x0}{m}=\frac{Y-y0}{n}=\frac{Z-z0}{p} \] 根据该公式可以解决该计算几何问题,具体实现代码如下: #include<iostream> usin

已知空间三点,那么可以就可以确定空间三点组成的平面.此时可以根据某一点的X值和Y值,来求取该点在平面上的Z值.这个过程对于求三角面片上某点的高程或者权值特别有用,其本身也可以看作一种线性插值. 其算法思路也特别简单,首先算出其三点组成的平面法向量(可参看<已知三点求平面法向量>);然后根据平面法向量\(n=(A,B,C)\)和平面上某点\(m=(x0,y0,z0)\),有平面的点法式方程: \[ A(X-x0)+B(Y-y0)+C(Z-z0)=0 \] 最后根据欲求点的X.Y值,代入公式解算Z

ArcEngine 复制要素Geometry时,产生 几何不能具有Z值 的异常 解决方法:http://forums.esri.com/Thread.asp?c=159&f=1707&t=275474 参考上述帖子.将Geometry中的Z值丢掉即可. 代码如下: IFeatureBuffer pNewFeatureBuffer = pNewFtCls.CreateFeatureBuffer(); //要素属性复制 IGeometry pGeom = pOldFeature.Shape;

判断IFeatureClass图形是否含有Z值信息 IFeatureClass featureClass = this.pLayer.FeatureClass; string shapeFieldName = featureClass.ShapeFieldName; if (featureClass.Fields.get_Field(featureClass.FindField(shapeFieldName)).GeometryDef.HasZ) { this.hasZ = true; } 若有

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下

[20171227]表的FULL_HASH_VALUE值的计算.txt --//sql_id的计算是使用MD5算法进行哈希,生成一个128位的Hash Value,其中低32位作为HASH VALUE显示,SQL_ID则取了后64位.--//实际上sql_id使用32进制表示,hash_value使用10进制表示. --//我在链接提到http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2142512/内容:--//如果使用md5sum计算的结果,按照4位一组,大小头对

在ArcGIS中,我们常用的几何类型有点.线.面.体(体,在涉及三维的情况下使用),但在这之外,可能会遇到带ZM的类型,如图所示,面ZM,它与面类似,但比面多两个字段. 在编辑中查看草图属性可看到Z值和M值.Z值是用来存储高程属性信息的,M值是用来存储其他属性信息的,如温度.浓度等.这里的数据是CAD文件转过来的,所有有高程值,但没有M值. 从下面的WKT格式中可以看出几何点可能的类型有Point.PointZ.PointM.PointZM四种格式,Polyline.Polygon也是类似的.

git commit -a -m "DM 1.获取aliOssSTS值,计算签名,实现视频PUT/POST2种上传方式上传:" 微信小程序的视频上传

Arcgis案例操作教程--去掉Z值和M值 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com 处理前 处理后: 处理方法     商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com

SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 100; const int X = 3; long long f[1005]; void init() { f[0] = 1; for(int i = 1;i < MAXN; i++) { f[i] = f[i-1]*X; } } int hash(string num) { int ans = 0; for (int i = 0; i < num.len

子元素会继承父元素的某些css属性 通常跟字体相关的属性都能被继承,具体的可以在mdn里查询是否是可继承属性 属性值的计算过程(渲染过程) 按照页面文档的树形目录结构进行依次渲染 前提条件:渲染的元素的所有CSS属性必须有值 一个元素从所有属性都没有值到所有属性都有值,这个计算过程,叫做属性值计算过程 (以下四步,每一步可能会确定一些属性值,没有确定的,继续下一步确定) ①确定声明值:参考样式表中没有冲突的声明,作为CSS属性值(比如作者样式表中没有,浏览器默认有值,则使用浏览器的) ②层叠冲突

// test4.cpp : 此文件包含 "main" 函数.程序执行将在此处开始并结束.// #include "pch.h"#include <iostream>#include <cmath>using namespace std; int quanz[17] = { 7,9,10,5,8,4,2,1,6,3,7,9,10,5,8,4,2 };char s_fz[100][18]; int tran(char a){ int k; fo

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这题用了三种算法写: 分块+二分:O(n*sqrt(n*log(n)) 函数式权值分块:O(n*sqrt(n)) 带修莫队+权值分块:O(n5/3) 结果……复杂度越高的实际上跑得越快……最后这个竟然进第一页了…… #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; int f,C; inline void R(int &