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空气质量指数计算

这次只是分享一个计算AQI以及空气质量等级划分的程序,程序和示例文件以及数据都在github上。 实际AQI值(蓝色)和程序计算AQI值(红色) 图中显示出的一些偏差为计算精度导致,计算输出AQI值未进行四舍五入处理,因此和实际数据中的AQI结果存在些微偏差。

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空间分析 | 莫兰指数计算

该工具通过计算 Moran’s I 指数值、z 得分和 p 值来对该指数的显著性进行评估。p 值是根据已知分布的曲线得出的面积近似值(受检验统计量限制)。 计算公式: 以下通过一个详细的实验具体说明。 ---- 实验 实验目的 通过Arcgis空间自相关工具分析旧金山区域犯罪与地区位置的关系,从而熟悉空间自相关工具的使用和莫兰I指数的判读。 距离法: 指定计算每个要素与邻近要素之间的距离的方式。 分为两种: EUCLIDEAN —两点间的直线距离 MANHATTAN —沿垂直轴度量的两点间的距离(城市街区);计算方法是对两点的 x 和 y 坐标的差值(绝对值)求和。 指数: 选择幂值。 3、通过空间权重矩阵计算莫兰I指数,分析毒品犯罪与空间位置的相关性。

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    【GPLT】L1-012 计算指数

    输出格式: 在一行中按照格式 2^n = 计算结果 输出 2​n​​ 的值。 输入样例: 5 输出样例: 2^5 = 32 解题思路: 水题,无脑pow()函数。

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    Stata计算莫兰指数基本步骤

    之前的博客有介绍过R和Geoda计算莫兰指数的方法,考虑到有时候我们需要自定义空间权重矩阵来计算莫兰指数,那以上两种方法显得有点复杂。 所以,今天来分享Stata计算莫兰指数的方法~ 目录 一、数据准备 1.1 数据导入 1.2 程序包下载 二、导入权重矩阵 三、莫兰指数计算 3.1 全局莫兰指数计算 3.2 局部莫兰指数计算 四、莫兰指数图 打开数据编辑器,直接将excel数据复制粘贴即可 当有dta文件时,可在命令行输入use dta文件地址(例如,dta文件在D盘,则使用use "D:/data.dta"即可导入) 1.2 程序包下载 莫兰指数计算的相关程序包需要预先下载 三、莫兰指数计算 3.1 全局莫兰指数计算 以邻接矩阵W,计算15-19莫兰指数 spatgsa y_2015 y_2016 y_2017 y_2018 y_2019,weights(W) moran 如果想一键将结果生成表格,可使用asdoc+命令,即可将结果输入word中,如下图所示(asdoc需通过ssc install asdoc安装) 3.2 局部莫兰指数计算 #熟悉stata编程的朋友

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    《全球计算指数评估报告》洞察

    上个月,由IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合编制的《2021-2022全球计算指数评估报告》在京发布,量化揭示了全球主要国家GDP、数字经济与计算力之间的关联性和相互拉动作用。 报告显示,计算指数平均每提高1点,数字经济和GDP将分别增长3.5%和1.8%。 《全球计算指数评估报告》,研究范围覆盖六个大洲的十余个国家,从计算能力、计算效率、应用水平和基础设施支持四个维度对各国计算力水平进行全面评估,并从统计数据角度、经济理论角度分别阐述了算力对经济增长的影响

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    PowerBI 动态计算周内日权重指数

    注意 以往人们也会使用类似的机制,但是由于工具的限制,无法动态计算,例如,某个地区某个店的某类产品的销售规律与全局销售规律是有差异的,这里存在地域,店铺,产品导致的差异性,因此,我们需要动态计算机制。 周内日权重指数计算 因此,周内日权重指数应该在实际可用日中计算,为了计算的公平性,应该采用指标的平均值,而非累计。得到: ? 从趋势上来看,其规律是不变的,但从数值上来看,后者(按均值)计算显得更加合理。 Model_Calender ) , VALUES( Model_Calender[Year] ) ) RETURN MINX( vDWITable , [DWI.Value] ) 周内日权重指数字典 通过选择不同的类别,人员,城市,可以得到与之相匹配的周内日权重指数分布。 总结 最终,我们可以得到: ? 这样,我们就可以选择: 年度数据 不同筛选维度 得到周内日的权重分布。

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    收藏指数满格!计算一线技术干货,腾讯最新产品动态即刻掌控!

    为帮助开发者快速学习计算一线知识,掌握腾讯最新产品动态,「腾讯大学大咖分享」每周邀请技术大咖进行分享。 内容涵盖腾讯云云开发、腾讯数据库、直播、无服务器函数 SCF 、人脸识别、文字识别、自然语言处理、智能语言处理、物联网、知识图谱等数十个前沿技术领域,为每一个计算从业者提供接触前沿趋势,学习热门技术架构的优质学习资源 ---- 腾讯知识图谱实战 知识图谱(Star Knowledge Graph,SKG,也称为星图)是一个图数据库和图计算引擎的一体化平台。 自然语言认知和理解是让计算机把输入的语言变成有意思的符号和关系,然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 课程详细讲解NLP自然语言处理以及如何玩转腾讯知文NLP平台。 不仅可以实现设备之间的互动、设备的数据上报和配置下发,还可以基于规则引擎和腾讯产品打通,方便快捷地实现海量设备数据的存储、计算以及智能分析。

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    【ArcGIS】基础教程:全域莫兰指数与局域莫兰指数计算

    I)计算在Arcgis中的实现。 全域莫兰指数 首先请注意,在Arcgis中计算莫兰指数时只能使用矢量数据进行计算。所以如果需要计算一个栅格数据的莫兰指数的话,建议先转换成矢量数据再进行计算计算全域莫兰指数的工具为【工具箱——Spatial Statistics Tools——分析模式——空间自相关(Moran I)】 输入要素与需要计算莫兰指数的字段 关于生成报表,建议勾选, 关于【空间关系的概念化】的选择,指路虾神的文章→白话空间统计之五:空间关系的概念化(上) 局域莫兰指数 局域莫兰指数与全域莫兰指数计算使用的并不是同一个工具,作者刚刚开始用Arcgis计算局域莫兰指数时也迷惑了一下 hhh 计算局域莫兰指数的工具在【工具箱——Spatial Statistics Tools——聚类分布制图——聚类和异常值分析(Anselin Local Moran I)】 与全域莫兰指数几乎同样的设置

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    空气质量指数(AQI)及分指数IAQI计算公式JavaScript实现

    如下两张图:空气质量等级是根据空气质量指数(AQI)计算而来,而空气质量指数(AQI)是根据PM2.5(细颗粒物),PM10(可吸入颗粒物),SO2(二氧化硫),NO2(二氧化硫),O3(臭氧),CO( image.png 2.根据分指数对应关系,使用下面公式计算各污染评价项目的空气质量分指数(IAQI),比如上面SO2(二氧化硫)24小时平均值值为523计算如下:((200-150)/(800-475 image.png 3.按照1,2步骤计算每一项评价项目(SO2_24h(二氧化硫24小时平均),SO2_1h(二氧化硫1小时平均)(根据浓度值判断是否参与最后计算,日报不参与计算),NO2_24h( CO_1h(一氧化碳1小时平均)(,日报不参与计算),O3_8h(臭氧8小时平均)(根据浓度值判断是否参与最后计算),O3_1h(臭氧1小时平均)) 4.最后取各项因子分指数里最大的分指数为最后的空气质量指数 JS代码如下: //核心函数,根据各项污染物浓度值,计算它们的空气质量分指数,以及最终AQI,以及主要污染因子(可为多个) function calcIAQI(data,type){ var dictRange

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    【GEE学习笔记】Landsat 8的NDVI指数计算

    植被指数 根据植被的光谱特性,将卫星可见光和近红外波段进行组合,形成了各种植被指数。 植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量,目前已经定义了40多种植被指数,广泛地应用在全球与区域土地覆盖、植被分类和环境变化,第一性生产力分析,作物和牧草估产、干旱监测等方面;并已经作为全球气候模式的一部分被集成到交互式生物圈模式和生产效率模式中 今天主要说一下如何使用GEE计算归一化植被指数(NDVI)。 NDVI主要用来检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等,其取值范围-1<=NDVI<=1,负值表示地面覆盖为、水、雪等,对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖 NDVI值 var ndvi_list = l8_col.filterDate("2017-01-01", "2017-09-24") .map(function(image) { //通过筛选

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    SpadeR:多样性指数计算的全家桶

    之前也介绍过几个计算多样性的包,包括vegan,iNEXT,fossil等。见 物种数量及多样性的外推 ? ? ? SpadeR是2016年发表的较新的R包,汇集了几乎所有常见的多样性计算和估计的方法,计算基于个体(丰度)数据或基于采样单元(发生率)数据的各种生物多样性指数和相关相似性指标。 ) 2ChaoShared(ChaoSharedData$Abu,"abundance",se=TRUE,nboot=200,conf=0.95) 3#结果太多不放了 4.SimilartyPair,计算两群落的相似性指数 SimilarityPairData$Abu,"abundance",nboot=200) 3#结果也很丰富,包括了除Jaccard and Sorensen以外其他多种指标 5.SimilarityMult,计算多个群落的相似性指数 6.Genetics,计算基因数据的等位基因不相似性 感兴趣可以自己试用一下~ ?

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    计算

    1:什么是计算计算是一种按量付费的模式!计算的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用计算 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器计算资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化,通过模拟计算机的硬件,来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    新媒体指数评价方法:相应计算公式

    必备成员 1 一批优秀的市场研究人员和一支具备丰富执行经验的调查队伍 END 参考指标 1 媒体价值评估核心指标 1.媒体价值指数: 媒体价值指数 = 受众规模因子×受众构成因子 ×媒体对受众影响力因子×广告主对媒体的认同因子 2.媒体优选指数: 媒体优选指数 =媒体价值指数 / 媒体价格 2 媒体价值核心指标评估因子 1.

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    新媒体指数评价方法:相应计算公式

    必备成员 1 一批优秀的市场研究人员和一支具备丰富执行经验的调查队伍 END 参考指标 1 媒体价值评估核心指标 1.媒体价值指数: 媒体价值指数 = 受众规模因子×受众构成因子 ×媒体对受众影响力因子×广告主对媒体的认同因子 2.媒体优选指数: 媒体优选指数 =媒体价值指数 / 媒体价格 2 媒体价值核心指标评估因子 1.

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    计算离超级计算还有多远?

    单就一个行业而言,一直以来我们对于计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果计算是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说,未来真正的计算必须是我们口中的“超级计算”,它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说,超级计算带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是,这里存在着一个大问题:计算供应商们是否能够建设好超级计算? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在计算中运行,而且也应为计算供应商们创造利润。 计算项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省,任何计算迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI,所有这些都使得计算服务的实施变得更为困难。

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    计算专题:(一)带你走近计算

    要点提示 ① 计算发展背景 ② 什么是计算计算的优势 ④ 计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年 计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是,什么是主机? 主机:主机整合计算、存储与网络资源的IT基础设施能力租用服务,能提供基于计算模式的按需使用和按需付费能力的服务器租用服务。 03、什么是公有、私有、混合? 02、也就是计算,是指以互联网为平台,将硬件、软件、网络等系列资源统一起来,实现数据的计算、储存、处理和共享的模式;实现“按需取用”模式——上办公。 计算给政企带给的价值 计算的扩展场景 ● 计算+大数据的服务趋势 什么是大数据? 我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。

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    计算与粒计算

    计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实,粒计算计算的概念出现得还早。 由于计算本身的通用性特点,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算。 ,粒计算可以在计算中大展手脚。 粒计算计算的最佳拍档,随着计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升计算计算效率,充分地发挥出计算的优势。

    1.1K100

    AKShare-指数数据-产业指数

    作者寄语 本次更新财新数据的财新指数数据-产业指数,中国数字经济指数(Digital Economy Index,DEI)作为新经济系列指数(NEI)的子指数,利用网络大数据挖掘手段,度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长 更新接口 "index_ii_cx" # 财新指数-产业指数 产业指数 接口: index_ii_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数 -产业指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 产业指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例 import akshare as ak index_ii_cx_df = ak.index_ii_cx() print(index_ii_cx_df) 数据示例 日期 产业指数

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