白话空间统计二十四：地理加权回归（七）ArcGIS的GWR工具扩展参数说明 近期无论是开发者大会，还是个人工作，相当的忙，所以停了一段时间……不过地理加权回归写到第七章，自我感觉也差不多了，无论是基础理论还是来历...，包括基础参数的意义，都应该介绍得比较清楚了，当然，后面可能是大家更关心的内容，也就是在ArcGIS（或者其他软件里面），怎么去执行地理加权回归，执行完成之后，生成的结果又如何解读？...下面我们正式进入使用ArcGIS进行地理加权回归分析的步骤。...至于工具的位置和参数说明，请大家看以前的文章： 白话空间统计二十四：地理加权回归（六）ArcGIS的GWR工具参数说明一 当然，前面还缺了一部分，就是GWR的扩展参数部分，作为一只有始有终的虾，准备先把这遗留下来的部分说一说...系数的栅格化，体现出的是该维度数据（各自变量）在不同区域位置对因变量的作用的强弱，很明显的就可以看出在改回归模型中，不同区域的变化强度。 可以通过栅格化，来体现空间的异质性。
（叉乘） 定义 概括地说，两个向量的外积，又叫叉乘、叉积向量积，其运算结果是一个向量而不是一个标量。...并且两个向量的外积与这两个向量组成的坐标平面垂直。 定义：向量a与b的外积a×b是一个向量，其长度等于|a×b| = |a||b|sin∠(a,b)，其方向正交于a与b。...对于向量a和向量b： a和b的外积公式为： 其中： 根据i、j、k间关系，有： 向量外积的性质 a × b = –b × a....（线性） 向量外积的几何意义 在三维几何中，向量a和向量b的外积结果是一个向量，有个更通俗易懂的叫法是法向量，该向量垂直于a和b向量构成的平面。...在3D图像学中，外积的概念非常有用，可以通过两个向量的外积，生成第三个垂直于a，b的法向量，从而构建X、Y、Z坐标系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...它是 欧几里得空间的标准 内积。...使用 矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b，这里的a^T指示 矩阵a的 转置。...点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式： 推导过程如下，首先看一下向量组成： 定义向量： 根据三角形余弦定理有： 根据关系c=a-b...（a、b、c均为向量）有： 即： 向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ： 根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。
可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...) 边的权重 int form() 指出这条边的顶点 int to() 这条边指向的顶点 String toString() 对象的字符串表示...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图...(int v) 从v指出的边 Iterable edges() 该有向图中的所有边 String toString() 对象的字符串表示
加权无向图的实现最简单的方法是扩展无向图的表示方法：在邻接表的表示中，可以在链表的结点中增加一个权重域。但这里用另一个方法来实现：我们实现两个类，权重边类和无向图类。...无向图类中组合权重边类来实现加权无向图。...加权边API： public class Edge implements Comparable Edge(int v,int w,double weight) 构造函数...{return weight;} public String toString() { return String.format("%d-%d %.2f", v,w,weight); } } 加权无向图...----Prim算法实现最小生成树 加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树
地理加权回归分析完成之后，与OLS不同的是会默认生成一张可视化图，像下面这张一样的： 这种图里面数值和颜色，主要是系数的标准误差。主要用来衡量每个系数估计值的可靠性。...关于AICc或者CV模型的原理，可以参考以前的文章： 白话空间统计二十四：地理加权回归（五） 这里需要注意的时候，当你选择不同的方法的时候，得出来的所谓“最优”距离都是不一样的。...首先，地理加权回归很倚赖于带宽（或者说，依赖于临近要素），那么如果我的带宽无穷大的时候，整个分析区域里面的要素都变成了我的临近要素，这样地理加权就没有意义了，变成了全局回归也就是OLS……这样，每个系数的估计值就变成...那么对于大的带宽来说，所有的要素都被包含进回归方程里面，那么回归方程系数的有效数量接近实际的数量（地理加权的权重都是1）。...AICc（关于赤则的信息，查看上面给出的白话空间统计二十四：地理加权回归（五）） AICc是模型性能的一种度量，有助于比较不同的回归模型。
我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法 下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4....更多的随机数 如果我们使用同一个权重数组weights, 但是要多次得到随机结果, 多次的调用weighted_choice方法, totals变量还是有必要的, 提前计算好它, 每次获取随机数的消耗会变得小很多
HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了： 矢量可无级缩放，界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio...的HT for Web很自然的选择了一条自定义简单标准的JSON格式路线。.../res/sunrise.png’)的方式注册url路径，但当注册对象是HT矢量格式标准的JSON数据时，则HT会采用该JSON描述的矢量信息进行图形绘制，上图的JSON其实仅是左侧图片的描述，右侧红色的四个...至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面...这里HT又创新性的提出了动态绑定矢量数据的功能，HT的矢量格式设计从骨子里头就考虑了动态绑定数据的需求，HT的矢量JSON格式中，任何图形元素的颜色、大小、角度等所有参数都可以动态绑定业务数据，例如上图水泵的扇叶
其简要示意图如下所示： 因此，我们需要让 Traefik 在相同服务的 Docker 容器之间进行加权负载平衡。...代理的每个容器服务实例都得到或多或少相同数量的请求，那么我们就可以在整个集群中实现所需的灰度请求的份额。...基于 Traefik 1.x 进行加权负载平衡 其实，从官方给予的相关文档可以看出，基于 Traefik 1.x 的灰度相对而言，还是较为简单。...localhost:9999 | grep Server; done | sort | uniq -c > 100 Server: nginx/1.19.1 基于 Traefik 2.x 进行加权负载平衡...接踵而来的便是“加权循环服务（WRR）“。 WRR 能够基于权重在多个服务之间进行负载平衡。
HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了： 矢量可无级缩放，界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio不一致的设备...的HT for Web很自然的选择了一条自定义简单标准的JSON格式路线。.../res/sunrise.png')的方式注册url路径，但当注册对象是HT矢量格式标准的JSON数据时，则HT会采用该JSON描述的矢量信息进行图形绘制，上图的JSON其实仅是左侧图片的描述，右侧红色的四个...至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面...这里HT又创新性的提出了动态绑定矢量数据的功能，HT的矢量格式设计从骨子里头就考虑了动态绑定数据的需求，HT的矢量JSON格式中，任何图形元素的颜色、大小、角度等所有参数都可以动态绑定业务数据，例如上图水泵的扇叶
毫无疑问，基于传统的反向代理组件而言，真正使 Traefik 与 Nginx，Haproxy 最为关键的不同之处在于其“开箱即用”的功能，即它的自适应和动态可配置性。...其简要示意图如下所示： 因此，我们需要让 Traefik 在相同服务的 Docker 容器之间进行加权负载平衡。...基于 Traefik 1.x 进行加权负载平衡 其实，从官方给予的相关文档可以看出，基于 Traefik 1.x 的灰度相对而言，还是较为简单。...localhost:9999 | grep Server; done | sort | uniq -c > 100 Server: nginx/1.19.1 基于 Traefik 2.x 进行加权负载平衡...接踵而来的便是“加权循环服务（WRR）“。 WRR 能够基于权重在多个服务之间进行负载平衡。
总体来说，lucene可以设置两个阶段的权重： 建立索引时对文档设置权重： 然而，在lucene 7.0发布时移除了索引时boost: LUCENE-6819: Index-time boosts are...archive.apache.org/dist/lucene/java/7.0.0/changes/Changes.html#v7.0.0.api_changes 检索时，对检索词设置权重： 而网上一大堆的答案都是
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 https://www.zhihu.com/question/48308610/answer/996133623 不过的确，我们要这个东西有什么意义呢？...解释物理现象：力的做功，当力的向量和移动距离向量有夹角时，力的功就是力向量与距离向量的点积。 方便复杂计算： 例如，向量的点积为零，意味着垂直，这在证明垂直问题上有很大作用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
MySQL的备份可以说是重中之重，毕竟数据是一个网站的命脉。 但是备份的时候又是不可以直接使用最高权限的用户去备份的。那么我们需要独立一个只有备份权限的账户去备份，那么我们该用什么权限呢？....* to ‘myback’@’localhost’ identified by ‘yourpassword’ 命令如上，熟悉数据库的人都知道怎么操作，不熟悉的，直接复制黏贴就OK了。
论文题目 Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank 论文摘要 无偏差学习排名 （ULTR） 旨在从有偏差的用户点击日志中训练无偏差的排名模型...当前的大多数ULTR方法都基于检验假设（EH），假设点击概率可以被分解成两个标量函数，一个与排名特征有关，另一个与偏差因素有关。...不幸的是，在实践中特征、偏差因素和点击之间的相互作用很复杂，通常无法以这种独立的方式分解。使用 EH 拟合点击数据可能会导致模型错误并带来近似误差。...本文提出了一种基于向量的EH，并将点击概率表述为两个向量函数的点乘。此解决方案是完备的，因为它在拟合任意点击函数方面具有通用性。...大量实验表明，作者的方法在复杂的真实点击和简单的模拟点击方面明显优于最先进的ULTR方法。 论文链接 https://doi.org/10.1145/3534678.3539468
一、背景 在 DMP 的人群画像或者商品画像等的应用中，有一类常见的打分需求：旨在基于一些 transactions，为两种关系打上一个归一化的分数。...比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分，该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分。 二、要求 transaction 发生的时间越近，其所占的比重越大,且减小的速度越来越慢。...基于这个需求，很容易让人想到基于热力学的牛顿冷却定律：物体的冷却速度，与当前温度与室温之间的温差成正比。 换成数学语言表达： 其中H为室温，初始时刻的温度为： ?...其中α>0为与物体有关的常数,为负数表示当物体温度高于室温的时候，物体温度会下降，但当物体温度低于室温的时候会上升。 对于上个公式，两边取积分: ? ?...我们希望通过平移和拉伸，对于上面的 [ -15,2 ] 的区间映射做映射： ? 符合要求，然后 0-1 的分数再乘以 100，将其转成 0-100 的归一分数。 -The End-
拥有能够准确在线解释意图的脑机接口系统仍然是脑机接口领域的一项挑战。...接下来，它对截至当前时间点的初始预测执行加权投票，以报告经过改进的最终预测。...a) KNN 分类器 将长度为192的特征向量(该时间窗口内每个单元的总峰值数)输入分类器，通过其与训练数据中的样本的接近度(欧氏距离)来预测其类别。这里使用了K = 4的KNN分类器。...在平局的情况下，最近邻的投票被用作决胜局。...(c) 所有记录会话中 a 和 b 部分显示的所有曲线的平均精度箱形图。 本文介绍了用于BCI领域的一个因果、数据高效且准确的尖峰神经解码器，该解码器利用先前时间窗口的加权投票来估计运动意图。
Vardi 摘要：ADDMC：使用代数决策图的精确加权模型计数 我们计算CNF公式的精确文字加权模型计数。 我们的算法采用动态规划，代数决策图作为主要数据结构。...这种技术在ADDMC中实现，ADDMC是一种新的模型计数器。 我们根据经验评估可与ADDMC一起使用的各种启发式方法。...我们还在两个最大的CNF模型计数基准系列（BayesNet和Planning）上将ADDMC与最先进的精确模型计数器（Cachet，c2d，d4，miniC2D和sharpSAT）进行了比较。...ADDMC在给定的超时内解决了总计最多的基准。...
SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。...在得到权重$w_i$后，通过加权区域$R$内的特征值得到输出： [fb9183f07c6f3b2aec5d7d021e378cb9.png] SoftPool能够很好地参照区域内的激活值分布，服从一定的概率分布...SoftPool虽然加入了softmax加权，但其速度依然很快。在实现时，先对整图计算$e^x$，然后将得到的图特征图与原图进行element-wise相乘，然后进行平均池化。...，都是用到了softmax加权，只是LIP额外加了一个小网络对激活值进行线性变换，这么看来，SoftPool可以算是LIP的一个特例。...Conclusion *** SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。从性能和准确率来看，SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品。
本文是受快照集成的启发，把 titu1994/Snapshot-Ensembles 项目中，比较有意思的加权平均集成的内容抽取出来，单独应用。 ?...如果模型相似度太高，集合中各网络的预测就会太接近，而体现不出集成带来的好处. 2 权重的解决方案 对于一个给定的网络结构，每一种不同的权重组合将得到不同的模型。...、14套模型的重要性输出 6、14套模型的ROC值计算与plot 7、加权模型融合数据准备 8、基准优化策略：14套模型融合——平均 9、加权平均优化策略：14套模型融合——加权平均优化 可以观察到基准优化策略...加权平均优化策略：14套模型融合——加权平均优化 >>> Best Accuracy : 90.4 >>> Best Weights : [1.57919854e-02 2.25437178e-02...3.05643629e-01 2.34089531e-04] >>> Accuracy : 90.4 >>> Recall : 0.9112008072653885 在迭代了20次之后，通过加权求得的综合预测水平
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