非常简单，只需修改下面相关文件名、变量就能运行:①w2.dta是空间权重矩阵，data16a.dta是原始数据，使用时请根据需要修改文件名；
②因变量为ec，自变量是gdp,pop,ep,stru。
运行可得到的结果：①可求出MoranI指数②画出MoranI散点图③利用SLM、SEM两个模型进行系数估计的结果。
空间计量相关命令解释：spatwat：生成空间矩阵spatgsa：计算MoranIspatlsa：作MoranI散点图spatreg：计算空间相关系数

层次分析法的matlab代码，次要用于计算各影响因子的权重，下载后换成你的数据就可以用了。

ahp层次分析法权重自动计较VBA模板，ahp层次分析法权重自动计较VBA模板，

【流量站】软件【权重站】软件SEO原创文章采集，爬虫全网SEO原创文章采集器，搜索引擎行业必配的软件。

草根站长工具箱是一款为了方便国内站长查询网站信息的软件，基本集合了站长平时用到的所有工具，综合查询：包括收录查询，关键字排名，友情链接检测，网站年龄，网站价格评估，网站备案查询等等，常用工具：包括历史收录，页面模拟抓取，密度查询，各种加密，ICO在线制作，LOGO在线制作，多功能计数器，各国语言翻译等，增加外链：免费在线快速提高网站暴光率，明显增加网站外部连接(不作弊)。
快速提高百度，YAHOO，GOOGLE等排名，网页刷新工具：又名网页刷新器，这个小工具主要功能是刷网站PV浏览量，适合刷淘宝/拍拍等浏览量。
草根站长工具箱功能一:友情连接批量查询(可同时查询上百个站点友情连接情况.支持结果过滤/导出功能)二:关键词排名批量查询(可采集指定网站的关键词查询.支持结果过滤/导出功能)三:百度权重查询(可查出站点在百度靠前的页面,百度指数等.支持结果过滤/导出功能)四:采集伪原创工具(只需要输入关键词,就能给您自动生成出上千篇原创文章.支持导出)五:网络外链查询(可查询在网络中那些站点带有您的页面地址,并以地址/标题列出)六:长尾词挖掘工具(可同时多线程挖掘百度,谷歌,搜搜,雅虎,淘宝站点热门长尾词.支持结果过滤/导出功能)七:N种批量查询工具(百度收录/反链批量查询,PR值批量查询,出站链接批量查询,雅虎反链批量查询,ALEXA批量查询,未注册域名批量查询.支持结果过滤/导出功能)八:网页综合检测工具(查网页关键字密度,搜索引擎模拟抓取等)九:过期域名查询工具(每日更新5万条左右一星期内删除的域名,内含百度收录/反链,PR值,雅虎反链,ALEXA排名,能否注册等批量查询功能.支持结果过滤/导出功能)十:CNZZ流量统计,百度流量统计，51LA流量统计(随时同步流量数据.每秒的流量变化都在电脑桌面显示)草根站长工具箱截图

基本思路：微分方程求解，**用邻近的像素替换那些坏标记，使其看起来像是邻居**。
假设图像里的一个区域要修复。
算法从这个区域的边界开始，逐步地进入区域，把边界内的所有东西填充上。
它取要修复的部分周围的一个像素周围的一小片邻居。
这个像素被周围已知的像素的标准加权和替换掉。
选择权重是很重要的。
要修复的点周围像素的权重较高。
和正常边界近的，还有在边界轮廓上的像素的权重较高。
当像素被修复以后，它会通过快速匹配方法($FMM$)移动到最近的像素。
$FMM$保证那些已知像素周围的像素首先被修复，所以这个就像人工启发式的操作一样。
$OpenCV$提供了两种算法。
两者都可以通过相同的函数访问，$cv2.inpaint（）$。
第一种算法基于$AlexandruTelea$于2004年发表的“基于快速行进方法的图像修复技术”。
它基于快速行进方法。
考虑图像中要修复的区域。
算法从该区域的边界开始，然后进入区域内，逐步填充边界中的所有内容。
它需要在邻近的像素周围的一个小邻域进行修复。
该像素由邻居中所有已知像素的归一化加权和代替。
选择权重是一个重要的问题。
对于靠近该点的那些像素，靠近边界的法线和位

该资源包括YOLO权重文件，YOLO配置文件，YOLO框架的测试源码，次要针对YOLOv1-v3版本，方便大家入门YOLO。

该文档是文本分类中权重计算的算法，即TF*idf算法的源代码，希望对您有所协助

arcgis矢量数据的叠加分析，通过一些基本数据如道路学校等数据的缓冲区等叠加，根据权重最初分析出最适合的房子位置。

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。