开放权重模型

AHP（层次分析法）用于指标权重确定，涉及方法、概念和规则。可帮助为建模做准备。

AHP权重计算指南 本指南详细介绍了层次分析法(AHP)中权重计算的步骤，包括： 层次单排序及其一致性检验 层次总排序及其一致性检验 权重的最终计算方法

在MATLAB开发中，图像的模板窗口会根据位置计算加权平均矩阵，将位置作为权重因子，并最终除以总权重。这种方法可以有效提高图像处理的精度和效率。

使用遗传算法在 MATLAB 中优化权重，同时满足等式约束。

本研究基于Jaccard相似度度量，提出一种考虑权重的实体识别方法，并应用于社会网络分析。该方法通过计算实体属性权重，提高实体识别精度。

常用的确定空间权重矩阵的规则（补充）：在空间统计分析中，确定空间权重矩阵时需要考虑地理空间中距离与相关性的变化关系。线性递减关系较为常见，但当相关性随距离呈现非线性递减关系时，可引入参数 \(\alpha\) 进行调整，以适应不同的地理现象。常用公式的调整形式为： \[\text{非线性递减关系公式}: \quad W_{ij} = f(d_{ij}, \alpha)\] 其中，\(\alpha = 2\) 时广泛适用于许多地理现象，为更加精准地体现距离对相关性的影响，需根据实际需求选择适当的 \(\alpha\) 值。

链接开放数据 (LOD) 形式的数据在各个领域得到广泛应用，但目前缺乏通用的工具来挖掘这些数据以获取更多知识。RapidMiner 链接开放数据扩展程序为这一问题提供了解决方案。该扩展程序将 LOD 数据与强大的数据挖掘和分析平台相连接，使用户无需复杂的 SPARQL 或 RDF 知识即可在 RapidMiner 中访问和使用 LOD 数据，进行复杂的数据分析。通过跟踪链接关系，用户可以探索相关数据集，并整合不同数据集中重叠的信息。例如，可以将世界银行以 RDF 数据立方体形式发布的科学出版物统计数据自动链接到其他数据集，并利用来自十个不同 LOD 数据集的背景知识进行分析。

TSPOF_GA固定开放式旅行商问题(TSP)遗传算法(GA)通过设置找到TSP变体的（接近）最优解搜索最短路线的GA（推销员的最短距离）在访问另一个时从固定起点旅行到固定终点城市恰好一次）概括：单个销售员从第一个点开始，到最后一个点结束点，然后前往中间的每个剩余城市，但是没有通过返回他开始的城市来关闭循环。每个城市只被推销员访问一次。注：Fixed Start取第一个XY点，Fixed Start End被认为是最后一个XY点输入：具有零个或多个以下字段的USERCONFIG（结构）： - XY (float)是一个Nx2的城市位置矩阵，其中N是城市的数量- DMAT (float)是一个NxN点到点距离/成本矩阵- POPSIZE（标量整数）是人口的大小（应该可以被4整除） - NUMITER（标量整数）是算法运行所

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

新浪微博开放平台的Redis应用实践涉及Redis技术简介及其在新浪微博平台上的具体应用案例。