在编程开发中，经常需要去计算一个数的平方根，小编一般是直接调用系统函数 Math.Sqrt()。 当然除了系统函数，我们也可以自己编写函数进行求解，常用的方法有二分法和牛顿迭代法。 二分法 二分法的基本思想：对于区间 \([m,n]\) 上连续不断且 \(f(m)·f(n) < 0\) 的函数 \(y=f(x)\)，通过不断地把函数 \(f(x)\) 的零点所在的区间一分为二，使区间的两个端点逐步逼近零点，进而得到零点近似值。 显然，\(\sqrt{a}\) 是函数 \( f(x) =x^
随着信息时代的到来，海量、多源的大数据将对城市问题咨询、城市规划应用、城市交通研究等方面的范式、技术革新产生重要影响。为推动大数据在城市研究中的应用，不断提高城市研究水平，2015 年 11 月 21 日，由同济大学建筑与城市规划学院、上海同济城市规划设计研究院、城市规划学刊编辑部共同主办的大数据与城市空间分析研讨会在同济大学成功举办。 会议嘉宾从多角度解读了对城市的理解、对大数据方法应用的心得，具体情况如下： 手机数据·活动特征 基于智能手机的个体用户活动特征分析 同济大学交通运输学院 &nb
(本文有删减) 促进大数据发展行动纲要 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。 信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜
The collinearity statistics provide information to allow the analyst to detect when the independents are intercorrelated to the degree that the regression output may be adversely affected. Interrelatedness of the independent variables creates what is
这是小编一年前分享的一篇文章，今天无意看到，挖出来再分享一次。当初之所以分享这篇文章，是因为小编对于文中“What比why重要”的观点十分认同。在大数据时代，简单的额统计分析即可以轻松发现到两种或多种现象之间的潜在联系，但是却难以轻松地理清它们之间的因果关系。正如《大数据时代》的作者维克托指出的那样：大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，是对人类的认知和与世界交流的方式提出全新的
互联网时代的信息爆炸使得信息变得不值钱，曾经精英们惊恐得以为会丧失很多话语权，但是发现并没有。其实信息并不重要，这都是些碎点，重要的是背后的思考逻辑，傻逼看到真的信息都能得出错误的结论，因为他的逻辑傻逼。聪明人即使信息掌握不全，都能通过强大的逻辑去寻找到自己要的信息。 曾经有个广告叫“心有多大，世界就有多大”。这话说的没错，当我看到了大海，我的心里早已有波澜，之后我无法视而不见。 荣耀的背后，总是充满着伤痛。上一个荣耀的时代属于宝洁，属于一切将大工业时代的佼佼者。但宝洁最近有点衰，媒体一窝蜂质疑
本文要介绍的是一个以公交 IC 卡和车辆定位数据等城市公交系统大数据为基础的数据分析系统，可实现公交车辆运营分析、公交客流 OD 推导和公交客流分析等功能，为城市公交线网规划、优化调整和运营管理提供数据和决策支撑。
大数据的分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分
前段时间，亚马逊即将开业的线下生鲜实体店Amazon Go，在朋友圈里刷了屏。 这个商店整合了亚马逊最新的智能技术，可以自动感知顾客有没有从货架上拿走商品，或者是把商品放回货架，用户不需要排除结账，拿着商品就可以直接回家，亚马逊会从你的账户里自动扣款，并生成账单。 很神奇，但亚马逊真的已经实现了。 事实上，很多以前我们想像得到，甚至想象不到的"黑科技"，都正在走入现实。 比如猿题库，只需要拿出手机拍照，就可以自动识别手写的英语作文，将其转化为单词，显示作文评分，并对语法、单词等错误和亮点进行批注
核密度估计（Kernel density estimation，KDE），是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。令 \(x_1,x_2,\cdots,x_n\) 为独立同分布 \(F\) 的 \(n\) 个样本点，设其概率密度函数为 \(f\)，核密度估计如下： \[\hat{f}_h(x) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}{n}{K_h(x-x_i)}=\frac{1}{nh}\sum_{i=1}{n}{K(\frac{x-x_i}{h}})\] 其中，\(K(.)\) 为核函
