随着全球对环境、社会、治理（ESG）原则的重视日益提升，城市骑行凭借其环境友好、有益健康、促进社交等多重优势，已成为可持续交通系统的核心组成部分（United Nations General Assembly, 2022）。然而，要通过提升骑行率实现相关政策目标，关键在于深入理解影响个体骑行决策的核心因素——骑行环境感知。人类对城市骑行环境的主观感知，是连接客观环境与个体出行行为的关键中介（Bli

原文：GeoShapley: A Game Theory Approach to Measuring Spatial Effects in Machine Learning Models随着机器学习（ML）和人工智能（AI）在地理空间现象建模中的广泛应用，其在处理海量异质数据、捕捉复杂结构方面的优势日益凸显。然而，机器学习模型的“黑箱”特性严重阻碍了其在科学发现中的应用——地理学家更关注模型的可解

QT入门（二）信号与槽机制信号槽是 Qt 框架引以为豪的机制之一。所谓信号槽，实际就是观察者模式。当某个事件发生之后，比如，按钮检测到自己被点击了一下，它就会发出一个信号（signal）。这种发出是没有目的的，类似广播。如果有对象对这个信号感兴趣，它就会使用连接（connect）函数，意思是，将想要处理的信号和自己的一个函数（称为槽（slot））绑定来处理这个信号。也就是说，当信号发出时，被连接的

机器学习（六）循环神经网络参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/123211148https://zhuanlan.zhihu.com/p/240187681.RNN传统的神经网络并不能做到持续记忆，这应该是传统神经网络的一个缺陷。假想一下，你想让神经网络对电影中每个时间点的事件进行分类，很明显，传统神经网络不能使用前一个事件去推理下一个事件。递归神经网络可以解决这个问题

机器学习（五） 神经网络1.单隐层神经网络1.1 从输入层到隐藏层连接输入层和隐藏层的是W1和b1。由X计算得到H十分简单，就是矩阵运算：H=X∗W1+b1H=X*W1+b1H=X∗W1+b11.2 从隐藏层到输出层连接隐藏层和输出层的是W2和b2。同样是通过矩阵运算进行的：Y=H∗W2+b2Y=H*W2+b2Y=H∗W2+b2通过上述两个线性方程的计算，我们就能得到最终的输出Y了，但是如果你还对

机器学习（一） MNIST数据集的数字识别一、基础概念1.监督学习(supervised learning)与无监督学习(unsupervised learning)监督学习需要标签数据，无监督学习不需要标签数据2.机器学习与深度学习(deep learning)监督与无监督学习，着眼点在于数据本身。机器学习与深度学习着眼点在解决问题的方法。把层数较多，结构较为复杂的神经网络的机器学习技术叫做深度

这篇论文提出了TransGPT，一个针对交通领域的新型多模态大型语言模型（LLM），旨在解决智能交通系统（ITS）中自然语言处理（NLP）面临的挑战。这些挑战包括领域特定的知识和数据，以及多模态输入和输出的处理。TransGPT包含两个独立的变体：针对单模态数据的TransGPT-SM和针对多模态数据的TransGPT-MM。

前段时间，把文献管理工具从Endnote转移到Zotero上来，但是由于众所周知的原因，Zotero提供的免费空间不够用来同步大量pdf附件。由于本人不想搞坚果云，所以干脆就用自己一直使用的onedrive来存储Zotero的pdf文件。首先，你们已经自己下载并安装好了zotero软件。接下来注意，安装软件有一个安装目录，比如我的是：C:\Program Files (x86)\Zotero同时，

本教程将帮助您学习如何使用 python 直接获取人口普查数据，以避免从人口普查网站下载的麻烦。安装“census”和“us”包。 “us”包提供了一些对 FIPS 代码的便捷查找。Import the packages首先，从此处获取人口普查 API 密钥。 这将要求您输入您的隶属关系和电子邮件。 然后您需要通过电子邮件激活您的 API 密钥。 然后您将得到一个长密钥字符串来替换我这里的字符串：

我们经常会观察到 GWR 模型的残差具有较低的 Moran’s I 值，这表明已考虑了空间结构。局部截距是一种内在背景效应，例如，表明有多少影响可以归因于“位置”。在 GWR 或 MGWR 中，我们经常建议对独立变量和因变量进行标准化。中获得，它返回一个 n x p 数组，其中 p 是模型中的预测变量的数量（包括截距）。这种方法的好处是，获得的系数变得“无单位”，允许跨变量和位置比较变量重要性。这