Differences of 都市圈和城市群

最新推荐文章于 2025-04-29 09:07:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-29 09:07:52 发布 · 245 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#urbanization #城镇化

博客介绍了城市群和都市圈是新型城镇化的重要形态。城市群是支撑经济增长、促进区域协调和参与国际竞争的平台；都市圈是以超大特大城市或辐射带动强的大城市为中心、1小时通勤圈为范围的城镇化空间形态。

城市群是新型城镇化主体形态，是支撑全国经济增长、促进区域协调发展、参与国际竞争合作的重要平台。In English, it should be called city cluster or  megalopolis (/ˌmɛɡəˈlɒpəlɪs/), 

都市圈是城市群内部以超大特大城市或辐射带动功能强的大城市为中心、以1小时通勤圈为基本范围的城镇化空间形态。metropolitan area

 

Abstracted from http://www.gov.cn/xinwen/2019-02/21/content_5367465.htm

Patterns of intellectual differences of black, hispanic, and white children
06-29
Patterns of intellectual differences of black, hispanic, and white children Psychology in the Schools Volume 28, January 1991 PATTERNS OF INTELLECTUAL DIFFERENCES OF BLACK, HISPANIC, AND WHITE ...
An analysis of behavioral differences of emotionally disturbed children assessed high on creativity
06-29
An analysis of behavioral differences of emotionally disturbed children assessed high on creativity Psychology in rhe Schools Volume 29. October I992 AN ANALYSIS OF BEHAVIORAL DIFFERENCES OF ...
【学习学学】城市群与都市圈是什么？怎么
bzy90299的博客
04-29 1165
这些年城市群，都市圈的概念被逐渐提了出来，也是未来我国即将重点发展的对象之一。因此，身边有一些朋友在问，
新东方四六级写作
bruce1225的专栏
03-25 1万+
必读的新东方优秀范文             欢迎下载 >01 The Language of Music A painter hangs his or her finished picture on a wall, and everyone can see it. A composer writes a work, but no one can hear it until i
15篇文章贯通4级词汇
热门推荐
Jenhy的专栏
04-23 6万+
星火贯通CET-4四级词汇系列之一A question of rights一项权力问题Unfortunately, a crime was about to committed but at that moment Lesley was unaware of the impending event, which would affect her life so drastically for
Coding and Paper Letter（二十）
胖胖雕的GIS博客
09-13 961
资源整理。 1 Coding： 1.R语言包tibbletime，处理时间数据的包。 tibbletime 2.R语言包gravity，重力模型，可以用于分析交互作用等，其实应该是模仿物理学引力模型的拓展，在经济地理中也有介绍过。 gravity 3.开源项目earth analytics fall 2018，地球分析2018秋季课程作业模板。 earth analytics fal...
高负载高并发网站架构分析
Steven_ssm的博客
08-28 3万+
由于自己正在做一个高性能大用户量的论坛程序，对高性能高并发服务器架构比较感兴趣，于是在网上收集了不少这方面的资料和大家分享。希望能和大家交流  msn: defender_ios@hotmail.com  ———————————————————————————————————————   初创网站与开源软件 6   谈谈大型高负载网站服务器的优化心得! 8   Lighttpd+S
[转]高负载并发网站架构分析
bluehire的专栏
12-23 2万+
由于自己正在做一个高性能大用户量的论坛程序，对高性能高并发服务器架构比较感兴趣，于是在网上收集了不少这方面的资料和大家分享。希望能和大家交流 msn: defender_ios@hotmail.com ——————————————————————————————————————— ? 初创网站与开源软件 6 ? 谈谈大型高负载网站服务器的优化心得! 8 ? Lighttpd+Squid+Apach
优秀课件笔记之视听巧记汉英成语2
bulote
03-02 2563
*i 恭敬 成语　五体投地英译　admire somebody from the bottom of one's heart解释　比喻崇敬钦佩到极点。例句　他的文章写得真好，同学们个个佩服得五体投地。 成语　心服口服英译　be convinced wholeheartedly解释　从嘴上到心里都服气。例句　与人发生争执时，必须说得条理分明，头头是道，才能使对方心服口服。 成语　心悦诚服英译　...
精选资源
Generalized Image Matching by the Method of Differences - lucas_bruce
07-24
光流跟踪1985年原始版论文
Racial differences in patterns of occupational choice in adolescents
06-29
Racial differences in patterns of occupational choice in adolescents RACIAL DIFFERENCES I N PATTERNS O F OCCUPATIONAL CHOICE I N ADOLESCENTS’ TREVOR E. SEWELL AND ROY P. MARTIN Temple ...
利用python 读取excel文件并对数据进行描述统计分析
Mr.Daozhi的博客
01-09 9521
from pandas.core.frame import DataFrame import os import math os.chdir(" C:\\A") from openpyxl import load_workbook airport_df = load_workbook("all_activity.xlsx") sheets = airport_df.sheetnames ...
关于几个箭头符号含义的介绍
Mr.Daozhi的博客
03-29 6804
最近读文献，发现几个箭头比较有意思，如下图。 1）斜下方箭头和斜上方箭头，前者是从右逼近，后者是从左逼近。 2）downward的箭头： 3） ↦箭头 ↦is part of a function definition. 4）=> derive ...
Therefore, hence, so, then, thus
Mr.Daozhi的博客
11-01 5715
在写科技论文时候，我们经常遇到转折语句，需要使用“因此”来进行承t转，常用的词汇包括therefore, hence, so, then, thus， consequently等。但是在具体使用时候会有些混淆，下面的几个例子说的比较好，可以参考。 例句： Therefore, as a result, so, then, consequently She wasthereforeunable to find a solution. Soshe had to quit her job. I...
偏导符号的读法
Mr.Daozhi的博客
02-06 5021
是求偏导的常用表示符号，其读法参考wiki，可以如下： The symbol is variously referred to as "curly d", "rounded d", "curved d", "dabba", or "Jacobi's delta",[6]or as "del"[7](but this name is also used for the "nabla" symbol∇). It may also be pronounced simply "dee",[8]"part...
两个L组成的括号？（取整符号）
Mr.Daozhi的博客
05-26 4703
符号 向下取整和向上取整的符号： namely：floor(x) 和ceil(x) 向下取整函数：小于或等于x的最大整数 向上取整函数：大于或等于x的最小整数 例子： x 下取整 上取整 −1.5 −2 −1 0.2 0 1 1.04 1 2 2.96 2 3 5 5 5 ...
将字符型分类变量数据转换为数字格式
Mr.Daozhi的博客
04-01 3954
假设我们有如下dataframe，名字为student_weight： ordered_height = ['Short', 'Medium', 'Tall']#定义顺序，这里是这个次序可以对应，0：short；1,：Medium；2：Tall； 最后一列Out1是字符型分类变量，无法直接被python函数使用，需要进行transform。步骤如下： student_weight_ta...
集值映射（set -valued mapping)
Mr.Daozhi的博客
02-04 3823
Set-valued function 由以上，x小于1/2,则F(x) 取值为（x+1/2）和（1/2-x），如图。比如，x=1/4，则F（x）有两个取值，即3/4和1/4。因而，F（x）是 aset-valued map or multivalued map or point to-set map or multifunction。注意这里F（x）是多值映射，但不是连续的。 集值映射数学符号记为X. ...
the differences between the accuracy and auc of the logistic regression result
最新发布
10-08
引用中未直接提及逻辑回归结果中准确率（accuracy）和AUC的差异相关内容。不过，从专业知识角度来看，准确率和AUC是逻辑回归中常用的两个评估指标，它们存在以下差异： ### 定义和计算方式 - **准确率（Accuracy）**：是指分类正确的样本数占总样本数的比例。公式为$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$，其中TP是真正例，TN是真反例，FP是假正例，FN是假反例。它衡量的是模型整体的分类正确性。 - **AUC（Area Under the Curve）**：是ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）下的面积。ROC曲线以假正率（FPR）为横轴，真正率（TPR）为纵轴，AUC取值范围在0到1之间，它反映了模型对正例和反例的区分能力。 ### 对样本分布的敏感性 - **准确率**：对样本分布非常敏感。当样本存在严重的类别不平衡时，准确率可能会给出一个乐观的假象。例如，在一个疾病诊断数据集中，99%的样本是健康人，1%的样本是病人。如果模型直接将所有样本都预测为健康人，准确率也能达到99%，但实际上模型对病人的分类能力为零。 - **AUC**：对样本分布不敏感。无论样本分布如何，AUC都能客观地评估模型的性能。因为它关注的是模型对正例和反例的排序能力，而不是具体的分类结果。 ### 应用场景 - **准确率**：适用于样本分布相对均衡的场景，能够直观地反映模型的整体分类效果。例如，在预测抛硬币的结果（正面或反面）时，准确率可以很好地衡量模型的性能。 - **AUC**：适用于需要评估模型排序能力和处理类别不平衡数据的场景。在信用风险评估中，违约客户的比例通常较低，使用AUC可以更准确地评估模型区分违约和非违约客户的能力。 ### 代码示例 ```python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score # 生成示例数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 计算AUC auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba) print(f"Accuracy: {accuracy}") print(f"AUC: {auc}") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值