Advertisement

关于Malmquist-tobit方法下的环境资源配置效率分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
本文运用Malmquist-Tobit模型对环境资源配置效率进行了深入分析，探讨了影响因素及其改进策略。 王连芬与赵仪文采用DEA模型及Malmquist指数模型对中国2003年至2016年间除西藏外的30个省市的环境资源配置效率进行了全面评估，并运用Tobit回归分析探讨了影响因素。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于Malmquist-tobit方法下的环境资源配置效率分析
    优质
    本文运用Malmquist-Tobit模型对环境资源配置效率进行了深入分析，探讨了影响因素及其改进策略。 王连芬与赵仪文采用DEA模型及Malmquist指数模型对中国2003年至2016年间除西藏外的30个省市的环境资源配置效率进行了全面评估，并运用Tobit回归分析探讨了影响因素。
     
  • 基于DEA-Malmquist模型的我国科技资源配置效率研究
    优质
    本研究运用DEA-Malmquist指数方法评估了中国科技资源的配置效率，分析了不同时间段内的资源配置变化趋势及其影响因素。 基于DEA-Malmquist模型对我国科技资源配置效率的分析显示，科学技术的发展水平对于国家的整体发展至关重要。而科技资源的有效配置则直接影响到科学技术进步的方向与速度。相较于其他资源配置研究，该分析提供了独特的视角和深入的理解。
     
  • 【企业资源配置效率数据】1991-2022年企业资源配置效率的残差法分析
    优质
    本研究通过残差法深入分析了1991至2022年间中国企业的资源配置效率，揭示其变化趋势及影响因素。 （一）数据时间范围：1991-2022年，涵盖A股上市公司。 （二）变量定义： 借鉴Richardson（2006）的度量方法，用模型计算得到的残差绝对值来衡量企业资源配置效率。数值越大代表企业的资源配置效率越低。 （三）参考文献： [1] 倪婷婷, 王跃堂. 区域行政整合、要素市场化与企业资源配置效率[J]. 数量经济技术经济研究, 2022, 39(11): 136-156. [2] 白雪莲, 司琪. 投资者情绪、管理层过度自信与企业资源配置效率[J]. 商业会计, 2022(21): 21-25. （四）数据包含： 参考文献，原始数据，dta文件及计算do文件。 图1：变量定义 图2：部分数据展示
     
  • Windows环境下Python_PCL配置教程及资源下载
    优质
    本教程详细讲解了在Windows操作系统下安装和配置Python-PCL（Point Cloud Library）的方法与步骤，并提供相关资源下载链接。适合初学者快速上手PCL开发。 该资源包括在Windows环境下配置Python与PCL的全套资料，其中包括Microsoft Visual C++ 2015 Build Tools、PCL-1.8.1-AllInOne-msvc2015-win64.exe、pcl-1.8.1-pdb-msvc2015-win64、gtk+-bundle_3.10.4-20131202_win64以及python_pcl-0.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl。此外，还包含详细的安装教程，本人已经成功配置完成，希望能给其他人带来便利。
     
  • 关于mamba的torch环境配置
    优质
    本文档提供详细的指南，介绍如何在使用Mamba包管理器时设置和优化Torch及其依赖库的Python环境。通过本教程，用户可以快速高效地搭建适用于深度学习项目的开发环境。 关于mamba相关的torch环境配置，请参考以下内容：使用mamba来创建、激活或管理与torch有关的虚拟环境可以大大提高工作效率。首先安装mamba工具，然后利用它快速搭建适合于深度学习开发的python环境，这样能够有效避免不同项目间依赖库版本冲突的问题。
     
  • 在Anaconda和PyCharm环境下配置PyTorch的方法
    优质
    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中搭建Python开发平台，并在PyCharm集成开发环境中成功安装与配置深度学习框架PyTorch。 本段落详细介绍了在Anaconda+PyCharm环境下配置PyTorch的方法，对学习或工作具有一定参考价值。
     
  • 在Anaconda和PyCharm环境下配置PyTorch的方法
    优质
    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中搭建Python开发平台，并在PyCharm集成开发环境中成功安装与配置深度学习框架PyTorch。适合初学者快速上手。 对于初学者来说，PyCharm 是一款专业的 Python 开发工具。当你在 PyCharm 中编写代码时，系统会要求你指定一个解释器（interpreter）。最初使用 C 语言编程的时候，程序员通常用 vi 或记事本等文本编辑软件来写代码，并通过 GCC 编译器进行编译和运行生成的二进制文件。 对于 Python 来说也可以采用类似的方法：在记事本中编写好代码后保存为如 test.py 的文件形式，在命令行输入 python test.py 就可以执行该程序。然而，这种方法很快就被发现存在诸多不便之处——例如需要频繁地切换到 shell 窗口进行编译和运行操作，并且如果出现错误，则还需要返回文本编辑器中修改代码。 因此，人们希望有一种工具能够在一个窗口内同时完成编写、调试和执行等任务，并提供一些额外的功能如语法检查、高亮显示以及智能提示等功能来进一步提高编程效率。于是 PyCharm 这类集成开发环境（IDE）应运而生并逐渐普及开来。
     
  • 在Ubuntu下配置JDK环境变量的方法
    优质
    本文介绍了如何在Ubuntu操作系统中配置Java Development Kit（JDK）的环境变量，包括安装JDK、设置PATH和JAVA_HOME等步骤。适合编程爱好者参考学习。 为了检查JDK版本并卸载OpenJDK，请先通过运行`java -version` 和 `javac -version`命令来查看当前的Java版本（例如，可能会显示为1.7.0_45）。然后使用`rpm -qa | grep java` 命令进一步确认已安装的软件包（如图所示）。 如果发现系统中存在OpenJDK 1.7.0-45版或其他相关版本，请以root权限执行以下命令进行卸载： ``` sudo rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64 rpm -e --nodeps <其他相关包名> ``` 请注意，命令中需要填写具体的OpenJDK软件包名称。
     
  • HCF所需环境配置资源
    优质
    本资料详述了HCF运行所需的硬件与软件环境配置资源要求，包括操作系统、内存大小、存储空间及其他关键设置需求。 HCF目标跟踪代码所需的环境资源部分。
     
  • Windows版下在Jupyter中配置TensorFlow环境的方法
    优质
    本文介绍如何在Windows系统上为Jupyter Notebook配置TensorFlow开发环境的具体步骤和方法。 ### 在Windows版Jupyter Notebook中搭建TensorFlow开发环境 #### 概述 本段落将详细介绍如何在Windows操作系统环境下利用Jupyter Notebook进行TensorFlow的开发前准备工作与环境配置。此教程适合初学者，同时也为有经验的开发者提供了帮助。通过详细步骤和示例代码指导读者完成安装，并能够在Jupyter Notebook中顺利运行TensorFlow程序。 #### 准备工作 开始搭建环境之前，请确保已安装Python 3.6或3.7版本。这是因为TensorFlow 2.1是最后一个支持Python 2的版本，且当前不兼容Python 3.8及更高版本。可以通过访问官方Python网站下载并安装所需版本。 #### 环境配置 为了更好地管理和隔离不同项目的依赖关系，在Windows环境下推荐使用虚拟环境进行开发工作。 **步骤一：安装virtualenv** 需要先通过pip命令安装`virtualenv`工具，该工具有助于快速创建和管理多个独立的Python环境。打开命令提示符窗口并输入以下指令： ```bash pip3 install virtualenv ``` **步骤二：安装virtualenvwrapper-win** 在Windows中推荐使用 `virtualenvwrapper-win`, 它可以帮助更方便地操作虚拟环境。同样，通过pip进行安装: ```bash pip3 install virtualenvwrapper-win ``` **步骤三：设置WORKON_HOME环境变量** 为了更好地管理各个项目的虚拟环境位置，在系统环境中添加名为`WORKON_HOME`的环境变量，并指定其值为存放所有项目目录的位置。 例如可以在“我的电脑”->“属性”->“高级系统设置”->“环境变量”中新增 `WORKON_HOME` 变量，将其值设为如 `D:VirtualEnvs`. **步骤四：创建虚拟环境** 通过命令行工具使用以下指令来建立一个新的名为`tf_env`的Python 3.6版本的虚拟开发环境： ```bash mkvirtualenv tf_env --python=D:\Python\Python36\python.exe ``` 这里假设你的Python安装在 `D:PythonPython36`. **步骤五：激活和使用虚拟环境** 通过以下命令可以开启新的虚拟环境以进行软件包安装或程序运行： ```bash workon tf_env ``` 成功后，你会看到命令行前缀显示为 `(tf_env)`。 **步骤六：退出虚拟环境** 完成操作后可通过`deactivate`指令关闭当前使用的开发环境: ```bash deactivate ``` **步骤七：删除虚拟环境** 如果不再需要某个特定的项目环境，则可以使用如下命令将其移除： ```bash rmvirtualenv tf_env ``` #### 安装TensorFlow及相关库 在激活了相应的Python虚拟环境中，安装所需的软件包。 **1. Tensorflow安装** 确保当前处于所创建的虚拟开发环境下。通过执行以下指令来安装TensorFlow: ```bash pip install tensorflow ``` 请耐心等待直至完成所有必要的依赖项和组件下载与配置过程。 **2. 安装其他库** 常见的数据科学项目还会用到`pandas`, `matplotlib`等工具，这些同样需要在虚拟环境中进行安装： ```bash pip install pandas matplotlib ``` **3. 确保VC++ 2015 Redistributable已安装** TensorFlow的运行依赖于Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable。此组件可从微软官网下载并按指示完成其安装。 **4. 安装CUDA和cuDNN（如有必要）** 如果计划利用GPU加速，还需额外配置NVIDIA CUDA Toolkit及cuDNN库。请根据官方文档进行相关步骤的执行以确保正确设置这些工具包及其支持文件。 #### 在Jupyter Notebook中运行TensorFlow **1. 安装 Jupyter Notebook** 如未安装，则需要使用pip命令在虚拟环境中添加： ```bash pip install notebook ``` **2. 启动Jupyter Notebook** 通过以下指令启动Jupyter服务，随后会在浏览器打开其主页界面: ```bash jupyter notebook ``` **3. 创建新的 Jupyter Notebook文件** 点击页面右上角的“新建”按钮选择Python 3, 这样就可以开始编写和测试TensorFlow代码了。 #### 结语 以上步骤涵盖了在Windows环境中搭建Jupyter与TensorFlow开发环境的所有必要操作。遵循这些指南，即使是初次接触Python或机器学习的新手也能顺利开展项目工作。希望这篇教程对您有所帮助！