这是一个不得不思考的问题,有关孩子
这是因为,书中的文章,基本上都以解决问题为导向,通过“故事引入、原理铺垫、问题解答、拓展讨论”几个环环相扣的部分,逐步展开。1)故事引入在文章的开始,孩子会被生动的故事吸引,在不知不觉中,提出疑问,产生得到解答的渴望。比如,现在如果有人问你:“掰手指为什么会发出咔哒的响声?”你能想象得到这里蕴含着化...
游戏市场的上半年:跨端时代、庸俗之趣与市场复苏
在《逆水寒》中,角色强度的差异主要体现在装备、打造、内功三大方面:装备数值的绝对值高,但属性固定、零方差;而打造特效是功能性的,只有有和没有的区别,其数值差距较为极化,但在长线养成中差距并不明显;而最大的随机性基本都投放在内功层面,却又是占角色整体数值比重相对较小的一部分。在第一赛年中,玩家已经经...
RV的统计性质初探(上):实证成果回顾
σt是一个表征波动率共有因子的随机过程,在现实中可能对应某个宏观变量对波动率的影响;λ也是N×1的向量,表示共有因子在每个标的波动率上的荷载;dWt表示一个随机误差。Ωt是一个对角矩阵,其中每个元素表征了每个标的独有的波动率成分,也都是随机过程;dVt是一个N×1维度的随机向量,各个组分为相互独立的布朗运动...
跨端时代、冬眠用户与市场复苏——有关2024上半年的随想杂谈
在《逆水寒》中,角色强度的差异主要体现在装备、打造、内功三大方面:装备数值的绝对值高,但属性固定、零方差;而打造特效是功能性的,只有有和没有的区别,其数值差距较为极化,但在长线养成中差距并不明显;而最大的随机性基本都投放在内功层面,却又是占角色整体数值比重相对较小的一部分。在第一赛年中,玩家已经经...
为什么大脑是对数的?
??图2.不同脑区和环境下,多种常见神经细胞其激活率都遵循对数正态分布(此处横轴,纵轴都是对数处理后的,因此呈显出线性散点图),参考文献1。但神经元不只是简单地“开”或“关”。如果我们细看它们的结构,会发现树突分枝上的棘状突起——树突棘(dendriticspine)。一个神经元上可能包含数百个大小不同的树...
2024年了,教你几种“数据驱动”的方法
总之,只要不是第一,就加定语(www.e993.com)2024年8月5日。只要定语足够多,对手足够少,总能找到一个第一。二、改指标逻辑第二种办法是修改指标的逻辑。这种做法不单单是数据分析师会做,就算在以严谨著称的财务分析当中,这种情况也相当常见。财务的分析,因为财务指标就是固定的三张表,指标本身基本不能够修改,但是指标的计算逻辑是可以...
创新药稳定性研究设计与数据评价
1)采用3批样品进行加速试验,采用市售包装。2)在一般情况下,如果在加速6个月内任意时间点发生显著变化,应增加中间条件,并根据中间条件的考察结果来确定货架期。3)对于需冷藏保存的制剂,如果在加速试验下3~6个月期间发生显著变化,应根据长期试验的实际数据确定建议的货架期,不能采用外推法;如果在前3个月内即发...
扩散模型DDPM:先前向加噪后反向去噪从而建立噪声估计模型
improvedDDPM相比DDPM做了几点改动:DDPM的逆向过程中,高斯分布的方差项直接使用一个常数而不用学习improvedDDPM作者就觉得如果对方差也进行学习的话,效果应该会更好,改了之后果然取样和生成效果都好了很多DDPM添加噪声时采用的线性的varianceschedule改为余弦schedule,效果更好(类似学习率从线性改为余弦)...
洪灝:三四季度交替时,可能看到一波非常好的行情
在前景判断时,我们要找一个领先指标,比如货币。我们看各种货币指标:M1、M2、M0,社融、新增信贷增长、家庭长期贷款增长(房贷)、企业中长期贷款增长。经济周期的起伏,需求的强弱,市场的涨跌,都是货币现象。我们不一定需要看每个月央行的数据,虽然那个数据很重要。但如果等到央行的数据,可能已经太晚了。我们看资本价格...
4轮暴训,Llama 7B击败GPT-4!Meta等让LLM「分饰三角」自评自进化
如上图所示,训练所用的提示在分布上更接近AlpacaEval数据集,而Arena-Hard的提示集中分布于训练提示的一个子集。对于每次迭代,实验从该种子集中抽取5,000个提示,总共进行四次迭代。迭代过程如下:-Iter1:从初始的SFT模型开始,使用DPO(DirectPreferenceOptimization)对生成的actor和judge的偏好对进行训练,获得M1...