大型语言模型（LLMs）以其庞大的知识库和高级逻辑推理能力而闻名，已成为MRL的一种高效且有效的替代方案。 图 1 尽管这些方法充满前景，但当前基于LLM的范式的主要问题是数据利用不足。...当前的研究表明，仅基于文本数据，LLMs很难完全理解复杂的图形，因此，鉴于这些结构在MRL中的重要性，明确建模这些结构至关重要。更加重要的是，基于LLM的MRL缺乏统一框架。...更糟糕的是，这种有限的数据集在MRL中很常见，因为实验获取通常受到高成本的约束。为了克服这些限制，作者在这项工作中提出了MolTC，一个统一的多模态框架，用于遵循思维链理论的分子交互建模。...例如，它在drugback数据集上的准确率提高了显著的1.05%，这一成就归功于LLMs的推理能力与GNNs在图建模方面的熟练性之间的协同作用。...4.总的来说，基于LLM的模型在定量任务中的表现不如传统的基于深度学习（DL）的模型，这归因于它们在跨数据集共享和转移学习到的分子相互作用见解方面的不足，以及缺乏CoT引导的推理。
在深度网络中，对于用户行为过的资讯内容的序列的建模，可以用一个函数f\left ( x \right ) 表示，函数的输入是用户行为过的资讯内容的序列，可以是资讯的ID，也可以融入一些Side Information...常用的建模方法对于函数f\left ( x \right ) 通常有如下的一些方法。2.1....基于时序建模的用户兴趣挖掘在对用户行为序列提取用户兴趣的过程中，上述的方法中都忽视了一点，即在用户行为序列中，是有时间顺序的。...对于序列数据的挖掘，在NLP中有很多的方法，如CNN，RNN，LSTM，GRU到目前使用较多的Transformer，在参考[4]中提出GRU4Rec模型用于排序过程，在GRU4Rec中，使用GRU对行为序列建模...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘
基于时序建模的用户兴趣挖掘 在对用户行为序列提取用户兴趣的过程中，上述的方法中都忽视了一点，即在用户行为序列中，是有时间顺序的。...对于序列数据的挖掘，在NLP中有很多的方法，如CNN，RNN，LSTM，GRU到目前使用较多的Transformer，在参考[4]中提出GRU4Rec模型用于排序过程，在GRU4Rec中，使用GRU对行为序列建模...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...，其模型结构如下图所示： 与参考[4]中不同的是在对行为序列的模型上，在参考[4]中使用的是GRU，在参考[5]中使用的是Transformer中的Encoding部分。...Attention的计算，到多兴趣的挖掘，对这部分数据的挖掘也会进一步提升模型的效果。
问题背景我们有一个静态的多层级表单，需要使用 Python 对其进行建模，以便于我们能够在代码中对表单中的特定层级或子树进行获取和操作。...解决方案2.1 使用 XML 作为数据存储我们可以将这种层级结构的数据存储在 XML 文件中，并使用 xml.etree.ElementTree 标准模块将 XML 文件加载到 Python 中的层级数据结构...例如，我们可以使用以下代码来加载 XML 文件并获取表单中的所有问题：import xml.etree.ElementTree as ET# 加载 XML 文件tree = ET.parse('form.xml...')# 获取表单根节点form_root = tree.getroot()# 获取表单中的所有问题questions = []for question in form_root.iter('question...'): questions.append(question)# 打印问题列表print(questions)2.2 使用嵌套类创建数据结构我们可以使用 Python 中的嵌套类来创建层次化的数据结构
我们在日常数据相关的工作中，常常需要去推断结果Y是否由原因X造成。“相关性并不意味着因果关系”，相信做数据分析的同学都明白这个道理。...举例在上面冰淇凌和鲨鱼的例子中，存在季节因素同时影响了treatment和outcome，那这里季节因素就是混淆变量。...考虑到我们的数据本身是时序面板数据，可以考虑使用双重差分（Differences In Difference，DiD）。...我们把第二个哑变量设置成是否是11月16日，然后对11月15日和11月16日的数据进行过回归，可以看到交互项的系数P值远大于0.05，说明没有呈现出显著性，满足平行趋势假设。...或者使用安慰剂检验的方法，看实验组和对照组在其他一个时间段中，DiD交互项系数的结果应该是不显著的。
数据仓库模型 通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程： 业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。...反馈域（Feedback Area）：可选项，这部分数据模型主要用于相应前端的反馈数据，数据仓库可以视业务的需要设置这一区域。...目前，我们在关系型数据库中的建模方法，大部分采用的是三范式建模法。 范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解，这个过程也可称为规范化。...范式建模法 从业务数据模型转向数据仓库模型时，同样也需要有数据仓库的域模型，即概念模型，同时也存在域模型的逻辑模型。这里，业务模型中的数据模型和数据仓库的模型稍微有一些不同。...在数据仓库的逻辑模型需要从业务系统的数据模型中的逻辑模型中抽象实体，实体的属性，实体的子类，以及实体的关系等。
（注意：标题“数据建模”经常用于专注于“数据库”建模的软件，主要是因为缩写草率。本文重点介绍在整个组织中呈现数据流的模型。） 数据治理已成为组织数据流的核心。...它用于设置内部标准——数据策略——以确定如何收集、保存、处理和删除组织的数据。它限制了谁可以访问某些类型的数据，并可以强制遵守政府机构制定的标准和法规。 数据治理 确保数据可用、可用且安全。...数据建模支持有效的数据治理以及其他积极成果，包括： 提高数据库和软件性能 简化数据映射 改善部门之间的沟通 减少软件开发过程中的错误 让数据易于理解会增加数据的价值。...元数据和数据治理计划 将元数据集成到建模过程有助于简化开发 数据治理程序和商业智能计划。 元数据是数据治理的一个重要方面，应该包含在数据治理模型中。...我们可以预见数据模型将成为处理数据的组织中的标准功能。 数据建模过程，所有数据都流经数据治理程序，将促进自动化的使用。
CatBoost是一个开源的机器学习库，它提供了一种高效的梯度提升决策树算法。这个库特别适合处理分类和回归问题。在这篇教程中，我们将详细介绍如何使用CatBoost进行时间序列数据建模。...你可以使用pip进行安装： pip install catboost 数据预处理 在进行时间序列建模之前，我们需要对数据进行预处理。假设我们有一个包含日期和目标变量的数据集。...(data['date']) # 将日期列设置为索引 data = data.set_index('date') 创建模型 接下来，我们将创建一个CatBoost模型。...from catboost import CatBoostRegressor # 创建模型 model = CatBoostRegressor() 训练模型 然后，我们将使用我们的数据来训练模型。...# 进行预测 predictions = model.predict(X) 以上就是使用CatBoost进行时间序列数据建模的基本步骤。希望这篇教程对你有所帮助！
0x00 前言 翻出来之前零零散散写的数据仓库的内容，重新修正整理成一个系列，此为第一篇《数据模型》。 数据仓库包含的内容很多，比如系统架构、建模和方法论。...对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容： 以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系 调度系统、元数据系统、ETL系统这类辅助系统 各种数据建模方法，如维度建模 我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大...，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。...因此，本篇会对经典的数据模型做一个大致的介绍，下一篇会专门分享一下数据模型中的维度建模。 0x01 经典数据仓库模型 数据仓库中有几种经典的数据模型：范式模型、维度模型、DataVault。...按照书中所讲，维度建模并不要求维度模型必须满足第3范式。数据库中强调的 3NF 主要是为了消除冗余。规范化的 3NF 将数据划分为多个不同的实体，每个实体构成一个关系表。
填补方法与样本量相关 通常，数据挖掘领域 建模时 数据样本的填补方法与样本量的大小息息相关，一般，如果变量间取值关联程度较强，则模型填补的方式似乎更为常见： 样本量适中的情况下，我会使用如下两种方式进行缺失值的填补...工作中，这个过程步的使用频率很高。 另一种方法是利用proc mi过程步，这种方法为通过模型进行缺失值的填补。...另一种方法是利用决策树模型进行填补，这种方法的优点是运行模型的过程中便可以处理掉缺失值。 ?...建模样本缺失类型 数据挖掘领域，由于收集困难、客观缺失等多种原因导致样本存在大量缺失值是非常正常的，如下为样本缺失的几种类型，通常，最后三种缺失情况最常见，只需依据Y的类型变通的选择对应的填补方法即可...这里利用了proc mi过程步、即模型的方法进行了缺失值的填补，方法依托于多重插补作为理论基础去解决填补过程中的随机偏差，其中： nimpute参数我理解为填补次数，数据挖掘中通常令其等于1即可，不用纠结填补的稳定性
模型效果的好坏，最重要的是数据集，而不是架构，超参数，优化器。我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里，我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。...当我花费这些时间观察调整各种模型配置和超参数的效果时，有一件事让我印象深刻，那就是所有训练运行之间的相似之处。我越来越清楚地认识到，这些模型确实以令人难以置信的程度逼近它们的数据集。...这表现为 - 长时间训练在相同数据集上，几乎每个具有足够权重和训练时间的模型都会收敛到相同的点。足够大的扩散卷积-联合产生与 ViT 生成器相同的图像。AR 抽样产生与扩散相同的图像。...这是一个令人惊讶的观察！它意味着模型行为不是由架构、超参数或优化器选择确定的。它是由您的数据集确定的，没有别的。其他一切都是为了高效地将计算逼近该数据集而采取的手段。...那么，当您提到“Lambda”、“ChatGPT”、“Bard”或“Claude”时，您所指的不是模型权重。而是数据集。
该问题出现在使用 psycopg2 作为数据库驱动程序、连接至 Postgresql 8.2 数据库的环境中。...login = Column(String) company_id = Column(String, ForeignKey('company.company_id'))尝试使用以下代码更新 User 模型的实例...解决方案问题的原因是当电子邮件字段被设置为 “” 时，SQLAlchemy ORM 不会将该更改持久化到数据库中。...这可能是由于在设置电子邮件字段为空字符串之前没有调用 session.flush() 方法造成的。...调用 session.flush() 方法可以将未提交的更改写入到数据库中，从而确保当对数据库发出查询时可以获取到最新的数据。
的所有数据和tbl1中满足where 条件的数据。...简言之 Right Join影响到的是左边的表。...a> inner join：理解为“有效连接”，两张表中都有的数据才会显示left join：理解为“有左显示”，比如on a.field=b.field，则显示a表中存在的全部数据及a\\b中都有的数据...，A中有、B没有的数据以null显示 b> right join：理解为“有右显示”，比如on a.field=b.field，则显示B表中存在的全部数据及a\\b中都有的数据，B中有、A没有的数据以null...左联是以左边的表为主，右边的为辅，右联则相反 4.一般要使得数据库查询语句性能好点遵循一下原则: 在做表与表的连接查询时，大表在前，小表在 不使用表别名，通过字段前缀区分不同表中的字段 查询条件中的限制条件要写在表连接条件前
检索结果是tbl2的所有数据和tbl1中满足where 条件的数据。...简言之 Right Join影响到的是左边的表。...a> inner join：理解为“有效连接”，两张表中都有的数据才会显示left join：理解为“有左显示”，比如on a.field=b.field，则显示a表中存在的全部数据及a\\b中都有的数据...，A中有、B没有的数据以null显示 b> right join：理解为“有右显示”，比如on a.field=b.field，则显示B表中存在的全部数据及a\\b中都有的数据，B中有、A没有的数据以...左联是以左边的表为主，右边的为辅，右联则相反 4.一般要使得数据库查询语句性能好点遵循一下原则: 在做表与表的连接查询时，大表在前，小表在 不使用表别名，通过字段前缀区分不同表中的字段
What will be removed If you click Clear Data Button in the System Application 今天中的一个story突然提到了系统设置中的清理数据...首先，进行清楚数据之前的的各个文件夹的情况。...com.mx.browser # cd lib/ /data/data/com.mx.browser/lib # ls 1.txt /data/data/com.mx.browser/lib # 总上所述，发现系统中的设置...，应用中的清理数据，会清理掉除去lib文件夹（含内部文件）的文件及文件夹。.../sdcard/Android/data/这个目录也是和包名相关的，但是系统中的清理数据不会清理掉这个目录中的相关信息。 Written with StackEdit.
盒子模型： css中每个元素都是一个盒子，它由最内侧“内容区（content）”内侧“内边距（padding）”外侧“边框(border)”,以及最外侧“外边距（margin）”组成 内容区（content...padding-left: 设置内边距左端属性值 padding-right: 设置内边距右端属性值 2.组合设置内边距； a)...怪异盒子模型 区别： 标准盒子模型设置的width和height的属性值为内容区的宽度和高度。...怪异盒子模型设置的width和height的属性值包含内容区+内边距+边框的宽度和高度。...转换盒子类型属性：box-sizing; 属性值：border-box怪异盒子模型，content-box标准盒子模型。 怪异盒子模型常用于不改变当前元素的大小，改变内边距和边框的宽高。
↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点，我们准时相约 大家好，我是黄同学 今天给大家分享的是如何用python实现RFM建模。...RFM模型的含义 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。 ...从上述结果中可以发现：这笔数据总共有28833行条记录，12列。观察上图，可以清楚地看到每一列数据代表什么含义。 3）保留有效数据 针对此数据集，我们先说一下什么是“有效数据”。...RFM建模过程 1）计算RFM三个指标 ① 增加“天数”字段，用于计算“R”指标 针对上述“R”、“F”、“M”三个指标的概念，我们对数据做一定的处理。...说明：由于这个数据集时间较早，因此计算出来的最近一次购买时间距离今天的天数，会特别大，但是没有关系，我们演示这个案例只是为了说明RFM模型的建模过程，实际中，肯定是过几个月进行一次RFM建模是比较好的，
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...大模型对存储系统的挑战 回顾GPT3的论文可以发现，大模型的整体框架中包括了数据的采集、清洗、预训练、微调、推理等多个阶段。...在数据层面则需要解决数据质量的问题。如何从浩瀚的互联网中获取并存储大量公开数据集，并通过高效的数据预处理技术筛选出来高质量、可靠的训练数据集，是获取优秀模型性能的关键前置环节。...大模型的推理和应用环节对存储的诉求与当前大数据/AI中台对存储的需求大致相同，需要注意的是，基于生成式AI产出的内容更需要关注数据治理，确保内容的合规性。
指标在模型评估、系统指标以及故障或用户反馈中最为明显。 数据级联示例 数据级联的最常见原因之一是在无噪声数据集上训练的模型部署在噪声嘈杂的现实世界中。...这种漂移会导致更多因素进一步降低模型的性能（例如，与硬件、环境和人类知识相关）。在训练时为了确保良好的模型性能，通常在受控的内部环境中收集数据。...但在资源受限的真实环境的实时系统中，更常见的是收集带有指纹、阴影、灰尘、不同亮度和笔标记等的数据，这些都是影响模型性能的噪声。...在其他情况下，雨和风等环境因素可能会意外移动部署中的图像传感器，这也会触发级联。正如我们采访的一位模型开发人员所报告的那样，即使是一小滴油或水也会影响可用于训练癌症预测模型的数据，从而影响模型的性能。...但是我们研究中的一些开发人员描述了必须采取一系列超出他们领域专业知识的与数据相关的操作——例如，丢弃数据、更正值、合并数据或重新开始数据收集，这些都会导致数据级联，限制模型性能。
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