考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型
前面我们介绍的回归方法，一般适用于数值型数据对象，对于分类数据类型就不再适用。对于分类数据对象，我们需要引入广义线性回归方法，比如logistic回归和poisson回归模型。这里我们介绍logistic回归。
在使用 R 处理逻辑回归建模问题时发现保存的模型对象非常之大，不可思议。正常情况下，我们建模之后所需要的就是模型的系数，以此对新的数据进行预测。当然，为了方便获取和处理一些模型信息，可能有一些汇总或关键的参数信息。
要知道，当GPT-3的训练成本可是高达460万美元，近一些的Llama2据估算也大概是这个数。
岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，它是通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。
本章主要是代码标准与技术的内容，需要安装的包是lubridate和dplyr，这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧：
文章目录 网页服务 确定研究目标 数据可视化 预处理 数据值化 缺失值处理 无量纲化 特征选择lasso 模型 方法1：生存模型 方法2：logistics 结果 网页服务 网页服务地址 确定研
这一章介绍了计算机与图形硬件和实际编程相关的内容, 其中主要利用OpenGL简单介绍了实际的图形编程部分, 但是如果想要真正开始OpenGL编程, 查阅其它资料是必不可少的. 注意这一章最新的英文版和中文版由于时代不同所以内容差别非常大, 建议还是阅读英文版本.
端侧化是指将人工智能模型部署到终端设备上，直接在数据产生和处理的源头进行智能计算。随着人工智能技术的飞速发展，大型模型（大模型）在诸多领域取得了显著的成果，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。然而，大模型的部署和应用面临着诸多挑战，如计算资源消耗大、数据传输延迟、隐私保护等问题。因此，端侧化成为大模型落地的重要方式。
参考：https://www.cnblogs.com/vincently/p/4838283.html
目前，已经有各种类型的预训练架构，包括自编码模型（例如BERT），自回归模型（例如GPT）和编码器-解码器模型（例如T5）。然而，没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务（自然语言理解（NLU），无条件生成和有条件生成）都表现最佳。 本文主要贡献：
从右往左看，第一个矩阵调整原始点的位移，模拟相机的反向位移，第二个矩阵模拟坐标的旋转。没有理解原理硬记下也是可以的。
最近，国内外开源大模型一直受到研究者的关注，但是种类比较繁多，就单单今年开源的大模型就有10+以上。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型，则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
并非所有结果/因变量都可以使用线性回归进行合理建模。也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？
昨日，智谱 AI 发布了基座大模型 GLM-4 的最新开源成果——GLM-4-9B，首次拥有了多模态能力。官方给出的数据显示，对比训练量更多的 Llama-3-8B 模型，GLM-4-9B 在中文学科方面的提升高达 50%，在多模态方面可以比肩 GPT-4V。
近期，一支来自中国的研究团队正是针对这些问题提出了解决方案，他们推出了FLM-101B模型及其配套的训练策略。FLM-101B不仅大幅降低了训练成本，而且其性能表现仍然非常出色，它是目前训练成本最低的100B+ LLM。
绘制有共同特征，或者按照一定规则变化的图形阵列，如果挨个按照普通流程来绘制：绑定VAO、绑定纹理、设置uniform-->调用glDrawArrays(GL_TRIANGLES, 0, amount_of_vertices)性能上会比较差，opengl渲染管线流程中，CPU<-->GPU数据通信是很大的开销。
在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍，以展现处理缺失值时的主要路径；
在上一篇文章里，无论原始数据是表格式的还是罗列式的，我们都可以建立起相应的逻辑回归模型。详情点击：R语言系列五：②R语言与逻辑回归建立
处理分组数据和复杂层次结构的分析师，从嵌入在参与者中的测量，嵌套在州内的县或嵌套在教室内的学生，经常发现他们需要建模工具来反映他们数据的这种结构。在R中，有两种主要的方法来拟合多级模型，这些模型考虑了数据中的这种结构。这些教程将向用户展示如何使用lme4R中的包来拟合线性和非线性混合效果模型，以及如何使用rstan以完全适合贝叶斯多级模型。这里的重点是如何使模型适合R而不是模型背后的理论。有关多级建模的背景知识，请参阅参考资料。
文章目录 缺失值处理:多重插补 数据政策化处理 特征筛选 模型建立 缺失值处理:多重插补 rm(list = ls()) library(VIM) library(naniar) library(ggplot2) library(mice) # read data data_exercise <- read.csv('./data/init_data.csv') data <- data_exercise summary(data) clomns <- colnames(data) # create a
大模型三大重点：算力、数据、算法，ReAct （reason推理+act行动）–思维链
一开始我选择用链表来处理，由于我平时不是对链表操作不是很熟，所以调了半天，而且相比于结构体数组实现，功能比较单一，但基本操作都实现了，感觉有几个坑点，首先，修改和删除操作必须要用引用参数传入，因为指针可能会发生变化，scanf与gets对字符串处理的区别（都忘了），还有就是在查询功能时我判断字符串相等想当然地认为a=b，事实上不是这样的，应该用strcmp函数判断，事后回想起来应该是a=b可能不是简单的判断各个字符相等，还有一些小细节就是格式输出要对齐啦，左对齐，编号删除完了要更细一遍要不然比如说3号删除了原来的4号就要改为3号，后面的号数都要前进一位
鉴于智谱AI发布了最新一代 GLM3.0、GLM4.0 基座大模型，我又要对自己开发的这款开源 chatglm-sdk-java 进行改造了！因为需要做新老接口的模型调用中数据格式兼容，这将是一场编码设计与复杂场景的对抗挑战。💐 请看小傅哥如何操刀改造！
通常来说，模型矩阵（R）的一种比较好的级联方式为：先缩放(S)，再旋转(R)，最后平移(T)：
我们知道 OpenGL 坐标系中每个顶点的 x，y，z 坐标都应该在 -1.0 到 1.0 之间，超出这个坐标范围的顶点都将不可见。
今天上午，在 AI 开放日上，备受关注的大模型公司智谱 AI 公布了一系列行业落地数字：
适应性社会行为和心理健康不仅依赖于对情绪表达的识别，而且依赖于对情绪缺失的推断。虽然承销情绪感知的神经生物学已经得到了很好的研究，但在社会信号中检测缺乏情绪内容的机制仍在很大程度上是未知的。在这里，使用大脑有效连接的先进分析，我们揭示了区分中性和情感的肢体语言的大脑网络。数据显示，相对于情绪性肢体语言，右侧杏仁核和小脑蚓中线更活跃。最重要的是，杏仁核和脑岛之间的有效连接预测了人们识别没有情绪的能力。这些结论在很大程度上扩展了当前的情绪感知概念，表明在识别肢体语言阅读中缺乏情绪时，使用了边缘有效连接。此外，通过提供肢体语言阅读和边缘通路之间缺失的环节，该结果可能会促进对抑郁症或精神分裂症中过度情绪化的社会信号的理解。因此，这项研究为从动物模型到神经精神疾病患者社会认知和潜在的小脑网络的多学科研究开辟了一条道路。
随着人工智能技术的持续发展，神经网络的参数数量已经从Alexnet的6000万个增长到OpenAI GPT-3的1750亿个，人工智能已进入大模型时代。ChatGPT、GLM-4、Claude3等大模型不断涌现，本文将详细介绍智谱AI所推出的GLM-4大模型，分析其背景、性能、应用等。
本篇文章将聊聊如何高效的将代码仓库中的提交记录和目录结构，快速转变为“酷炫的视频”。分享如何使用 Docker 在不同 CPU 架构的设备上运行 gource，以及如何基于最新的 M1 Pro 芯片的设备，让制作可视化视频的效率成倍提升。
因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。首先，我们可以得到估计量的方差
看到一些读者朋友把 ChatGPT 当成搜索引擎使用了，当然这样使用也没有问题，只是并不能发挥出 ChatGPT 背后大型语言模型（LLM）的优势，似乎有一种在“拿斧头切菜”的感觉。
当前，大型语言模型 (LLM) 在处理 NLP 领域的各种下游任务方面已经表现出卓越的能力。特别是，GPT-4、ChatGPT 等开创性模型已经接受了大量文本数据的训练，使它们具备强大的文本理解和生成能力，能够生成连贯且上下文相关的响应，在各种 NLP 任务中具有高度通用性。
脑电图(EEG)的微观状态在清醒状态下已被广泛研究，并被描述为“思维原子”。先前对脑电图的研究已经发现了四种微状态A、B、C、D，它们在静息状态下是一致的。同时使用脑电图和**功能磁共振成像(fMRI)**的研究已经为静息状态下EEG微状态和fMRI网络之间的相关性提供了证据。在非快速眼动(NREM)睡眠中已发现了微状态，而慢波睡眠(SWS)过程中脑电微状态与脑功能网络之间的关系尚未得到研究。本研究在SWS过程中收集同步的EEG-fMRI数据，以检验EEG微状态与fMRI网络之间的对应关系。分析显示，4个微状态中有3个与fMRI数据显著相关：1)岛叶和颞后回的fMRI波动与微状态B呈正相关，2)颞中回和梭状回的fMRI信号与微状态C呈负相关，3)枕叶的fMRI波动与微状态D呈负相关，而扣带回和扣带回的fMRI信号与微状态B呈正相关。然后，基于fMRI数据，使用组独立分量分析来评估脑功能网络。组级空间相关分析显示，fMRI听觉网络与微状态B的fMRI激活图重叠，执行控制网络与微状态C的fMRI失活重叠，视觉和突显网络与微状态D的fMRI失活和激活图重叠。此外，由二元回归得到的各微状态的一般线性模型(GLM)β图与各成分的独立图之间的个体水平空间相关性也表明，在SWS过程中，EEG微状态与fMRI测量的脑功能网络密切相关。综上所述，实验结果表明，SWS过程中脑电微状态与脑功能网络密切相关，表明脑电微状态为脑功能网络提供了重要的电生理基础。
一、简介 逻辑回归（Logistic Regression），与它的名字恰恰相反，它是一个分类器而非回归方法，在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器（MaxEnt）、对数线性分类器等
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用。
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图灵三巨头中的著名「e人」LeCun，提前就在X上大方公布出自己的行程，满怀期待地等着和粉丝们相见了。
按官方说法，GLM-4性能相比GLM-3提升60%，逼近GPT-4（11月6日最新版本效果）。
表达旋转变换最简单的理解是三种旋转矩阵（绕X轴旋转矩阵，绕Y轴旋转矩阵以及绕Z轴旋转矩阵）级联。而欧拉角同样也有三种：航向角heading，俯仰角pitch和滚转角roll；其中，航向角heading有时也被称为偏航角yaw。三个欧拉角定义的矩阵级联也可以定义成旋转矩阵，这种旋转变换也叫做欧拉变换。
ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分；一是已预训练的模型文件，二是ChatGLM的源码文件。
在前面两次的教程中，我们学习了方差分析和回归分析，它们都属于线性模型，即它们可以通过一系列连续型 和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下，假设因变量为正态分布(甚至连续型变量)并不合理，比如：结果变量可能是类别型的，如二值变量(比如:是/否、通过/未通过、活着/死亡)和多分类变量(比如差/良好/优秀)都显然不是正态分布；结果变量可能是计数型的(比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量)，这类变量都是非负的有限值，而且它们的均值和方差通常都是相关的(正态分布变量间不是如此，而是相互独立)。广义线性模型就包含了非正态因变量的分析，本次教程的主要内容就是关于广义线性模型中流行的模型：Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型)。
“大模型的 Scaling Law 并未失效，AI 技术的增长进入了一个全新的阶段。也就是说大模型技术的创新依旧是突飞猛进的进行时，甚至还有速度越来越快的迹象。”智谱 AI CEO 张鹏在 6 月 5 日的 Open Day 上说道。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
这次价格战的两股势力分别是互联网大厂和大模型创业公司，以字节、阿里云、腾讯和智谱为主要参战代表。
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B模型3月14日开源后，Github Star增速惊人，连续12天位列全球大模型下载榜第一名。
北京时间5月9日晚，第十二届国际学习表征会议(International Conference on Learning Representations，ICLR) 在奥地利维也纳展览会议中心举办。
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