在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。
今天我们提供一些示例来说明孟德尔随机化估计值与其他流行病学方法的估计值之间的差异，例如随机对照试验（RCT）的效果估计，以及多变量调整回归模型的观测关联。
元学习描述了设计与训练深度神经网络相关的更高级别组件的抽象。术语“元学习”在深度学习文献中经常提及“ AutoML”，“少量学习（Few-Shot Learning）”，而涉及到神经网络体系结构的自动化设计时，则会提及“神经体系架构搜索（Neural Architecture Search）”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文，魔方机器人手的成功反过来也证明了这些想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
久违的孟德尔随机化开始更新了，在今天的内容中，我将向大家介绍孟德尔随机化的基本概念及其背景知识，并举例说明何时可以使用该方法以及该方法为何能有效解释因果关系。本系列讲解内容主要基于Stephen Burgess和Simon G. Thompson共同撰写的孟德尔随机化图书。
【导读】10月15日，人工智能研究机构OpenAI发布了一条机械手单手解魔方的视频。这个自学式的类人机器人手臂名为 Dactyl，不仅可以单手解魔方，甚至能在外加各种干扰，比如“蒙眼”，用布娃娃长颈鹿干扰下继续完成任务。这次，这套机械手系统使用的是此前用于 OpenFive 同样的强化学习代码，加上一项名为 Automatic Domain Randomization (ADR，自动化域随机)的新技术，这套系统可以处理之前未见过的场景，再次证明了强化学习的强大学习能力。
学术研究发展了这么多年，前人已经为我们积累了丰厚的科学经验，形成了多种常见的研究（学术文章）类型，并且形成了固定的写作套路，甚至产生了标准，譬如 Meta 分析要严格对照 PRISMA guidelines 进行写作。
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
这是我之前关于孟德尔随机化相关课题的一个简单笔记。其中包括了关于孟德尔随机化的简单介绍，以及一些one-sample MR 的R 语言实战。
【导读】元学习描述了训练深度神经网络相关的更高级别的元素。在深度学习文献中，“元学习”一词经常表示神经网络架构的自动化设计，经常引用“ AutoML”，“少量学习”或“神经架构搜索”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文，证明了该想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
在运行测试时，go命令可以接受一组参数来设置测试执行的方式。一个常见的问题是忽视了设置这些参数，导致错过了可能带来更快执行和发现可能错误的方法。本文将深入研究其中的两个参数：parallel和shuffle.
通常我们认为每个测试用例都是相互独立的，因此需要保证测试结果不依赖于测试顺序，以不同的顺序运行测试用例，可以得到相同的结果。 pytest默认运行用例的顺序是按模块和用例命名的 ASCII 编码顺序执行的，这就意味着每次运行用例的顺序都是一样的。 app 测试里面有个 monkey 测试，随机在页面点点点，不按常理的点点点能找到更多的不稳定性 bug。那么我们在写pytest用例的时候，既然每个用例都是相互独立的， 那就可以打乱用例的顺序随机执行，用到 pytest 的插件 pytest-random-order 可以实现此目的，github 地址https://github.com/jbasko/pytest-random-order
IP地址不用说了吧，那么如何查询本机IP呢？其实很简单，只要在命令行中输入“ipconfig”就可以了。这其实也是这条命令最常见的一种格式，此外它还包含几个特殊的后缀，比如“ipconfig /release”是释放本机现有IP，“ipconfig /renew”是向DHCP服务器（可以简单理解成你家的路由器）重新申领一个IP，“ipconfig /all”是显示完整版IP信息。
在前面的内容中，我们讨论了因果关系的含义，并介绍了使用工具变量（IV）估算因果效应的方法和示例。在本章中，我们考虑对孟德尔随机化估计的因果效应的解释，并讨论在何种情况下孟德尔随机化估计的结果可以作为临床实践的可靠指南。
今天这篇文献主要是为了和大家探讨一下在MR研究中我们如何看待SNP（IV）的数量。
前几天有人问我R里面怎么做零模型。 有现成的函数，picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下，意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。
违反假设（A2）或（A3）的被 IV 定义为 "无效 "IV。即可能对结果产生直接影响的变量，就被称为 "无效 "工具变量。
在这个数字化时代，时间序列数据被广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、电子商务等。对于这些领域的决策来说，准确的时间序列预测非常重要。因此，保护时间序列预测模型免受攻击是很多厂家所关注的问题。过去，许多研究人员关注于防御策略，例如使用统计方法、检测异常值等方法。但是，这些方法在防御效果上可能存在局限性。
借助于手臂，人类可以完全各种各样的任务。而在机器人过去 60 年的发展历程中，人类通过双手可以完成各项复杂的任务，但却需要针对每项任务设计特定的机器人。
最近项目也和linux kernel技术有关，调试内核和内核模块、修改内核源码，是学习内核的重要技术手段之一。应用这些技术时，都有一本基本的要求，那就是编译内核。因此，在分析内核调试技术之前，本随笔给出内核的编译准备工作与具体实现过程。
缓冲区溢出实验（Linux 32位） 参考教程与材料：http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/Labs_12.04/Software/Buffer_Overflow/ （本文记录了做SEED缓冲区溢出实验的体会与问题，侧重实践，而不是讲解缓冲区溢出原理的详细教程） 1. 准备工作 使用SEED ubuntu虚拟机进行缓冲区溢出实验，首先要关闭一些针对此攻击的防御机制来简化实验。 （1）内存地址随机化（Address Space Randomization）：基于Linux的操作
我们平时使用无线 Wifi 时，电脑的 IP 地址一般都是路由器分配的，因此这种情况下我们无法修改自己电脑的 IP 地址（除非路由器是你家的）。而我们电脑的 IP 地址有时候会被路由器莫名奇妙地限制，导致我们无法领略到互联网的精彩。（好吧，我不装了，我摊牌了，其实是我用自己电脑挖矿被校园网发现了，然后 IP 被禁了。。。可是我用的是自己的电脑啊喂，呜呜呜）
给你一个魔方，只允许使用一只手，还时不时有人给你捣乱，你能在4分钟内还原它吗？我不能，两只手都不行。
在过去十年中，使用孟德尔随机化（MR）方法进行的研究数量呈指数增长，但这些研究的报告质量往往很差。与其他报告指南（如针对随机试验的 CONSORT（试验报告统一标准）和针对流行病学观察性研究的 STROBE（加强流行病学观察性研究的报告））类似，STROBE-MR 工作组旨在为作者提供如何改进 MR 研究报告的指导，并帮助读者、审稿人和期刊编辑评估所提交证据的质量。
搜索需要用到随机化这种方法，每个人都不知不觉地使用的信息加密，也离不开随机化。从信息查找到信息加密，背后的道理是相通的。【将关键词变成一个编号，然后再取尾数（火车安排座位，座位号重合的，就近坐下）-＞ 伪随机数 -＞ 数据加密-＞公开密钥】
这篇文章中，作者将GTEx 的eQTLs和sQTLs、视网膜 的eQTLs和Hi-C，以及青光眼相关眼组织的single-nucleus RNA-seq数据与 POAG 和 IOP 的遗传关联结合起来，以确定可能在 POAG 病因学中发挥重要作用的调控机制、基因、通路和细胞类型。
动态连接的程序调用了libc的库函数，但是libc在运行才被加载到内存中，调用libc函数时，才解析出函数在内存中的地址，为了帮助程序更好的利用内存空间，不用每次把所有的函数真实地址都写进去，用到哪个查哪个，之后在使用就会很方便。
快速排序（QuickSort）是对冒泡排序的一种改进。由 C. A. R. Hoare 在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
GWAS(Genome-wide association studies) 是 20 世纪最后 25 年由假设驱动的候选基因关联研究（CGAS）演变而来的。随着技术的发展，无偏见的全基因组搜索成为可能。随着技术的发展，无偏见的全基因组成为可能。然而，与候选基因关联研究一样，这些研究最初也是为了产生两类有价值的知识：首先，研究人员希望发现疾病起源的潜在分子机制，特别是确定所有相关基因和基因变异（即疾病因果关系）。
Apple公司拥有着世界上最大的移动生态系统之一，在全球拥有15亿台有源设备，并提供十二种专有的无线连续性服务。以往工作揭示了所涉及协议中的一些安全性和隐私性问题，这些工作对AirDrop进行了广泛的研究。为了简化繁琐的逆向工程过程，本研究提出了一个指南，指南介绍了如何使用macOS上的多个有利位置对所涉及协议进行结构化分析。此外还开发了一个工具包（https://github.com/seemoo-lab/apple-continuity-tools ），可以自动执行此手动过程的各个部分。基于此指南，本研究将分析涉及三个连续性服务的完整协议栈，特别是接力（HO，Handoff）， 通用剪贴板（UC，Universal Clipboard）和Wi-Fi密码共享（PWS，Wi-Fi Password Sharing）。本研究发现了从蓝牙低功耗（BLE，Bluetooth Low Energy）到Apple专有的加密协议等多个漏洞。这些缺陷可以通过HO的mDNS响应，对HO和UC的拒绝服务（DoS）攻击，对PWS的DoS攻击（可阻止Wi-Fi密码输入）以及中间设备（MitM）进行设备跟踪。对将目标连接到攻击者控制的Wi-Fi网络的PWS进行攻击。本研究的PoC实施表明，可以使用价格适中的现成硬件（20美元的micro：bit和Wi-Fi卡）进行攻击。最后，建议采取切实可行的缓解措施，并与Apple分享我们的发现，Apple已开始通过iOS和macOS更新发布修复程序。
多个sequence可以与同一个接口的driver并发交互。sequencer支持多种仲裁机制，以确保在任何时间点只有一个sequence可以访问driver。哪个sequence可以发送sequence_item取决于用户选择的仲裁机制。在UVM中实现了五种内置的仲裁机制。还有一个附加的回调函数可以实现用户定义的算法。sequencer具有一种称为set_arbitration()的方法，可以调用该方法来选择sequencer应使用哪种算法进行仲裁。可以选择的六种算法如下：
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
【新智元导读】之前在DOTA2团队战中战胜人类玩家的OpenAI Five，现在被用于训练机器手，取得了前所未有的灵活度。这只机器手完全在虚拟环境中自我学习和训练，然后成功迁移到现实世界解决实际问题。OpenAI使用6144个CPU和8个GPU来训练，50小时内收集了大约100年的经验。
今天给大家讲讲DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题，然后我们应该怎么去注意它，并学会怎么去训练它。
栈溢出保护是一种缓冲区溢出攻击缓解手段，当函数存在缓冲区溢出攻击漏洞时，攻击者可以覆盖栈上的返回地址来让shellcode能够得到执行。当启用栈保护后，函数开始执行的时候会先往栈里插入cookie信息，当函数真正返回的时候会验证cookie信息是否合法，如果不合法就停止程序运行。攻击者在覆盖返回地址的时候往往也会将cookie信息给覆盖掉，导致栈保护检查失败而阻止shellcode的执行。在Linux中我们将cookie信息称为canary。
5.14-rc6了，看起来5.14也快发布了。而我5.13的总结还没有写出，我早觉得有写一点东西的必要了，这虽然于搬砖的码农毫不相干，但在追求上进的工程师那里，却大抵只能如此而已。为了不忘却的纪念，我们列出5.13内核的10个激动人心的新特性。上集先谈4个：
新的 Isaac 模拟引擎不仅可以创建更好的逼真环境，还可以简化合成数据的生成和域随机化，以构建真实数据集，以在从物流和仓库到未来工厂的应用中训练机器人。
随机数算法可谓是涵盖了多个领域，其中蕴含了提升安全性、增强性能，还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢？下面，我为大家罗列了一些策略，或许能够为提供一些思路，更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现：
在进行网络爬虫开发时，经常会遇到网站的反爬措施。本文将介绍两种有效的方法来提高安全性，分别是User Agent随机化和HTTPS绕过策略。通过这些技巧可以提高爬虫稳定性、减少无效概率，并顺利获取所需数据。
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。现代因果推断的研究，始于约尔-辛普森悖论，经由鲁宾因果模型、随机试验等改进，到朱力亚·珀尔的因果革命，如今因果科学与人工智能的结合正掀起热潮。 目录 1. 因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起 2. 因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM) 和随机化试验
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，Transformer 模型因其在序列建模中的卓越性能而受到广泛关注。然而，Transformer 及在其基础之上的大语言模型（Large Language Models，LLMs）都不具备有效长度外推（Length Extrapolation）的能力。这意味着，受限于其训练时预设的上下文长度限制，大模型无法有效处理超过该长度限制的序列。
在OpenAI的许多项目中都使用域随机化技术。 最新版本的mujoco-py支持支持自动的（headless）GPU 渲染，与基于CPU的渲染相比，它的速度有40倍的提升，可以每秒产生数百帧的合成图像
“这些问题已经，而且可能永远留在自然界难以捉摸的秘密之中，它们属于人类智力根本难以接近的一类问题。 - 1849 年 9 月，伦敦时报，霍乱如何传染和传播
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
