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有向无环图前沿信息_有向无环图的拓扑排序(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

有向无环图

因果推断必读指南：从新手到大师的进阶之路 𐟓š 今天我要向大家推荐一本在因果推断领域堪称神级的书籍——《因果推断：从实践到前沿的速览》。这本书由斯科特ⷥŽ宁安（Scott Cunningham）撰写，得到了图灵奖获得者朱迪亚珀尔、2021年诺贝尔经济学奖得主吉多ⷥ› 本斯以及世界计量经济学会会士洪永淼等大咖的联合推荐。 𐟔 这本书是因果推断领域的集大成者，不仅深入浅出地介绍了因果推断的基本概念和方法，还涵盖了前沿技术和实际应用案例。无论你是刚入门的新手，还是想要深化理解、拓宽视野的进阶者，都能在这本书中找到你需要的知识和灵感。 𐟚€ 书中详细介绍了概率理论和统计回顾、回归的性质、有向无环图、因果模型的潜在结果、匹配和子分类、不连续回归、工具变量和面板数据、差分、综合控制等内容。这些内容不仅包括了因果推断的基础理论，还有最新的研究进展和实践技巧。

多智能体协作系统搭建：两种方法详解在探讨如何构建多智能体协作系统时，两位技术大牛分享了他们的见解，引发了有趣的讨论。 𐟒ᠥ䧧‰›A认为，现有的主流框架往往将简单问题复杂化。多智能体协作系统目前缺乏行业共识，关于如何搭建也没有统一的标准。他受到数据工程领域的启发，提出市面上80%的智能体工作流都可以通过ETL（Extract Transform Load）来完成。所有大模型的调用、插件的调用、接口的调用都可以归为Transform的一步。整个工作流可以按照DAG（有向无环图）模型组织起来。 𐟔砥䧧‰›B则认为，DAG模式虽然易于理解和实践，但无法处理复杂的工作流。他们在实际操作中更倾向于使用状态机的方法。通过这次讨论，我认为DAG模式在整体上更为直观和实用。

流行病学混杂变量定义与结构式解析在流行病学研究中，混杂变量是一个重要的概念。让我们来探讨一下结构式定义混杂的精髓。 𐟔 暴露与结果首先，我们需要明确暴露（exposure）和结果（outcome）的概念。暴露通常指的是我们想要研究的因素，而结果则是这个因素可能导致的健康状态或其他现象。 𐟓Š 传统混杂变量定义传统上，混杂变量被定义为以下三条准则：与暴露有关联在暴露不存在时，也与结果有关联不是暴露或结果的原因 𐟓ˆ DAG（有向无环图）与结构式定义在DAG中，如果某个变量能够通过调整来关闭某条路径，那么它被称为混杂因子（confounder）。如果无法调整，则称为未测量的混杂（confounding），这可能引入新的偏差。 𐟔 结构式定义的必要性结构式定义不仅能帮助我们决定是否需要调整某个混杂变量，还能确保不引入新的偏差。例如，在某些情况下，尽管某个变量满足了传统定义的所有条件，但调整它可能会引入新的选择偏差（selection bias）。 𐟚렦𗷦𗆤𘎤𘍦𗷦𗆊即使某个变量满足了传统定义的条件，我们仍然需要利用结构式定义进行判断。反过来，如果不满足传统定义，我们也不必将其视为混杂变量。通过这些定义和准则，我们可以更准确地理解和控制流行病学研究中的混杂变量，从而提高研究的准确性和可靠性。

Airflow：Python管工作流你有没有想过用Python来自动化你的工作流程？Airflow就是一个能帮你轻松实现这个目标的开源工具。它最初是由Airbnb开发的，最初用于处理复杂的数据管道和工作流，后来被广泛应用在各种数据自动化工作中。Airflow的核心概念包括DAGs（有向无环图）、Operators（操作符）、Tasks（任务）和Execution Dates（执行日期）。 𐟚€ 为什么要用Airflow？可编程性：Airflow用Python编写工作流，灵活性极高，扩展性也很强。易于监控：它提供了一个丰富的用户界面，方便你监控工作流的执行状态和历史记录。可扩展性：Airflow可以轻松扩展，处理大量的任务和复杂的工作流。优雅：作业定义简单明了，基于jinja模板引擎，易于参数化。 𐟓 如何开始使用Airflow？安装Airflow：直接用pip安装就行，命令是pip install apache-airflow。创建一个简单的Airflow工作流：导入各种工作流模块，用于创建自动化任务。代码示例可以参考相关文档。比如，你可以用Airflow定时自动运行数据清洗和分析脚本，然后把结果通过邮件发送给团队成员。想象一下，所有这些繁琐的工作都能通过代码自动完成，是不是很酷？赶紧试试吧！

Airflow：工作高效助手𐟚€ 𐟔 什么是Apache Airflow？ Apache Airflow是一个强大的工作流平台，通过代码形式编写、调度和监控工作流。它将工作流定义为代码，使得工作流更容易维护、版本化、测试和协作。 𐟓ˆ 如何提升工作效率？使用Airflow，可以将工作流构建为有向无环图（DAG）。Airflow调度器会根据你设定的依赖关系在多个工作节点上执行任务。丰富的命令行工具和用户界面可以帮助你直观地监控任务进展、可视化管道并解决潜在问题，确保每个环节都高效运行。 𐟒ᠧ•上手 1️⃣ 安装Airflow：你可以通过PyPI直接安装，使用以下命令： ```bash pip install 'apache-airflow==2.10.3' ``` 2️⃣ 创建DAG任务：利用Airflow的界面，将你的任务创建为DAG，简单易用！ 3️⃣ 监控与调试：通过用户界面监控任务的运行情况及消耗时间，快速识别和解决问题！ 𐟚€ 适合什么场景？ Apache Airflow特别适合处理那些相对静态且变化较慢的工作流，能够帮助用户更好地明确工作任务和进程。无论是数据处理，还是实时数据流的批量处理，Airflow都能游刃有余。 𐟛 ️ 结论是否还在为工作流管理的杂乱和低效而苦恼？Apache Airflow将为你带来全新的工作方式，助力你提升工作效率，轻松驾驭复杂任务！𐟤–✨

𐟒壘›扣刷题1000道心得分享 𐟎‰大家好，今天来分享一下我刷力扣1000道题的心得！ 𐟕𐯸首先，要高效刷题，得先掌握核心题目。别浪费时间在非核心题目上，直接在核心例题基础上稍作修改，就能轻松刷题，提升效率！ 𐟧 其次，要分类刷题。力扣的题目看似繁多，但本质上只有几种算法。比如栈式搜索、队列搜索、无效优化和重叠优化等。将题目分类后，攻克不懂的类目，这样刷题更有针对性。 𐟒᥏楤–，要学会从宏观上把握算法。将数据结构如线、树、图、集统一于有向无环图(DAG)，将算法如深搜、广搜、减治、动规统一于动规。这样刷题，思路更清晰，效率更高！ 𐟚€最后，总结一套独家算法框架。这能帮你省下大量刷题时间，让你更专注于理解和应用算法。而且，这套框架适用于四大算法和四大数据结构，非常实用！ 𐟎ˆ希望这些心得能帮到你，让我们一起在力扣的海洋中畅游吧！

近期 bn 赞助计划分别有 EDU YGG APT IOTA 分析下这几个把！ YGG 今天有 2000w 解锁不算多这个因素影响不大此前我们 0.5 分享过，到了 0.6 就哑火了上轮牛给过它机会，gala flow 都比它表现好。所以我觉得后续它不会表现很强势 EDU 23 年 BN 孵化的一个标这轮𐟐‚基本没动，叙事太扯了，web3 教育，什么啊周线呈楼梯式下行一点也看不了 APT 此前我们因为SUI的表现，对同为move基础链的APT寄予厚望，但是12附近在这轮几乎没动过，但这个位置还算稳定，还是不能继续寄予厚望，小空间操作可以 IOTA bn赞助计划的4个，它还算入得了眼，此前这轮𐟐Š行，表现算是强劲跟FTM一个路子采用 DAG（有向无环图）那套机制但现在上来太舵应该要回撤一些了，后续可以再找机会盯它目前不太合适短期内还是观望一下，没有否定这几个。短期因素参考确实是这样

《因果机器学习》书籍大热，你读过吗？《Applied Causal Inference Powered by ML and AI》这本书最近在外网引起了广泛关注！这本书由Victor Chernozhukov、Christian Hansen、Nathan Kallus、Martin Spindler和Vasilis Syrgkanis共同撰写，深入探讨了机器学习和因果推断的融合。书中首先介绍了经典的结构方程模型（SEMs）和它们的现代AI等价物——有向无环图（DAGs）和结构因果模型（SCMs）。接着，探讨了如何使用现代预测工具进行推理，包括双重/去偏机器学习方法。这些方法可以帮助研究者在复杂的统计模型中进行准确的因果推断。此外，这本书还涵盖了核心材料和高级话题，提供了丰富的理论背景和实践案例，使读者能够理解预测推断和因果推断的关键思想，并学会如何将这些思想应用于学习因果推断设置中的规范对象。《Applied Causal Inference Powered by ML and AI》适合高年级本科生、硕士生以及专注于应用实证研究的博士生阅读。对于希望将现代方法应用于工作的实证研究人员来说，这本书也是一个很好的资源。书籍的编写团队由来自MIT、芝加哥大学布斯商学院、康奈尔大学、汉堡大学和斯坦福大学的专家组成，确保了内容的权威性和实用性。

SUI对决Aptos，谁将崛起？ 𐟚€ SUI与Aptos：两大高性能区块链的崛起 SUI，由Mysten Labs精心打造，以其卓越的可扩展性和低延迟而脱颖而出。它采用并行交易执行模型，允许网络同时处理多笔交易，从而显著缩短智能合约的执行时间。SUI的面向对象设计，将代币、NFT和合约等资产视为对象，这极大地提高了交易效率。其共识机制基于有向无环图（DAG），包括Narwhal和Bullshark协议，确保了交易的安全性和可靠性，同时保持了低延迟。 𐟚€ Aptos：高速与高效的代名词 Aptos则通过其Block-STM并行执行系统，实现了每秒高达160,000笔交易的处理能力。它采用模块化设计，将共识与交易排序分离，并使用拜占庭容错（BFT）共识模型，提供了更高的可靠性。这种设计使得Aptos在处理智能合约时更加高效，并支持更高的吞吐量。 𐟌 架构差异：SUI的面向对象与Aptos的模块化这两个项目都致力于构建高性能的Web3基础设施，但它们的架构却大相径庭。SUI采用面向对象设计，而Aptos则偏向模块化设计，这两种不同的路径为区块链的扩展性和用户体验提供了独特的发展机会。 𐟒𐠨ž资与估值：SUI与Aptos的资本之旅从估值方面来看，Aptos在2022年完成了一轮融资，估值达到了40亿美元。这个项目吸引了大量的资本，包括来自知名风投如a16z和FTX Ventures的支持。然而，受到FTX破产等事件的影响，Aptos的估值可能会面临一些波动，尤其是在整体市场情绪下行时。 SUI同样吸引了大量投资，2022年的融资轮中，SUI获得了Mysten Labs领导的一轮3亿美元融资，使得其估值达到了20亿美元左右。与Aptos相比，SUI的初始估值略低，但其技术优势和与Web2巨头合作的潜力使得它在游戏和社交领域具有长期增长的潜力。 𐟓ˆ 市场表现：SUI与Aptos的走势对比对比新晋前十的公链TON，SUI和Aptos目前的流通市值还是低估的，还有大概五至六倍的空间。从走势上看，Aptos的前期高点在28美元附近，存在大量的套牢盘，同时FTX的债务偿还也可能导致Aptos的抛压增加。而SUI目前已经在前高附近，等稀释掉抛压之后，上涨的潜力要远大于Aptos。 𐟒Ž 灰度的看好：SUI的未来支撑值得一提的是，灰度已于今年8月宣布推出SUI信托基金，这表明灰度对SUI的未来发展前景非常看好，这也为SUI未来的币价提供了有力支撑。 𐟏† 综合比较：SUI的发展潜力综合来看，当前SUI的发展潜力要明显优于Aptos。我们期待看到SUI在未来一段时间内冲击市值榜前十，成为下一个市值十倍的公链。

数据工程师必备：DBT的魔力与魅力 𐟑‹好久不见，朋友们！ 𐟛 ️换了新工作后，我的整个工具链也从Python+LegacyDB+AzureDevOps+PBI换成了Fivetran+Snowflake+DBT+GitHub+Tableau。这大半年的DBT体验真是让我爱不释手𐟫𖊊来聊聊Data Build Tool（DBT）吧 𐟑‘DBT是一个命令行工具，被誉为“数据世界的编译工具”，它能让工程师和分析师在数据库中高效地转换数据。 𐟎� 可以根据需要选择不同等级的数据模型物化（materialization），比如view、table、ephemeral或者incremental。 𐟔—DBT还能自动理解数据模型之间的依赖顺序，并为相关的model生成DAG（有向无环图）。 𐟔多重测试设定：在本地分支做测试后，PR到master时再做一次依赖性顺序运行的测试，确保生产环境不出错。 𐟓schedule jobs，设置数据模型的更新频率，以及监控job failure。 𐟓–DBT代码混合了SQL和Jinja（基于Python的模板引擎），这使得定义宏和使用package变得更加顺畅。现代BI栈的组合多样化，工具更新迅速。没有一种组合是万能的，选择或调整工具要根据商业模式和数据管理的需要来决定。合格的数据工程师、数据分析师或数据科学家随时都要做好顺应变化和学习新技术的准备𐟔‹

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