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lr模型最新视觉报道_lr模型是什么(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

lr模型

360大模型上岸攻略：轻松应对面试与工作 𐟎‰ 成功上岸360大模型，你准备好了吗？这里有一些面试常见问题和答案，帮助你轻松应对。 𐟓젥𝕧”詀š知函亲爱的[你的名字]：您好！我们很高兴地通知您，您已通过360大模型的面试，并被录用为算法工程师。我们期待您在新的工作岗位上取得成功，并衷心希望您在360大模型的工作中度过愉快的时光。 𐟓… 预计到岗日期：[具体日期] 𐟕’ 办理入职手续时间：[具体时间] 请仔细阅读附件中的聘用函，并在收到此通知之日起尽快确认。如果您对Offer有任何疑问，请随时联系我们的人力资源部。 𐟓š 常见面试题解析 SVM原理：支持向量机（SVM）是一种二分类算法，通过找到一个超平面将空间分为两块，使得两类的点中离平面最近的那个点离平面最远。这个点称为支持向量。逻辑回归（LR）：二分类算法，也可以用于多分类问题。逻辑回归分为两部分：逻辑和回归。线性回归模型里的因变量是连续变量，而逻辑回归里的因变量可以理解为分类变量。通过概率来表示分类问题，例如分类为黑的概率大于白的概率时，就把样本预测为黑。激活函数：最常见的激活函数是Sigmoid函数。为什么使用Sigmoid函数？因为伯努利的指数族分布形式与Sigmoid函数有关，而指数族分布是给定某些统计量下最大的分布。集成学习：bagging和boosting是两种常见的集成学习方法。Bagging的训练集是在原始集中有放回选取的，各轮训练集之间是独立的。而Boosting的每一轮训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化，权值是根据上一轮的分类结果进行调整。 𐟒𜠥…威Œ准备请提前准备好所需的办公用品和个人资料，以便顺利入职。我们期待您在新的工作岗位上发挥出色的表现。 𐟔 更多信息如需了解更多关于360大模型的信息，请访问我们的官方网站或联系人力资源部。我们期待与您共事，共同创造美好的未来！

3岁宝宝也能学的立体几何小妙招 𐟧銤𝠧Ÿ婁“吗？其实从3岁开始，宝宝就可以接触立体几何啦！不过，单靠书本可不行哦，得有教具的帮忙才行。今天我就来分享一些适合3岁宝宝的立体几何启蒙小工具和方法。 Usborne的《揭秘几何》 𐟓š 首先，推荐一本超棒的书——《揭秘几何》。这本书不仅是认知启蒙的必备，还涵盖了平面几何、立体几何、对称图形、角和角度、七巧板等内容。超过120张翻翻页，语言简洁，图案卡通有趣，色彩鲜艳，特别能吸引宝宝的注意力。 LR透光立体模型 𐟧銦Ž夸‹来，推荐一个超级有趣的教具——LR透光立体模型。它的图形丰富，玩法多样，鲜艳的色彩不仅能吸引宝宝，还能帮助他们认知颜色。底座和塞子是可拆卸的，可以将水或塑性沙灌入其中，在玩中学，引导宝宝理解容积体积的概念。其他补充资料 𐟓– 除了书本和教具，还有一些绘本和分级读物也能帮助宝宝更好地理解几何概念：《图形救援队》和《我的形状之旅》：这两本书是熊津数学系列中的绘本，生动的故事情节能让宝宝快速认知记忆各种图形及其特征。《数学分级》：学乐小气泡分级里的这本书同样有二维三维图形的介绍，能帮助宝宝更好地理解图形对应的英语单词。总的来说，立体几何的启蒙不仅仅是书本上的知识，还需要通过有趣的教具和绘本来辅助。希望这些小工具和方法能帮到你，让宝宝在玩乐中学习到更多有趣的数学知识！𐟓š𐟧退

【基于机器学习算法的模型参数区域化方法在无测站流域径流模拟中的应用 | Engineering】（吴厚发, 张建云等）模型参数估计是无测站流域径流模拟中需要解决的关键问题。参数区域化是应用最广泛的方法，但模型参数与流域特征间的非线性关系是参数区域化的主要障碍。本文以黄淮海流域内38个小流域为研究对象，进行了径流模拟研究，纳什效率系数（NSE）、决定系数（R2 ）和百分比偏差（PBIAS）的统计结果表明 SWAT模型在各流域径流模拟中具有良好的性能。利用与气候、土壤、植被和地形相关的9个指标来表示与水文过程相关的流域特征。采用6种回归模型分析SWAT模型参数与流域特征之间的定量关系，这些模型包括：线性回归方程（LR）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）、k近邻（kNN）、决策树（DT）和径向基函数（RBF）。首先，将38个流域依次假定为无测站流域。然后，利用其余37个供体流域构建拟合参数的回归模型，估算目标流域的模型参数，进行径流模拟。此外，本文也将基于相似性的区域化方法与基于回归分析的方法进行了对比。结果表明：基于支持向量回归的区域化方法估计模型参数时径流模拟精度高。与传统的线性回归方法相比，机器学习算法处理非线性关系的能力突出，因而提高了无测站流域径流模拟的精度。不同区域化方法在湿润地区的表现比较接近，而机器学习算法的优势在干旱区更为明显。当研究区内含有嵌套流域时，由于流域密度高、空间距离短，此时采用基于相似性的区域化方法最好。研究结论可为无测站流域的洪水预报和水资源规划提供参考。「Engineering」开放获取全文：网页链接

深度学习调参指南：轻松搞定模型优化！✨ 大家好！今天我想和大家分享一些深度学习调参的小技巧，帮助大家轻松搞定模型优化。相信很多小伙伴在做深度学习项目时，都会遇到调参的困扰。别担心，下面这些小技巧或许能帮到你！先过拟合再调整 𐟎斥…ˆ，我们要确保模型的能力足够强，能够过拟合训练集。然后，再逐步减小模型规模，尝试各种正则化方法，找到最佳的平衡点。这个过程有点像先让模型吃饱，再慢慢调整它的饭量。学习率 (lr) 𐟓ˆ 学习率是调参过程中最重要的参数之一。一般来说，NLP中的BERT类模型学习率在1e-5左右，使用warmup和衰减策略；CV类模型学习率在1e-3左右，也需要衰减。具体值需要多尝试几次找到最优解。 Batch Size 𐟚€ Batch Size的选择也很重要。在表示学习和对比学习领域，batch size越大越好。如果显存不够，可以使用累计梯度。其他领域则视具体情况而定。 Dropout 𐟒犩ℨ𛃦补ž‹中，dropout ratio是一个关键参数。默认值不一定是最佳值，有时候把dropout设置为0会有奇效。比如在一些自然语言处理任务中，适当增加dropout可以提高模型的效果。初始化方法 𐟛 ️ 对于linear/CNN层，一般选用kaiming uniform或normalize；embedding层通常选择截断normalize。初始化方法很多，可以根据需要选择。正则化方法 ⚖️ 在序列输入上使用Layer Normalization（LN），非序列输入上使用Batch Normalization（BN）。这样可以有效防止过拟合，提高模型的泛化能力。 Neck设计 𐟏—️ 基于backbone构建层次化的neck通常比直接使用最后一层输出要好。reduce function一般选择attention优于简单pooling，多任务需要构建不同的qkv。这个设计可以帮助模型更好地提取特征，提升性能。数据增强 𐟌𑊦•𐦍ž强要结合具体任务来设计，确保增强方法能够提升模型效果。比如在图像分类任务中，可以使用旋转、裁剪等方法来增加数据的多样性。随机数种子 𐟌Ÿ 设定好随机数种子，否则很多对比实验结论不一定准确。这个看似不起眼的小细节，实际上能大大提高实验的可重复性。交叉验证 𐟕𐯸 交叉验证方式要结合任务设计和数据标签设计。时序数据要避免未来信息泄漏。这样可以更好地评估模型的性能，避免过拟合。优化器选择 ⚙️ 在NLP中，抽象层次较高或目标函数非常不平滑的问题优先选择Adam，其他情况下可以尝试SGD。Adam一般需要的迭代次数高于SGD。 Early Stopping ⏳ 不要过早进行early stopping，有时候收敛平台在后段，可能会错过最佳模型。参考第1条，先确保模型能过拟合训练集。希望这些小技巧能帮到大家在做深度学习项目时的调参工作！如果你有其他问题或经验分享，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

𐟓š机器学习精华笔记与解析𐟒ኰŸ”探索机器学习的奥秘，从基础到进阶，这里有你需要的全部精华笔记！ 𐟓Œ有监督学习与无监督学习： - 有监督学习：通过标记的训练样本学习，如LR、SVM等，适合对已知数据特征进行分类或预测。 - 无监督学习：在无标记样本上训练，如KMeans，旨在发现数据中的结构知识。 𐟓Œ正则化： - 防止过拟合的关键技术，通过优化经验风险与模型复杂度的平衡来达到。 - L1正则倾向于产生稀疏解，L2正则则倾向于让参数接近于0。 𐟓Œ交叉验证： - 用于评估模型性能的技术，通过反复划分数据集来确保模型的泛化能力。 𐟓Œ泛化能力： - 模型对新样本的预测能力，是机器学习模型评价的重要指标。 𐟓Œ生成模型与判别模型： - 生成模型如朴素贝叶斯，通过学习联合概率分布来预测；判别模型如K近邻，直接学习决策函数。 𐟓Œ线性分类器与非线性分类器： - 线性分类器如LR，适合处理线性可分问题；非线性分类器如决策树，适合处理复杂非线性问题。 𐟓Œ特征选择与数据预处理： - 特征选择是减少特征数量、增强模型泛化能力的重要步骤；数据预处理则包括缺失值填充、连续值离散化等操作。 𐟓Œ误差与过拟合： - 训练误差与测试误差是评估模型性能的关键指标；过拟合则是模型学习能力过强导致的问题。 𐟓Œ评估方法： - 通过测试集来近似评估模型的泛化误差，是选择最佳模型的重要手段。 𐟒ᨿ™些精华笔记涵盖了机器学习的基础与进阶知识，助你轻松掌握机器学习的核心要领！无论是初学者还是进阶者，都能在这里找到你需要的知识点。快来一起探索机器学习的奇妙世界吧！𐟌Ÿ

留学生必看！文献综述写作指南 𐟓š 很多同学在写论文时都会被文献综述（LR）卡住，写了多次还是难以得到高分。今天我们来详细解析一下文献综述的写作方法，赶紧收藏起来吧！ 1⃣ Part3 Conclusion 𐟑€ 结论部分主要介绍文献综述的结论，可以从以下几个方面入手： 𐟔𙠦€𛧻“和评价现有的研究成果，强调几个重要的研究 𐟔𙠥𜺨𐃧 ”究的意义、不足和填补的research gap 𐟔𙠦述未来可能的研究方向 𐟔𙠤𘾤𞋨ﴦ˜Ž 𐟔𙠦€𛧻“研究成果 𐟔𙠥𜺨𐃧 ”究的重要性和意义 𐟔𙠥혥œ觚„局限性 𐟔𙠥﹦œꦝ姠”究的建议 2⃣ Part2 Main body 𐟌Ÿ 主要内容包括国内外研究现状、研究方向和发现research gap的批判分析，可以按照以下几种方式来写： 𐟔𙠦Œ‰时间顺序—从早期的研究到现在，找出标志性的研究进行介绍 𐟔𙠦Œ‰主题分类—按照主题或理论模型进行分类，集中分析和批判相关文章 𐟔𙠦Œ‰研究方法—根据定性、定量或混合方法组织讨论 3⃣ Part1 Introduction ✨ 简单介绍研究背景，说明研究问题 ✨ 强调研究的重要性，说明文章补充了哪些研究空白 ✨ 大致介绍论文的结构

深度学习干货分享：从数据预处理到模型调优大家好，今天我整理了一些深度学习的干货，绝对干货，绝对实用！希望对大家有所帮助。数据预处理技巧 𐟚€ 归一化：这个方法真的很简单，但对模型性能的提升却很大。简单来说，就是把输入数据的范围调整到同一个区间，比如[0,1]或者[-1,1]。这样可以让模型收敛得更快，性能也更好。数据增强：通过旋转、平移、翻转等方式扩充训练集，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。想象一下，原来只有100张图片，现在变成了1000张，模型自然会更强大。数据平衡：对于不平衡的数据集，可以采取欠采样、过采样或者权重调整等方法来处理。比如，正样本有1000个，负样本只有100个，那就可以给负样本更多的权重，让模型更关注它们。模型优化技巧 𐟚€ 批标准化（Batch Normalization）：这个方法在深度神经网络中特别有用。它可以加速模型训练过程，提高收敛速度。简单来说，就是让每一层的输入都保持在一个稳定的范围内。参数初始化：合适的参数初始化可以避免模型陷入局部最优解。常见的方法有高斯分布、均匀分布、Xavier初始化和He初始化等。选择合适的初始化方法可以让模型更容易找到最优解。学习率调度：使用学习率衰减策略（如StepLR、ReduceLROnPlateau等）可以帮助模型更好地收敛。简单来说，就是随着训练的进行，逐渐减小学习率，让模型更稳定。模型调优技巧 𐟚€ 超参数搜索：通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法来找到最佳的超参数组合。这个过程有点像找宝藏，找到合适的超参数组合就能让模型性能大增。模型集成：通过集成多个模型的预测结果，可以提高模型的泛化能力和稳定性。常见的集成方法有投票、平均、堆叠等。比如，把多个模型的预测结果加起来，最后取平均值，效果会更好。迁移学习：将已经训练好的模型的特征提取能力迁移到新的任务上，可以加快训练速度和提高模型性能。简单来说，就是用一个已经训练好的模型来初始化新的模型，这样新的模型会更快地收敛。解决过拟合问题 𐟚€ 正则化：使用L1正则化、L2正则化或Dropout等方法可以减少模型的过拟合现象。这些方法可以限制模型的复杂度，防止它对训练数据过拟合。早停策略：通过监控验证集的性能，在性能不再提升时停止训练，可以防止模型过拟合。简单来说，就是看到验证集的性能不再提升时，就停下来，避免过拟合。数据扩充：通过对训练数据进行增加噪声、剪切、旋转等操作，可以增加训练样本，减少过拟合发生的可能性。这样一来，模型的泛化能力也会更强。模型解释和可视化 𐟚€ Grad-CAM：通过可视化梯度信息，可以揭示深度学习模型的决策过程，帮助理解模型的行为以及哪些区域对于模型的判断有更大的影响。这个方法特别适合用来解释模型的决策过程。对抗样本攻击：通过调整输入样本的微小扰动，可以观察模型的鲁棒性，从而更好地改进模型的性能和防御能力。这个方法可以用来测试模型的健壮性。以上就是关于深度学习的一些干货内容，希望对大家有所帮助！如果有什么不懂的，随时可以问我哦！

LSE经济学博士辅导：从宏微观到金融经济 𐟑颀𐟎“拥有LSE经济学博士学位，提供全方位经济学辅导服务，涵盖从微观到宏观的经济学领域。 𐟓š辅导内容包括：行为经济学 Behavioral Economics 环境经济学 Environmental Economics 数字经济学 Digital Economics 发展经济学 Development Economics 应用经济学 Applied Economics 微观经济学 Microeconomics 宏观经济学 Macroeconomics 国际经济学 International Economics 金融经济学 Financial Economics 计量经济学 Econometrics 健康经济学 Health Economics 𐟒𜦓…长领域包括：R、Stata、Python、Matlab、博弈论、产业组织理论、构建经济管理相关定量/实证模型以及变量分析。 𐟎“无论你是留学生还是对经济学有浓厚兴趣的学生，都能在这里找到适合你的辅导内容。我们提供essay、assignment、dissertation、LR、report、quiz等全方位的辅导服务。

5“C”法则，轻松搞定LR！ 𐟙‹‍♀️今天教大家一个5“C”法则，让你轻松搞定Literature Review，写到6000字都不在话下！ [一R] Cite 引用首先，一定要明确你的研究问题（Research Problem），确保你的引用都是围绕这个问题展开的，别跑题哦！ [二R] Compare 比较看看文献中的论点、理论和研究方法，哪些是作者认同的，能不能应用到你的研究问题中？进行比较和分析。 [三R] Contrast 对照在众多文献中，找出主要的分歧、争议和辩论点，看看哪些观点和你有共鸣。 [四R] Critique 判断评估每个论点的说服力，找出哪些方法或发现更合适。在表达观点时，注意使用动词，比如“assert”或“demonstrate”。 [五R] Connect 联系把你的研究和已有的研究联系起来，指出前人的研究有哪些不足，或者你的研究是如何在前人基础上进一步发展的。 ⚠️要注意的几点： 1️⃣ 在开始回顾具体文献之前，先介绍一下你的研究主题下的理论模型，并解释为什么这些文献是合理的。 2️⃣ 回顾文献时，不是简单地按时间线记流水账，而是要针对性地选择几篇与你研究主题相关的文章进行重点回顾。 3️⃣ 突出文献之间的相互关系，并指出它们之间的冲突，这样可以大大提升文章的层次感，也是高分的关键。 4️⃣ 根据前面的内容，提炼出研究空白（Research Gap），并引出你的研究。如果对Literature Review还有疑问，欢迎随时提问，带你快速提升！𐟓쀀

2024年9月19日，浙江大学徐骁、Ling Sunbin，浙江省肿瘤医院冯婷婷共同通讯在Signal Transduction and Targeted Therapy在线发表题为“The p-MYH9/USP22/HIF-1axis promotes lenvatinib resistance and cancer stemness in hepatocellular carcinoma”的研究论文，该研究旨在剖析lenvatinib耐药(LR)的潜在机制，并提供有效的治疗策略。研究建立了获得性LR肝细胞癌模型。通过细胞计数、细胞迁移、自我更新能力、化疗耐药和干细胞基因表达来检测肝癌细胞的干性。分子和生化分析被用来探索潜在的机制。使用患者来源的HCC模型和患者的HCC样本来证明临床意义。研究发现，缺氧诱导因子-1(HIF-1途径激活驱动的癌症干性增加是HCC获得性LR的原因。非肌肉肌球蛋白重链9 (MYH9) Ser1943位点磷酸化，p-MYH9 (Ser1943)可以募集泛素特异性蛋白酶22 (USP22)去泛素化并稳定lenvatinib耐药HCC中的HIF-1€‚临床上，p-MYH9 (Ser1943)在HCC样本中表达上调，预示预后不良和LR。酪蛋白激酶-2 (CK2)抑制剂和USP22抑制剂在体内和体外都能有效逆转LR。因此，p-MYH9 (Ser1943)/USP22/HIF-1𝴥﹌R和癌症的发生至关重要。对于肝癌LR的诊断和治疗，p-MYH9 (Ser1943)、USP22和HIF-1糖𝦘列‰价值的新的生物标志物和靶点。「iNature」

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