人工智能
心理学研究方法（22）
中原焦点团队坚持分享第1084天（20230123）
主因素分析使用最广泛，它可以运用每一变量与其它所有变量的平方和作为公共因素方差的估计值。人们主张以主因素分析确定基本因素数目，以最大似然因素分析求出因素荷重的准确值。
传统因素分析法采用重心法。
因素分析的基本步骤：
1、数据的采集，要求连续的，不间断的数据资料。从同一总体抽样，运用等距或等比量表测定，获得原始数据，应力求数据测量的高效度，防止
DG知识点整理 - 数据伦理
//本系列是基于DMBOK2的学习过程中的知识点整理，方便学习与回顾//
数据伦理描述的是在数据全生命周期中，如何用符合伦理(不仅仅是法律要求)的行为来完成数据的处理。组织要注重数据伦理的原因有几个
1）数据对个人的影响，它会被用于各类决策，进而影响个人的生活；
2）数据有被滥用的可能；
3）数据具有经济价值，需要规定数据的所有权，使用权和使用方式。
数据管理者有有管理数据
基于R语言的微生物群落组成多样性分析——PCA分析
PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种考察多个变量间相关性的降维统计方法，其原理是设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法（摘自百度百科）。
通俗来说，就是将数据从高维映射到低维以达到降低特征维度的目的。计算时，主要通过对协方差矩阵进
Genspark：重新定义搜索体验的AI智能体引擎
关于我们 飞书-华彬智融知识库
由前百度高管景鲲（Eric Jing）和朱凯华（Kay Zhu）联合创立的AI搜索引擎Genspark，正以革命性的技术架构和用户导向的设计理念，为全球用户带来一场搜索体验的范式革命。本文将基于Genspark官网及权威媒体报道，深度解析其核心功能、技术优势
为什么在React地图组件里，memo 不是优化，而是生存?
在地图、Canvas、WebGL 这类组件中，memo 不是优化手段，而是“生存边界”。
本文将系统讲清：
为什么底图类组件对 React 来说是灾难级存在
React render 对底图意味着什么
memo 在极端性能场景中的真实作用
如何用 memo + imperative API 构建“不会抖动”的底图架构
如果你正在使用 Mapbo
ChatGPT 背后的数学
ChatGPT是由OpenAI开发的语言模型，它使用深度学习在自然语言中生成类似人类的响应。它基于转换器架构，并在大量文本数据语料库上进行训练，以生成连贯且有意义的答案。ChatGPT 背后的数学很复杂，涉及几种深度学习技术。
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转换器架构
转换器架构是一种深度学习模型，由Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入。它是一种神经网络架构，使用自注意机制来
提高数据科学效率的 8 个Python神库！
在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。
1、Optuna
Optuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。
2、ITMO_FS
ITMO_FS 是一个特征选择库，它可以为 ML 模型进行特征选择。拥有的观察值越少，就越需要谨慎处理过多的特征，以避免过度拟合。所谓“谨慎”意思是
ScheduledThreadPoolExecutor（定时任务线程池）
对于线程池，从全局视角来看，有两个基本点：
线程的数量
阻塞队列
ScheduledThreadPoolExecutor的线程数量：
如果corePoolSize大于0，那么线程数量最终就是corePoolSize，都是核心线程，没有非核心线程，maximumPoolSize形同虚设。
如果corePoolSize等于0，只会创建1个非核心线程。
ScheduledThreadPoolExec
