这些问题刚开始时是按照一定顺序排列的，但是在不断重复的数据分析过程中，这个顺序完全可以被打 乱。 这些问题也许无法详尽彻底的解释“数据智慧”，但是它们体现了“数据智慧”的一些特点。 ?...比如，我们可以把问题转换成一个与统计模型有关的预测问题或者统计推断问题吗？在选择模型前，列出将每一种能解决与实质性问题的转化方式的优点和缺点。...通常情况，为了找到大数据的模式，可视化在建立 某些模型之后使用最有用，比如，计算残差并进行可视化展示。 8.随机性 统 计推断的概念，比如p值和置信区间，都依赖于随机性。那数据中的随机性是什么含义呢？...我们要对统计模型的随机性尽量明确地定义。哪些所研究的领域中知识支 持所用统计模型中的随机性的描述？...一个表现统计模型中随机性的最好例子，就是因果关系分析中 Neyman-Rubin 的随机分组原理（在AB检验中也有使用）。 9.稳定性 你 会使用哪些现有的方法？不同的方法会得出同一个定性的结论吗？
在GWAS分析中，利用卡方检验，费舍尔精确检等方法，通过判断p值是否显著，我们可以分析snp位点与疾病之间是否存在关联，然而这得到的仅仅是一个定性的结论，如果存在关联，其关联性究竟有多强呢？...在关联分析中的”相关系数”则对应两个常用的统计量， risk ratio和odd ratio。...以探究吸烟和肺癌之间的关联为例，基于的数据格式如下 肺癌 正常个体 吸烟 a b 不吸烟 c d risk ratio， 也叫做relative risk, 简写为RR, 通常称之为相对风险度，是暴露组的发病率与非暴露组的发病组的比值...如果RR = 1, 两组发病率相等，说明暴露因素和发病率没有关联。 值得一提的是，在计算过程中使用了抽样数据的频率来代表发病的概率，这个只有当抽样数目非常大才适用， 所以RR值适用于大规模的队列样本。...对于罕见疾病，患病的个体数量远小于正常组的数量，出于这样的考虑，将上述模型做一个简化处理，a + b 的值用b里表示，c + d的值有d 来表示，因为a远小于b, c远小于d, 几乎可以忽略不计，此时上述公式就变成了
基础 为了理解如何在图像文件中嵌入秘密数据，首先需要理解JPEG文件结构是如何构建的。...FF D8 => 这是表示JPEG数据流开始的标记 FF D9=> 表示JPEG数据流的结束 FF DA=> 这个标记有点复杂，但是在很高的级别上，这个标记表示JPEG中“图片”的实际开始。...这些标记正是我们插入数据的方式，并且仍然有一个有效的图像 在开始之前，您必须知道，如果在另一个标记中开始重写数据，就会破坏映像。...示例:隐藏AES-256解密密钥 对于这个场景，AES-256解密密钥是一个非常好的用例，AES-256是一种强大的加密算法，隐藏密钥不会像隐藏整个有效负载那样使图像膨胀。...你甚至可以通过添加垃圾数据来伪装你的有效载荷，这样你的有效载荷就不仅仅是在hexdump的最后。现在剩下要做的是编写一个程序,图像中寻找你的解密钥匙hexdump。
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...大模型对存储系统的挑战 回顾GPT3的论文可以发现，大模型的整体框架中包括了数据的采集、清洗、预训练、微调、推理等多个阶段。...在算法层面则需要关注确保模型的产出符合业务预期，一方面是提供高质量的内容产出，另一方面则需要确保内容是符合相关规范和要求的。 所以，大模型的这些技术特点，总结出来是存储系统中的“多快好省”。
在这个例子中，让我们假设在用户列表中，我们只想要所有用户的名字，而在用户显示中，我们只想隐藏电子邮件地址。 <?...上公开 hide 方法 (3) 将隐藏的字段传递给 UsersResource 关于 (1), 我们只需要重写 UsersResource 中的 collection 方法 <?...例如当我们请求/users接口时响应的数据是不包含avatar字段的，但是当请求/users/99时响应的数据里包含avatar字段。...我不推荐过度重复去请求API资源，因为它很可能会把简单的事情变得更加复杂，所以说在请求的时候隐藏某些特定的字段是更简单、更合理的解决方案。...以上所述是小编给大家介绍的在 Laravel 中动态隐藏 API 字段的方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种 卡方检验 费舍尔精确检验 逻辑回归 卡方检验是一种用途广泛的假设检验...从形式上看，数据是由行和列对应的两个分类变量构成的表格，示意如下 ? ?...对于基因型而言， 在上图中有AA, Aa, aa3种，当然在实际分析中，还会考虑遗传模型进一步对基因型的类别进行划分，常用的遗传模型有以下几种 domanant model, 显性遗传模型，只要有突变位点就会致病...在R中对应的操作代码如下 1 - pchisq(0.6196902, df = 2) [1] 0.7335606 pchisq代表是卡方值的累计分布函数，代表卡方值小于0.6196902的概率。...卡方分布表中为大于阈值的概率，示意如下 ? 卡方值越小，对应的概率越大。
在本文中，我们将分享8 种在 CSS 中隐藏元素的方法，每种方法都有优点和注意事项。 1. Opacity and Filter: Opacity 隐藏元素最简单的方法之一是调整其不透明度。...通过将其设置为隐藏，我们可以隐藏元素，同时保留它在布局中占用的空间。...Hidden Attribute 在 HTML 中，我们有隐藏属性，可以将其添加到任何元素以隐藏它。当存在hidden属性时，浏览器应用其默认样式，相当于设置display:none。...Using z-index z-index 属性控制 z 轴上元素的堆叠顺序。通过为覆盖元素分配更高的 z-index 值，我们可以在视觉上隐藏其下方的元素。...Absolute Positioning 位置属性允许我们将元素从页面布局中的默认位置移动。通过使用position:absolute，我们可以将元素重新定位到屏幕外，从而有效地将其隐藏。
隐写术是在任何文件中隐藏秘密数据的艺术。 秘密数据可以是任何格式的数据，如文本甚至文件。...简而言之，隐写术的主要目的是隐藏任何文件（通常是图像、音频或视频）中的预期信息，而不实际改变文件的外观，即文件外观看起来和以前一样。...在这篇文章中，我们将重点学习基于图像的隐写术，即在图像中隐藏秘密数据。 但在深入研究之前，让我们先看看图像由什么组成： 像素是图像的组成部分。...例子 假设要隐藏的消息是‘Hii’。 消息是三个字节，因此，对数据进行编码所需的像素为 3 x 3 = 9。考虑一个 4 x 3 的图像，总共有 12 个像素，这足以对给定的数据进行编码。...最终的二进制数据对应于十进制值 72，在 ASCII 中，它代表字符 H 。 第 4 步 由于第 9 个值是偶数，我们重复上述步骤。当遇到的第 9 个值是奇数时，我们停止。
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。 图算法提供了一种最有效的分析连接数据的方法，它们描述了如何处理图以发现一些定性或者定量的结论。...图算法基于图论，利用节点之间的关系来推断复杂系统的结构和变化。我们可以使用这些算法来发现隐藏的信息，验证业务假设，并对行为进行预测。 一、图论中基本名词 1....接下来详细阐述社群发现算法在关联图中的应用。...3 数据分析与查询 对下载(页面中下载箭头)的数据用透视表进行分析排序，得到每一强连通分量中商户的数量，具体结果如下： ?...在neo4j中把如上关系转成关联图。
近日，香港中文大学教授周博磊近期分享了他们实验室在视觉生成方面的成果，并做了题为《深度生成模型中的隐藏语义》的报告，介绍了生成模型中的可解释性因子，如何去发现这些可解释因子，以及如何把发现的可解释因子应用到图像编辑应用之中...我们进一步发现，有时候有些特征之间是有关联的。比如下图，使女性的年龄变大，结果最后她的性别也发生了变化。...因此这便证明了生成器自身存在偏见，原因在于数据，因为我们训练模型的时候用的都是celebrate HQ此类的数据集，其包含的大部分都是欧洲人的面部图片。...除了数据，算法偏见也是原因之一，如何探索数据和算法中存在的偏见，也是现在AI的热点。因此我们便想着如何重建模型，然后避免这种偏见。...我们在损失函数项中添加了约束，使得重建出来的latent code尽可能分布在原始的领域（domain）。
Cochran-Mantel-Haenszel, 简称CMH检验，是分析两个二分类变量之间关联性的一种检验方法，在2 x 2 表格数据的基础上，引入了第三个分类变量，称之为混杂变量。...由于投票者的分层现象，直接采用卡方或者费舍尔精确检验进行分析是不太合适的。在上述模型中，投票者的分层就是一个典型的混杂变量，对于这样的数据可以采用CMH检验进行分析。...CMH检验针对每个分层统计2X2的表格，计算每一层的odd ratio值，然后在进行加权，计算公共的odd ratio, 每一层用i表示，统计的2X2表格数据如下 ?...该检验的统计量公式如下 ? 服从自由度为1的卡方分布，上述数据在R中进行CMH检验的代码如下 ? pvalue值大于0.05. 说明性别和候选者之间没有关联。...当然对于分层数据，除了CMH检验外，逻辑回归也是一个很好的解决方法，而且更加通用，可以将混杂变量当做回归分析中的协变量来进行处理。
简而言之，该方法适用于处理2 x K的分类数据，这里的K是一个有序变量, K最小值为3。该方法用来探究有序变量在各组中的发生率和对应的排序之间是否存在线性关系，有点类似逻辑回归。...该方法常用于case/control的基因型关联分析，示意如下 ? 在进行分析时，可以根据遗传模型对基因型进行加权。...对于case/control的关联分析而言，遗传模型是未知的，通常采用加性模型，也称之为共显性模型进行分析。包含的突变Allel的个数需要相加，对应的系数为（0,1,2)。...和卡方检验相比，其检验效能更佳，上述示例在R中分析的代码如下 ? 卡方检验p值不显著，而CAT趋势检验的p值显著。...CAT检验称之为趋势卡方检验，作为传统卡方检验的一种有效补充，在关联分析中广泛使用，加强了检验的效能，可以更好的挖掘关联信号。 ·end·
推荐阅读时间：5min~6min 文章内容：数据驱动型阿尔法模型的介绍 上一篇：解读量化交易中的理论驱动型阿尔法模型 数据驱动型策略的优缺点 数据驱动型策略一般是指通过使用机器学习算法，数据挖掘技术对选定的数据进行分析来预测未来市场的走向...这类模型有两大优势： 与理论型策略相比，数据挖掘明显具有更大的挑战性，并且在实业界使用较少，这意味着市场上竞争者较少。 数据型策略可以分辨出一些市场行为，无论该行为目前是否可以用理论加以解释。...数据驱动型策略的几个关键点 通常使用数据挖掘策略的宽客都是首先观察目前市场环境，然后在历史数据中寻找类似的环境，来衡量市场接下来的几种走势的出现概率，并基于这种可能性进行交易。...在这一流程中，至少需要搞明白以下几个问题。 如何定义“目前的市场环境” 需要牢记一点：在量化交易策略中不允许存在任何模糊的余地。...相关推荐： 解读宽客和量化交易的世界 解读量化交易中的理论驱动型阿尔法模型 作者：无邪，个人博客：脑洞大开，专注于机器学习研究。
这篇论文来自于剑桥大学的研究人员，在其中介绍了在程序源代码中隐藏一种人眼无法识别的漏洞的攻击方法，就是 特洛伊之源，POC 攻击代码[5]已发布在 GitHub 上。...要审查，请在一个能显示隐藏的Unicode字符的编辑器中打开该文件。 // 该文件包含双向Unicode文本，其解释或编译方式可能与下面的内容不同。...要审查，请在一个能显示隐藏的Unicode字符的编辑器中打开该文件。...文本的逻辑顺序和显示顺序并不一定会一致。 Unicode 中如果出现 双向文本 ，若不明确确定文本的显示顺序，在显示的时候就会出现歧义。特洛伊之源攻击利用的就是这一点！...GitHub 应对 在 GitHub 网站上，现在会检测这类双向 Unicode 字符并发出警告，但是对于 隐藏字符和同形攻击的 Unicode 字符就无法警告了。
和卡方检验类似，费舍尔精确检验同样也是分析两个分类变量关联性的假设检验，适用于样本个数很小的情况。...在卡方检验中，对应的统计量只有在样本数量足够大的情况下才符合卡方分布，所以卡方分布中做了近似处理，近似认为对应的统计量服从卡方分布，而费舍尔精确检验在分析对应的p值时没有做任何的近似处理，所以称其计算出来的...和超几何分布的计算公式对比就可以看出，费舍尔精确检验将数据分布看做是一个不放回抽样的结果，在进行假设检验时，还需要选择单边检验还是双边检验的问题。...对于如下所示的allel分布 Allele A a Case 30 15 Control 28 12 在R中的计算过程如下 ? 通过超几何分布可以也可以计算出费舍尔精确检验对应的p值，过程如下 ?...费舍尔精确检验计算的p值更加精准，而且适合小样本量的情况，在关联分析中广泛使用。 ·end·
public function deep_in_array($value, $array) { foreach($array as $item) { ...
故障背景 在昨天的工作中，遇到一个诡异的小问题，调试了一段时间，在网上也没有找到相关材料（可能谷歌能力有限，搜索不到，要用百度）。...先来看一段简单的简化后的代码，简单、清晰、明了、接地气，与我的工作场景一致。 /* * Copyright (c) 2020....故障原因 查看代码提交记录，一处改动进入视野，最近新增了一个查询数据库的功能，与OperationQueryCKV类似的，新增定义了一个OperationQuerySQL，只是新定义了结构..."` } type Operation struct { CommonAttr *OperationQueryCKV *OperationQuerySQL } 查询数据库也需要一个...，在分工合作时会不经意引入，有时比较隐晦。
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...虚拟变量指的是：用成对数据如0和1 分别表示具备某种属性和不具备该种属性的变量，也叫作二进制变量、二分变量、分类变量以及哑变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
在 GitHub 公开仓库中隐藏自己的私人邮箱地址 2018-08-05 08:56 GitHub 重点在开方源代码，其本身还是非常注重隐私的...▲ GitLab 上的提交信息（图片已被魔改，毕竟邮箱是隐私） 但是在 GitHub 上，同样的行为是看不到邮箱的： ?...▲ GitHub 上的提交信息（图片原封不动） 不止是提交信息，在其他的很多页面中，你都不会看到 GitHub 暴露邮箱地址。...在 Primary email address 一栏，我们能看到 GitHub 为我们提供了一个专用的用于在 git 中配置的邮箱地址。 ? ?...隐私地址转换：如果发现以上列表中的邮箱地址，则会转换为 GitHub 专用的邮箱地址。 阻止推送：如果发现暴露了邮箱地址，则阻止推送。 ?
DNSStager是用来帮助Pentesters / RedTeamers隐藏在DNS的负载，并解决它基于多个DNS记录，如开源工具 IPv6 和TXT 并再注入到内存中并运行它。...DNSStager 主要功能 IPv6 在记录中隐藏和解析您的有效负载 。 TXT 在记录中隐藏和解析您的有效负载 。 XOR 编码器对您的有效载荷进行编码。...在每个 DNS 请求之间使用睡眠的能力。 还有更多！ 为什么使用 DNSStager？ DNSStager 的最佳用例是当您需要通过 DNS 检索有效负载时，它是您可以从中接收数据的唯一通道。...我们可以看到，在通过 DNS 提取完整的 shellcode、对其进行编码并从内存中运行它之后，我们从 DNSStager 返回了一个信标。...DNSStager 代理定制 您可以修改要用于 GoLang 和 C 代理的进程注入技术，您可以在 DNSStager 主文件夹内的模板文件夹中查看这两个代码的源代码。
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