中石化五个回归问题溯源分析方法
只加中石化，加别的油，发动机亮故障灯，这绝对不是危言耸听，我遇到过两次，之前加的一直都是中石化的油，后面有一天看到三桶油，某家有满几百减几十的优惠，心想都是大桶油，品质应该也不会差到哪去。 结果加完还没有事，等红绿灯的时候怠速的停了一会好吗？发动机的金黄色的故障灯直接点亮了，但是车机没有报具体的故障，直接就去了专修店去堵故障码， 结果是氧传感器专修的师傅说问题不大，先屏蔽了再观察。就是说当时咱也犯嘀咕，也不确定是不是换油品的问题，后面还是换回了中石化。开了一段时间，直到有次跑高速呢，中途需要补油，服务区里面也不是中石化也没想那么多，直接就加了。结果好嘛，又是开了段距离，怠速停车的时候，发动机故障灯又亮了， 去读故障码呢，依旧是氧传感器的问题，这次就确定是油品的问题了，后面问了问专业人士，得出这样的结论，油品质量变化呢？汽油燃烧不充分，导致尾气的成分发生变化，氧传感器检测到尾气的异常，会向发动机的控制单元发送信号，从而点亮发动机的故障灯。现在我就是高速上没有中石化，下高速我都要去加中石化。
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00:47查看AI文稿AI文稿千万不要让导师发现这个数据分析神器，所有的 s p s s 数据分析方法一句话都可以搞定，就是这个恰当 s p s s。 我 们直接点击这里上传数据， 然后对他说根据我上传的数据帮我进行一下数据分析，我要放在论文中使用， 他就直接帮我选择变量，然后做了描述性分析、相关分析和限性分回归分析，然后生成了相应的三线表，这些三线表也是可以直接放在 word 当中使用，可以直接复制粘贴， 然后还有生成的相关的文字分析结果，也是可以直接复制粘贴到论文中使用，非常方便，非常好用。
03:43查看AI文稿AI文稿答辩老师最爱问的六个问题，教你这套话术，稳稳接触答辩。你是不是最怕答辩时老师问你一个没准备的问题呢？其实他们翻来覆去就这么几招，我都带了十几年毕业生了，我还不知道我们想问什么。今天我把知识课和功课分开，每个方向总结三个必问问题， 并且给你直接能用的回答。话术，不绕弯子，不教你蠢话，全是现场老师听了想点头的实话。第一大类，哲学课类，哲学课类主要有问卷回归案类、分析论文。那么最常问的第一个问题是，你的数据从哪来的？它靠谱吗？那么你应该这样回答， 数据主要来自于两个地方，一个是国家统计局的公开年度数据，二是自己发的线上问卷，比如问卷星回收了三百多份，虽然样本集中在本市，但来源正规，处理过程也按标准做了清洗。关键就是你要说出具体的平台名称，加样本量，加承认一个无关痛痒的小局限，这就代表了真实度。 第二个被常问的问题就是，你为什么选这几个做自变量呢？你应该这样回答，我仔细读了近三年的核心文献，发现他们都用了一个每周使用时长， 因为观察到这个现象在本研究场景里非常明显。那么具体的相关性检验在论文里面有详细的表述，关键就是文献的依据要加上自己一点点小观察，显得你有思考过。问题三就是你这个对策好像放四海而接准，针对性不 不是很强啊，你应该这么回答，您说的对，对策确实比较通用，我其实在每条对策后面都标注了它对应的是哪组数据发现，比如第一条增加补贴，对应的是低收入群体满意度最低的那个表格，如果有需要，我可以现场指给您看，关键就是承认，但立刻指出有对应依据，并且主动提出指给您看。老师一般都会说，不用了，因为时长有限制。 第二大类功课类型。功课类型无非就是仿真，是实验设计。那么被最常问的三个问题，第一个问题就是你的仿真实验是怎么做的？我怀疑你压根没有动过手。那么你要这样回答，我的实验是在 mathlab， 或者说是在 similink， 或者是在 python 的 个编程环境下进行 仿真的。我参考了 meshworks 官网的官方历程，把里面的电机参数换成了我们老师课题给定的型号，然后跑了一遍，截图和代码片段都在论文的目录里，您可以具体的参照，关键要说出具体软件名称，说出你参考的官方历程，说出你到底做了什么， 告诉大，告诉老师，有截图有代码的片段，老师就不会再追问细节。那么老师第二个常见的问题就是你的参数为什么要取这个值？随便写的吧，你要这样回答，你说，首先不是随便写的，我先查了手册里该原件的典型值的范围， 然后用了一组对比早餐，比如说试了零点一、零点三，零点五，发现零点三十响应最快，而且没有超调，所以就选择了它，并取现在论文的第几页。关键就是有范围，有对比，有结果，哪怕你是事后编的，听起来也像真正做过，毕竟老师他们根本也不会仔细去看你的论文，知道吗？ 第三个问题就是，你这个东西能用吗？有什么用？那你要这样回答，目前是一个实验室级别的原型，只要在理想条件下验证了功能， 如果要使劲用，还需要做杠抗干扰测试和重新选型。但本研究的价值在于，把某方法应用到某场景上，是硬性研究，证明了这条路基本走得通，关键就是不要吹牛，主动拉开和使用产品的距离，同时点出了验证可信性。 最后遇到你完全没有准备的问题，用三句话来报名。第一句话，老师您这个问题提的很好，我写作时确实没往这个方向深挖，答辩后我马上补查资料，给您一个书面回复信。那么第二个问题，我 这部分我主要参照了文献某某某的做法，当时觉得他很适合我的场景，如果您有更好的建议，我下去立刻改全。第三个， 沉默两秒，笑着认怂，老师，这确实是我的王军，谢谢您指出来了，我记下来了，后续一定加强。核心就是不编不杠不愣着，你态度一软，老师反而会帮你收场。 上面这六个问题，加三句保密话术，你提前在脑子里过一遍，答辩那天，不管老师怎么问，你都能从这盒话术里挑一把钥匙取开门。好了，祝大家都能顺利通过答辩，拜拜！
1640学术裁缝（DDL战神版）
04:05查看AI文稿AI文稿哎呀哎呀，你别别提我提表哥，哎呀，他说我卵冠军国来了，就是阿双啊和阿开他们之间的问题，正因为那次双交杯而起， 他说大不了就把队伍解散啊，你去当队长啊，然后回头，回头你再把这几个人拉回来啊，整个约会的感觉啊，我说 我才不当这个冤大头嘞，你要要踢你自己踢啊，我和我没关系，我不掺和这破事，是我你都不在我们队伍了，我哥认可我，也认可无双，也认可厨子，认可我们北京队所有的人， 就是这么一句话，就是支持，单纯的支持啊，我把秋名山老头的管理取消了啊， 那时候源哥的参赛宣言就是享受竞技，享受快乐。咋我们要选择去澳门，我就这辈子没去过。 good evening。 今天还是有很多瓜可以给大家吃的。首先是就在刚刚郭老师这个八加一可能有点整多了， 直接喊话这个旭旭宝宝就是宝哥，还有这个老六的大哥，然后切片的重点的话我是放在这个视频开头的，大家可以去看一下，然后我今天重点要说的是这个逍遥开播回应这个无双和绝开这个直播间的五件事。 首先第一个话是双交杯事件，双交杯事件的话大家也知道，就是这个无双和绝开两个，这个就是之前打双交杯，然后可能大家应该也知道具体的这个事情的话，我也是放在这个视频开前面的。 然后还有就是这个队伍优化事情，队伍优化的话是逍遥说这个之前就是考虑到这个就是队伍下一个赛季嘛，然后可能就是优化无双的一个事情，然后大家应该也在直播间也看到过。第三一个的话就是逍遥的管理秋名山老头事件， 这个事情的话是呃，这个绝开说这个秋名山老头就逍遥的管理去骂他，然后逍遥的话现在已经把他管理给他撸了，然后这个大家要注意。 然后第四一个话，就是大家比较关心的这个澳门旅游事情，其实逍遥说了他其实就想去澳门看看而已，没有大家想的那么复杂，然后大家也不要加戏。然后第五一个就是这个严哥赞助事情，这个事情我重点说一下， 呃，根据这个逍遥在直播间说，因为这个严哥是逍遥的大哥嘛，也知道。然后呃，然后由于这个他们这个 s 七打完之后， 然后他们队伍不是涉及到这个优化事情的吗？优化事情因为不符合赛事规则吗？不符合赛事规则的话只能限制这个四个黑桃，五个黑桃就是要走，然后岩哥就是为了让他们 就是放心的打比赛，给他们托底，就说了，无论是逍遥还是厨子还是这个无双走，到时候你们出去啊，我都支持你们，无论是赞助还是什么的队伍，都无论是自己组队还是家族其他战队，都支持你们，就是给他们托底，没有大家想的那么复杂， 这个就是百万事件，大家就说，呃，大家也不要去传了，不要去带节奏了。其实大哥们无论是这个呃赞助的大哥，还是刷礼物的大哥，我觉得这个都是好大哥，都是哥哥的好大哥，大家要注意，还是不要尽量去带节奏，然后再给大家说一下今天这个 城市赛的比赛啊，首先恭喜这个荷兰群雄逐鹿，这个七比三拿下这个重庆天鹅牛奶夺冠， 半决赛的比赛这个结果的话是荷兰巨熊主路六比四拿下了这个荷兰决斗团，然后重庆天天牛奶的话是六比零拿下这个江苏单赢热爱。 然后我想回复一下弹幕，其实那个太行我知道，知道为什么我要读成太行吗？因为第一天晚上我确实是当时读错了，没注意，然后我看弹幕老师都还是比较认真的，然后我就搞了一下节目效果，当然各位大哥们也比较配合，感谢大各位大哥支持。然后方便的话，大哥们想知道最新的吃瓜消息和最新的切片， 可以点关注进青年建哥的粉丝群，或者进北京，进山东，然后进这个就是湖南名将湖南星火燎原， 然后这些的粉丝群啊都可以看到你们最新的切片。想知道最新的消息，感谢各位用户的支持，方便的可以给青年建哥点个赞，点个关注，了解最新的吃瓜消息和这个最新的下一次咨询消息，感谢各位用户的支持！
2486青莲剑歌（李荣皓）
01:46查看AI文稿AI文稿中国石化二零二六年度春招将于二零二六年五月三十一日十七点报名，截止六月三日统一考试，一口气讲清楚后续流程是什么。 毕业生填写简历后最多可应聘两个岗位。简历填写教程及网申，常见问题见网期内容。招聘单位将对毕业生进行资格审查，审查分为以应聘以审核、资格审查通过三个环节，学历、专业、外语水平等任一项不符合招聘条件的应聘毕业生， 资格审查不予通过。资格审查通过的应聘毕业生都需要参加线上考试。考试机构通过手机短信向毕业生发送考试通知。 考试通知包含试考及正式考试的时间、考试软件下载链接、考试口令、注意事项等内容。二零二六年六月二日十点到六月三日十二点进行考 前试考。考生输入正式考试口令，登录在线考试系统。本次考试采用双视角监考，正式考试前二十分钟可登录进行拍照及登录。考试分多个考核单元， 各单元单独计时。考试结束系统统一收卷并立即判分。中石化考试分两部分，为思想素质和思维能力两部分，分开计时以及交卷。中石化统一考试结束后五个工作日左右，招聘网站将公布各岗位入围面试的分数线及名单。 招聘单位一般按一比三至一比八的比例确定入围分数线和人选，统一出选。考试成绩不进入面试环节。面试名单公布后，招聘单位将通过站内消息发送测试面试通知， 考生需在规定时间内确认。参加面试时需携带以下证件，其中应聘中国石化毕业生基本信息表从招聘网站下载。 面试由各分公司自行组织，流程形式、内容各单位不同。拟录和地普人选经单位领导班子审定后，在招聘网站公示七天。公示无意义的，由招聘单位与毕业生签就业协议，报道时审核相关材料。更多三桶有效招资讯，请关注蓝鲸微课。
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02:33查看AI文稿AI文稿油气与新能源篇中石化的压舱石到底有多强？在一机两翼、三炼四新产业格局中，油气与新能源板块承接的是一机定位，统一油气、煤和其他矿产资源，构建多能互补、融合发展的新型能源体系。 但需要特别强调的是，这绝不是简单的弯油找气，而是一个面向未来的多元化能源底座。先说油气主业。二零二五年， 中石化原油和天然气产量再创新高。十四五期间，国内油气探明储量实现番番，产量当量连创历史新高， 油气保障能力持续提升，这不仅是挣钱的问题，更是国家能源安全的核心使命。再说新能源布局，这才是重头戏。中石化当前正加快发展以氢能为重点的新能源业务， 积极发展风电光伏、氢能、生物智能源、生态绿电源往何处体系建设，推进 c c u s 技术产业化、规模化发展，中石化明确了坚定打造中国第一氢能公司 目标不动摇的顶层决心。具体来看，在氢能领域，中石化牵头成立中央企业绿色氢能智储运创新联合体，已建成氢燃料电池公氢中心十一个，加氢站一百四十四座，建成七条高速轻走廊， 基本覆盖国内主要氢燃料电池示范城市群，成为全球运营加氢站最多的单一企业。在 c c u s 领域， 中石化正在推进 c c u s 技术产业化、规模化发展，十五五期间，将全面推进碳捕集利用与封存技术的规模化应用，推动全面调节能减碳提质、降本增效。新能源装机方面，中石化坚持规模化、效益化发展， 积极推进以风光、清除、地热和综合能源服务为核心的新能源体系构建，尤其和新能源板块二零二六年工作会议 已经明确部署了十五的重点任务，着力构建新型能源体系，加快打造综合能源服务核心竞争力。由这个阿仓石、中石化的二次创业，才有底气、有厚藉。关注我三桶油相关业务可以联系我，帮你从边缘走向核心， 解锁更多油田商业机会。下一条视频，我们来拆解炼油与化工板块，看看传统炼厂如何向高端材料全面转身。
14油·服
00:46查看AI文稿AI文稿那有一个很重要的问题，就是这九十万吨的供应能不能够在年底前完全实现？这个我们先帮大家梳理一下这个周期性的问题。首先京巴布韦的铝矿受限于他的地理位置，他没有办法直接从京巴布韦进行出口，他必须从第三国进行出口。 那出口的方式是什么样的呢？如果这个是津巴布韦，那他一般有两个点，第一个是在莫桑比克的贝拉进行出口，还有一个是在南非的这个德班港进行出口。那这两个港口的特点就是你都需要在津巴布韦进行陆陆的运输， 所以一个正常的运输流是你要先从陆陆进行运输到港口，然后再进行海运，然后再到国内的这个盐场，然后盐场还要进行一个排产，然后再变成碳酸里。
60道锂
01:11查看AI文稿AI文稿投标啊，你越在意呢，越中不了。那投标背后的玄学啊，先来讲一讲，投标呢，是越在意它，越中不了，这个是我发现的 多年的这么一个有点玄学的现象啊，这些年，我见过各种各样的投标老板有按着这个标点符号啊，一整个通宵呀，在开标前呀，找几个专家去轮流的去审核标书呀，也有什么都不管，安心等结果的。 而越是紧张的呢，爱出问题，不是废标的呀，是留标的呀，是自己的意向排名呀，那些看起来心大的老板，反而是连连中标。后来我发现了，这不是悬邪，是人性的规律啊，紧张的会让人用力过猛，报价，反复的去算，最后反而算错了方案，总觉得差点什么，结果夹着偏离了评分点。 越在意呢，容易在一些个小的地方去钻牛角尖啊，忽略了一个大方向。而标书这个东西呢，其实是稳定大于极致完美的。而那些看起来心大的人呢，更多的是前期工作做扎实了，心里有底。投标本身呢，是一个很强的不确定性的一个心态放松一点，反而能客观判断项目值不值得啊，你胜算多少。 所以呢，你越紧张，越容易犯错，越稳呢，反而越容易中标，你们赞同吗？关注我专业这个中石化和中石油平台的标书。
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09:52查看AI文稿AI文稿欢迎大家来到本期解析，今天我们要打开机器学习的经典工具箱，揭秘每一个程序员都绝对必须要掌握的三个基础算法工具。你知道现在大家都在疯狂追捧各种极其复杂的深度学习呀，大语言模型什么的，但是咱们先等一等， 在真实的商业环境里，在你每天都要面对的业务代码库当中，今天我们要聊的这三个基础算法，其实才是真正挑大梁的幕后英雄。可以说，只有真正掌握了它们，你才算拿到了机器学习世界的入场券。准备好了吗？咱们直接开始。 好的，那我们来看一下今天的路线图，咱们会先快速过一下机器学习的三个最基本的动作，然后依次拔出三把截然不同的武器，宪宪、回归、决策树，还有 kimi。 最后呢，我会给你总结一份超实用的算法速查表，咱们先进入第一部分，机器学习的三大基本动作。 很多人刚接触魔术林里尔宁时，会觉得这东西简直像高深莫测的魔法一样，但其实说白了，如果我们拨开它那层复杂的数学外衣，绝大多数的商业逻辑最终都能归结为三个极其直观的基础动作。 第一，预测一个具体的数字，比如预估明天的气温或者用户的点击率，这叫回归。第二，做一个非此即彼的判断，比如拦截垃圾邮件，或者判断一笔交易是不是诈骗，这就叫分类。 第三呢，假设运营团队甩个你一堆糊标签的用户数据，让你去找出潜在的高价值客户，这种在完全没有标准答案的情况下进行的自动分组，咱们就叫它聚类。你看，几乎所有听起来高大上的 ai 应用底层，其实都在反复做这三个动作。 弄懂了基础动作，咱们马上进入第二部分，看看工具箱里的第一个绝对精准限性回归。 提到现行回归，你只需要在脑海里死死记住这句最核心的直觉，找一条让所有人都尽量满意的线。 想象一下一张布满了几千个数据点的二维散点图，我们要做的就是在这些乱糟糟的点中间，画出一条笔直的趋势线。但怎么画才最科学呢？对咱们写代码的人来说，这就跟写一个循环去最小化误差是一样的。 我们要算出每一个真实数据点到这条线的垂直距离，也就是残差，然后把这些距离的平方全都加起来，接着不断调整这条线的位置，直到这个平方和变得可能进行小。 这就像是在充满噪音的现实世界里，硬生生的用数学手段找出了一个最为妥协、最公允的、最优解。 刚才咱们想象的是二维平面上的一条线，比如房屋面积和价格的关系。但你肯定会问，现实业务哪有这么简单，如果我有房龄、地段，甚至附近便利店的数量等整整一百个特征呢？ 其实在咱们开发者的视角里，一百维空间听起来挺吓人的，但它不就是一个长度为一百的特征数组吗？在数学计算里，模型依然是在找那条线，只不过在一百维空间里，它膨胀成了一个超平面， 不管是两个变量还是两千个变量，那种最小化残差的核心逻辑完全是一模一样的，简直优雅到了起点。 那么问题来了，现在各种高级神经网络满天飞，商业世界为什么还是这么重爱？线系回归？ 你想想这个场景，如果你拿着一个超级复杂的黑盒模型去向 ceo 汇报，说下个季度利众会跌。老本眉头一皱，问你为什么，你总不能回答说，哦，因为在一千万个参数里，某几个审计员被激活了吧？这在职场上绝对是灾难。 但线系回归就完全不同了，它的每一个权重系数都能直接映射到现实的业务指标上。你可以理直气壮地告诉业务方，模型显示，房子每大一平米，房价就会精准上涨五千块。 正是这种无可比拟的解释力，让它成为了预测任务里坚如磐石的机转魔星。接下来，正同系来了，咱们进入第三部分，决策树。这绝对是今天最出彩，对程序员最友好的一部分。咱们先玩儿个游戏， 如果让你写一段代码，通过不断问问题来猜出用户心里正想着哪种水果，你会怎么组织？逻辑，没错，我们要聊的核心就是怎么跟 ai 玩二十个问题游戏，这就是决策树的本质。 决策树在每一步都会挑出一个特征来做一个调节分支。比如问，它是红色的吗？是的话走左边，不是的话走右边。它背后的目标特别纯粹，就是为了在每一次拆分时都把数据分得最干净利落。 当你顺着这个逻辑一路向下，一直走到最后的叶子节点时，你会发现什么？老天，这不就是咱们天天在业务代码里写的念 e、 f、 l s 判断吗？ 当你意识到这个看似高深莫测的机器学习算法本质上就是一组较为优雅的条件预举组合时，是不是有一种醍醐灌顶的感觉？太亲切了对吧？ 不过凡事都有代价，决策树最大的优势就是它那逆天的可解释性。你完全可以把这棵树打印出来，啪的一下贴在办公室墙上，连不懂技术的市场不同是也能顺着箭头看懂。可是它最大的坑在于极其容易过泥河， 如果没有任何限制，这棵树会无限期的生长下去，到最后它就不再是学习数据的普遍规律了，而是把训练数据像存进哈西比尔一样死记硬背下来，简直像背下了一整本厚厚的足谱。 结果就是它在本地测试拿了满分以上，生长环境遇到新数据立马崩溃，一塌糊涂。 那怎么解决这个过逆河呢？对咱们开发者来说，简单粗暴，直接在调用模型时限制 max depth 参数，控制树的最大深度。 这就像是给树木减枝一样，强制这棵树在长出那些过于细枝末节的分支之前就提前停止生长。这样一来，它就只能去学习那些最广泛、最通用的业务规则，完美避开了死记硬背的陷阱。 好了，搞定了规和分类，现在咱们转换一下思路，跨入任何没有标签指引的未知领域。第四部分， kmeans 句类。 前面两个算法咱们都有明确的标准答案去参考，那叫有监督学习。但现实业务里，更多时候咱们拿到的是一堆完全没有标注、毫无头绪的数据，这时候怎么办？ 请记住这句话，没有答案时就物以类聚。这就完美概括了 kims 的 哲学。面对杂乱无章的数据，它能通过纯粹的数学计算，把那些在特征空间里距离相近的样本自然而然地抱团聚在一起。 他跑起来的样子，就像是一段极其优美的挖药循环。首先，在数据地图上随机扔下 k 个图钉，当出使中心，然后让每个数据点自己去寻找离得最近的那个图钉，加入他的阵营。 接着重新计算每个阵营的平均中心点，把图钉挪过去，最后不断重复这个过程。这就好像一个动态的引力系统在不断拉扯，一直到所有的图钉都彻底稳定下来，再也不动了，算法就收敛了。 但是啊，实战中，所有人都会卡在一个终极问题上，这个 k 到底选几呀？分三群还是分五群？ 咱们可以用个超直观的手轴法。你在脑里想象一条误差曲线，刚开始随着 k 值变大，误差会像悬崖一样暴跌，但很快下降趋势会突然变平缓， 整条曲线看起来就像咱们人类手臂弯曲时的样子。你要找的就是那个手轴的关节拐点，过了这个拐点，再增加 k 值，收益就断崖式下跌了。所以在手轴处停下，性比价绝对最高。 当然了，工程落地时还有个小问题，刚才说出使图钉是随机扔的，万一开局运气极差，图钉全挤在一个死角里怎么办？那结果肯定废了。不过别急，工程师早就给出了一个简单又强悍的修复方案，在代码里加个参数， ninet 等于 auto。 这其实就是让算法在后台静默地多跑它十几次，每次换不同的出事点，然后系统会自动挑出那个剧类效果最好的一组返回给你，稳得很。 讲到这里，咱们可以把工具箱合上了。进入第五部分，算法树查表。咱们总结一下， 这就是你在实战中的终极之男。如果拿到带标签的连续数据，要预测具体数值，二话不说直接上线性回归做稳健季准。如果有标签，且老板非得让你解释清楚业务逻辑，那毫不犹豫掏出可解释性满分的学测术。 如果手里全是没标签的盲盒数据，纯粹想看看它们天然分成了哪级波人，那就果断换上 kimi's！ 理清了这些，你就知道面对什么业务需求，该拔什么刀了。 好了，今天咱们一口气掌握了这三大经典武器的挑选和运用，但是这只是故事的一半。 作为开发者，你代码写得再溜，模型跑得再顺，可一旦到了评选会上，最致命的问题往往是，你到底怎么科学地证明你这个模型是真的好用，而不是在自欺欺人？ 这就是咱们留下的悬念。明天咱们继续讲模型好不好，怎么判断，我们将会深入探讨模型评估的核心法则，绝对干货满满，千万别错过，期待在下一期解析中再见！
02:40查看AI文稿AI文稿beautiful， she knows how to respond to her sinker partner that。 非常精彩的一跳，是他回来那个曾经的王者，七个裁判五个给到十分，最终拿到满分九十六分。第二轮比赛结束后，全红蝉凭借着稳定的发挥依旧领先。比赛来到第三轮，陈玉溪第一位上场， 选的难度系数三点三的六二六 c。 这个动作也是他的成名绝技，看看今天有没有惊喜 啊！ okay， she saved it！ 这一跳稍微出现了失误，入水时身体角度过了，裁判给到八十二点五分。下面是全红婵的第三跳，选择难度系数三点二的六二四三 d。 啊 beautiful！ 这一跳依然很稳定，没有出现太大的问题，裁判给到八十八分。接下来是关键的比赛节，也是两个人最高难度的较量。第四轮比赛开始，陈玉熙选择难度三点三的二零七 c。 beautiful beautiful！ 这一跳表现的非常完美，基本上没有任何瑕疵，裁判给到九十五点七分。面对这个令人窒息的分数，全红蝉终于上场，选择相同的二零七 c， 胜败在此一举。 that's what she's saying she's simply beautiful and that's monster scorns ten ten ten for hongchang kwan 96 points and jennifer a bell beside me gets goosebumps。 说句不好听的话，差一点没把自己抬进锅炉再造一回。 非常精彩的一跳，得到了全部裁判的认可，拿到满分九十九分。看到全红蝉这精彩绝伦的一跳，期待已久的大家是不是应该点个小赞，支持一下。比赛来到关键的最后一轮，陈玉熙率先出场，选择难度系数三点二的五二五三 b beautiful 这个动作超常发挥，非常出色的表现，同样拿到一次满分九十六分。下面轮到全红禅上场，选择相同的五二五三 b， 不 出意外的话，冠军已经到手。 and she stayed in that zone， she was very full。 这一跳果然很稳，基本上没有大的问题。裁判给到九十一点二分，舞跳全部结束后，全红禅总分四百五十八点二分，离他自己的世界纪录就只差八分。这位曾经的王者， 今天再次用舞跳林失误，甩掉背负两年之久的心理包袱，重新站到十米台的王者之巅。那么屏幕前的大家看完这场激情的比赛有什么想法吗？欢迎积极留言讨论！
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02:13查看AI文稿AI文稿为什么所有机学一入门，第一个学的模型一定是限性回归？他到底在帮我们解决什么问题？复杂的神经网络、深度学习和限性回归又有什么样的底层观点？今天我抛开枯燥的数学计算，用最通俗的逻辑，带你真正读懂机器学习的入门基石。 首先，纠正一个新手最大认知误区，现象回归不是简单的数据化线，而是机器的基础学习逻辑。很多同学觉得现象回归太简单，就是画一条直线，你和数据学不学无所谓， 但实际上它承载了机器学习最核心的三大思想，特征，加权、误差、计算、迭代优化。所有 ai 模型的底层逻辑全部源于这里。它的核心作用非常直白，就是用来做连续值预测。 我用所有人都能听懂的生化案例来讲透它，比如我们预测房价，房子面积、楼层、户型、地段，这些就是输入特征，房价就是我们要预测的目标值。 现行回归的工作逻辑就是给每一个特征分配对应的权重，重要特征权重大，影响房价，更多不重要的特征权中小。最后把所有特征加权求和，得出最终的预测结果，这就是最基础的机器。你和逻辑。这里讲一个核心关键点，也是很多人学不懂机器学习的根源。 传统数学公式是固定不变的，而限性回归是动态学习的过程。他一开始给出预测值肯定是不准的，他会主动对比真实数据，计算预测和真实值之间的误差， 再反向微调每一个特征的权重，不断缩小误差，经过一次次迭代优化，最终拟合出最贴合真实数据的直线模型。这种预测算误差更新参数的闭环就是整个人工智能训练的核心图形。 我们后面学的逻辑回归、 softmax 乃至深层神经网络，本质都是限性回归的叠加和升级，只不过是在限性拟合的基础上增加了激活函数，引入非限性，堆叠了更多网络层，但其核心的权重更新、误差迭代逻辑和限性回归完全一致。最后给大家做一个通俗总结， 现行思维的本质就是用特征加权你和数据，用误差迭代优化参数。它是最简单的既学习模型，也是所有深度学习算法的底层根基，读懂它才算真正入门 ai 算法。我是迪哥，这期干货对你有帮助，麻烦点赞收藏！
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01:29查看AI文稿AI文稿机器学习预测模型结果解读第一集拉索回归图怎么看？拉索回归是我们常用的特征筛选的方法，那么在文章里面呢，我们通常会用两张图来呈现它的筛选过程。第一个叫做系数路径图，横轴是单板直 number 是 拉索回归里面的关键变量，纵轴呢是回归系数，每条彩色的线代表一个变量，从左往右， number 值变大，越来越多的系数被压缩到零线消失的位置，就是那个变量被淘汰的地方，最终留下的非零系数就是模型筛选出来的预测因子。 那么最佳的 number 值如何确定呢？我们通过交叉验证来选择。第二张图呢，就是交叉验证图，横轴仍然是 log number 值，纵轴是均方误差， 图上标注了两条竖线，首先就是均高误差最小的这里对应的 number 值，那它呢，也就是让模型误差最小的最佳参数。那么另外呢，为了获得更简洁的模型，那么在它 基础上又有了一个一倍标准误范围内的这么一个 number 值，那么我们就根据需要选择相应的最佳 number 值就好了。如果选择最小 number 值呢，它筛选出来的变量个数相对来说可能会比较多，但是模型性能会更好。 那么如果我们选择一个标准差内的 number 值呢？那么相对来说呢，模型就会更加简洁，同时兼顾模型的能力，在 写论文时就报告这两张图就可以啦。系数路径图呢，是能看出来啊，这些系数是如何随着 number 值的变化而变化的？交叉验证图呢？能看出来最佳 number 值是如何选择的，以及筛选之后呢？对应的特征有多少个？
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