学术造假有了GPT-4，变得更容易了。这两天，一篇刊登在Nature上的新闻表示，GPT-4生成的造假数据集，第一眼还真不一定看得出来。除非请来业内专家仔细对数据集进行评估，才能发现个中细节的不合理性。这个新闻的来源是一篇发表在JAMAOphthalmology上的论文。论文使用GPT-4为一项医学学术研究生成了一个假数据集，发现它不仅能创造出看似合理的数据，甚至还能用来准确支撑错误的论文观点。对此，有网友表示十分理解：大模型最重要的能力就是生成“看似合理的文本”，因此它非常适合干这活儿。还有网友感慨：技术“有良心”的程度，也就和用它的研究人员一样了。所以，GPT-4创造的假数据究竟长啥样？G

引言MySQL的统计信息中包括多个统计项，由于基于采样计算，因此存在误差，最常见的是统计项【表的行数】不准确，可能导致执行计划选择错误。本文通过分析系统表中表大小与物理文件大小差异较大的现象，定位到原因是统计项【索引数据页的数量】不准确导致，文中对统计信息相关的知识点进行了介绍。现象时间：20231026现象：监控显示数据2T，系统表显示不到1T，有分区表，并且有删除操作分析系统表执行以下SQL获取实例上每个库的大小。selecttable_schemaas'数据库',sum(table_rows)as'行数',sum(truncate(data_length/1024/1024/1024,2

思维导图笔记一、随机变量定义：设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。类似于函数、映射的概念。既然类似于函数，就有定义域和至于，通过定义知道，定义域为样本空间，值域为实数集。即对随机事件数量化。二、离散型随机变量及其分布律1离散型随机变量定义：全部可能取到的值是有限个或可列无限多个的随机变量。这里有限一定可列，可列不一定有限。而分布律的定义则是指：X取各个可能值的概率情况。2分布律教材中提及的离散型随机变量的分布律有三种，分别为0-1分布，二项分布以及泊松分布0-1分布即两点分布，随机变量X只可能取0和1两个值。分布律表达式为

一、题目来源AcWing算法基础课-803.区间合并二、题目描述给定\(n\)个区间\([l_i,r_i]\)，要求合并所有有交集的区间。注意如果在端点处相交，也算有交集。输出合并完成后的区间个数。例如：\([1,3]\)和\([2,6]\)可以合并为一个区间\([1,6]\)。输入格式第一行包含整数\(n\)。接下来\(n\)行，每行包含两个整数\(l\)和\(r\)。输出格式共一行，包含一个整数，表示合并区间完成后的区间个数。数据范围\(1≤n≤100000,\)\(−10^9≤l_i≤r_i≤10^9\)输入样例：51224567879输出样例：3三、算法思路本题可以抽象为一类题型，区间

go-es模块统计日志中接口被刷数和ip访问来源以下是使用go的web框架gin作为后端，展示的统计页面背景上面的数据来自elk日志统计。因为elk通过kibana进行展示，但是kibana有一定学习成本且不太能满足定制化的需求，所以考虑用编程的方式对数据进行处理首先是接口统计，kibana的页面只会在字段uri的top500进行百分比统计，展示前5条数据，统计不够充分其次是网关日志，ip来源的采集字段是通过x_forward_for，这记录了各级的代理来源ip。并不能直接对用户的ip进行数据聚合的统计举例，这里面“223.104.195.51,192.168.29.135”，这种数据我需要拿

直观理解：联合概率密度草帽/山峰边缘概率密度切一刀的山峰切面联合分布函数切两刀山峰体边缘分布函数切一刀山峰体联合分布律和边缘分布律针对离散型随机变量二维随机变量 联合分布函数（切两刀山峰体）边缘分布函数 （切一刀山峰体）  【连续型随机变量】联合概率密度函数（草帽/山峰） 【连续型】边缘概率密度函数 （切一刀的山峰切面） 【离散型】联合分布律、联合分布表、边缘分布律、边缘分布表 这部分概念比较多，可看：【概率论与数理统计】一个视频让你明白分布函数，概率密度函数，分布律，联合概率密度，联合分布函数，联合分布律，边缘概率密度，边缘分布函数都是什么意义和概念_哔哩哔哩_bilibili

1.功能背景公司要对一个项目进行代码统计，这么多类，总不能让我一个一个数据，于是想到了Statistic插件。让我们一起看看Statistic插件怎么使用吧。2.Statistic插件首先需要知道Idea统计项目代码行数，主要是使用Statistic插件来统计，点击File->Settings，如下图所示：进去Settings界面之后，点击Plugins，然后点击下方正中间的Marketplace，如下图所示：搜索Statistic，选中之后，点击右侧的Install进行安装插件即可，安装完成点击Apply->Ok即可。然后在左下方可以看到Statistic，若看不到则重启idea即可。3.统

文章目录一、参数估计量的评价标准1.1无偏性1.2有效性1.3一致性二、一个正态总体参数的双侧区间估计2.1对参数μ\muμ的双侧区间估计三、一个正态总体的单侧置信区间四、两个正态总体的双侧置信区间写在最后一、参数估计量的评价标准1.1无偏性设XXX为总体，(X1,X2,⋯ ,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)(X1​,X2​,⋯,Xn​)为来自总体XXX的简单随机样本，θ\thetaθ为未知参数，设θ^=φ(X1,X2,⋯ ,Xn)\widehat{\theta}=\varphi(X_1,X_2,\cdots,X_n)θ=φ(X1​,X2​,⋯,Xn​)为参数θ\thetaθ的一

文章目录0前言+1.目标检测概况+1.1什么是目标检测？+1.2发展阶段2.行人检测+2.1行人检测简介+2.2行人检测技术难点+2.3行人检测实现效果+2.4关键代码-训练过程最后设计项目案例演示地址:链接毕业设计代做一对一指导项目方向涵盖：基于Python，MATLAB设计，OpenCV,,CNN,机器学习,R-CNN,GCN,LSTM,SVM,BP目标检测、语义分割、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计、视频目标分割，PyTorch、人脸检测

文章目录一、groupby使用场景二、groupby基本原理三、groupby分组运算基础聚合操作：只能选择一种聚合操作agg聚合操作：可以针对同列选择不同聚合方法transformapply四、groupby分组后去重统计nunique()五、groupby分组后重命名列名rename()直接重新命名列名重命名所有的列名：add_prefix()/add_suffix()一、groupby使用场景在日常数据分析中，经常需要将数据根据某个（多个）字段划分为不同群体（group）进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像（性别、年龄）进