一个长度为 500 的序列，其未经归一化的 importance ratio 几乎必然会比一个长度为 50 的序列的 ratio 数量级不同，这意味着，长序列和短序列的 importance ratio 根本不具有可比性。大家熟知的是 GRPO 结果监督中对奖励的硬估计（数学题对就是 1，错就是 0），但 GRPO 保持了对过程监督的兼容，逐 token 的奖励并没有被抛弃，毕竟在当时过程监督就是

是时候准备面试和实习了不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。

真好啊，收藏

ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能是非常乏味和困难的，更像是一门艺术而不是科学。注：文末提供技术交流群超参数超参数是在建立模型时用于控制算法行为的参数。这些参数不能从常规训练过程中获得。在对模型进行训练之前，需要对它们进行赋值。超参数的简单列表内容传统的手工调参网格搜索随机搜索贝叶斯搜索传统手工搜

今天我来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架，名叫Dash，建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上。为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员，Dash以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏，在经过多年的迭代发展，如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品，即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架

Python实现可视化的三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然matplotlibPython中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。Seaborn是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，se

作为一名数据工作者，我特别喜欢用Python创建美观且易懂的可视化图表，而且技术难度小，不会花费大量时间。交互式可视化也是如此，因此我花了很长时间寻找Python中好用的库。能创建交互式可视化图表的库有很多，但当使用Pandas时，很容易遇到各种各样的问题。今天，我就来手把手教你如何直接使用Pandas创建出交互式可视化效果。01 安装库为了轻松创建交互式可视化，我们需要安装Cuff

作为一只，plotly的图表对象就像一个嵌套dict, 可以通过直接修改对象属性而改变图表形态。学习难度远远小于matplotlib.: plotly绘制的图都是可以交互的图表，可以点击查看数据，拖拽放大，隐藏某些数据列等等，也可以导出成静态图，灵活性大大增加。

相信对于不少的数据分析从业者来说呢，用的比较多的是Pandas以及SQL这两种工具，Pandas不但能够对数据集进行清理与分析，并且还能够绘制各种各样的炫酷的图表，但是遇到数据集很大的时候要是还使用Pandas来处理显然有点力不从心。今天我就来介绍另外一个数据处理与分析工具，叫做Polars，它在数据处理的速度上更快，当然里面还包括两种API，一种是Eager API，另一种则是Lazy API，

在从事数据分析师期间，花费时间最多的还是在学习 Python 数分三剑客上。为方便巩固与复习，我将所有知识进行了详细梳理并总结成知识思维导图，将其制作为精美的PDF版，方便自己复习的同时也能帮助其他数据分析爱好者。文末提供高清版思维导图和PDF版文章当然，除了原创电子书之外，我也将整理的经典思维导图附上 (因平台压缩，高清可以文末下载)NumpyPandas总结(获取)梳理不易，获取资料前，点赞、