python中使用websocket进行链接与数据存储

甚至一些依赖如果一旦安装cupy，一些依赖就会默认使用，连带报错，cupy,一种类似numpy,使用CUDA的GPU硬件加速。最简单的办法就是直接删除cupy，免得碍眼。笔者在安装一些依赖，比如。

受本篇启发：Treelite：树模型部署加速工具（支持XGBoost、LightGBM和Sklearn）Coggle，公众号：Coggle数据科学Treelite：树模型部署加速工具（支...

之前的一篇：python︱mysql数据库连接——pyodbc0 安装依赖pip3 install --pre pymysql -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip3 install --pre sqlalchemy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1 连接方式1.1 pymysql.co

文章目录1 A/B实验1.1 优点1.2 缺点1.3 使用场景2 因果推断2.1 优点2.2 缺点2.3 使用场景2.4 一些大厂方法论的总结3 多臂老虎机Bandit3.1 优点3.2 缺点3.3 使用场景1 A/B实验1.1 优点通过流量细分可以同时追踪多个指标的变化趋势A/B测试的解释性更好，适用于获得各个版本的优劣的统计置信（statistical significance）。需要知道当前

具体记录一下笔者除了按照上述教程，遇到坑的地方。

如果把广告主圈出来的那 10w 用户称为种子用户（「seed users」），那么我们可以把需要额外提供的一批相似的用户称之为 「look-alike users」。我们把这种基于种子用户进行相似人群扩展的过程称之为 「look-alike modeling」。所以，look-alike 并不是某种特定的算法，而是一类建模方法的统称。笔者自己总结比较常规的技术路线是四条：TGI的标签扩散方案，基本

padantic的使用方式

之前有整理过一篇：因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二）不过，那时候刚刚开始学，只能慢慢理解，所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记。文章目录1 因果推断能做些啥1.1 因果推断三个层次1.2 从因果效应开始说1.2.1 TE/ATE/ATT/ATC/CATE 各类处理效应1.2.2 三个假定之 最难实现：无混淆性（Uncon

文章目录1 因果推断与线性回归的关系1.1 DML的启发1.2 特殊的离散回归 = 因果？2 因果推断中的ITE 与SHAP值理论的思考1 因果推断与线性回归的关系第一个问题也是从知乎的这个问题开始：因果推断（causal inference）是回归（regression）问题的一种特例吗？其中经济学大佬慧航提到过，回归只是工具，因果推断可以用，其他研究方向也可以用。在此给出我的看法，因果推断，是