glm

JT.GLM商标总申请量1件其中已成功注册0件，有0件正在申请中，无效注册1件，0件在售中。经八戒知识产权统计，JT.GLM还可以注册以下商标分类：第1类（化学制剂、肥料）第2类（颜料油漆、染料、防腐制品）第3类（日化用品、洗护、香料）第4类（能源、燃料、油脂）第5类（药品、卫生用品、营养品）第6类（金属制品、金属建材、金属材料）第7类（机械设备、马达、传动）第8类（手动器具（小型）、餐具、冷兵器）第9类（科学仪器、电子产品、安防设备）第10类（医疗器械、医疗用品、成人用品）第11类（照明洁具、冷热设备、消毒净化）第12类（运输工具、运载工具零部件）第13类（军火、烟火、个人防护喷雾）第14类（珠宝、贵金属、钟表）第15类（乐器、乐器辅助用品及配件）第16类（纸品、办公用品、文具教具）第17类（橡胶制品、绝缘隔热隔音材料）第18类（箱包、皮革皮具、伞具）第19类（非金属建筑材料）第20类（家具、家具部件、软垫）第21类（厨房器具、家用器皿、洗护用具）第22类（绳缆、遮蓬、袋子）第23类（纱、线、丝）第24类（纺织品、床上用品、毛巾）第26类（饰品、假发、纽扣拉链）第27类（地毯、席垫、墙纸）第28类（玩具、体育健身器材、钓具）第29类（熟食、肉蛋奶、食用油）第30类（面点、调味品、饮品）第31类（生鲜、动植物、饲料种子）第32类（啤酒、不含酒精的饮料）第33类（酒、含酒精饮料）第34类（烟草、烟具）第35类（广告、商业管理、市场营销）第36类（金融事务、不动产管理、典当担保）第37类（建筑、室内装修、维修维护）第38类（电信、通讯服务）第39类（运输仓储、能源分配、旅行服务）第40类（材料加工、印刷、污物处理）第41类（教育培训、文体活动、娱乐服务）第42类（研发质控、IT服务、建筑咨询）第43类（餐饮住宿、养老托儿、动物食宿）第44类（医疗、美容、园艺）第45类（安保法律、婚礼家政、社会服务）

20%，30%的光泽，你要注意的是测量的角度是多少？（一般测量角度为：20°、60°、85°），像你这么低光泽，要测得准应该是用85°角测得，但是不排除60°（这个角度最常用）你后面说的那几个真不清楚

虽然Heroic线下的实力一般，但是Tyloo的这届全华班也是第一次亮相世界舞台，所以状态这一点上并不占优势。如果Slowly和Danking比较敢打，像打亚洲队一样，再有着打VG的纪律性，还是有胜率的。游戏评价：游戏的音乐和视觉花哨很少，玩家可以集中注意力在游戏中，全新的UI也比较考究。Source引擎开始显示出它的老迈，尤其是光线和粒子效果的表现上，显得非常落后，不过经典地图的重制看起来还是非常棒的。枪声听起来很差，尤其是狙击步枪的声音。另外角色的对白也让玩家时刻处于战斗的状态之中。与多数射击游戏不同，它更加讲究智慧、策略，以及团队配合等因素。十年了，人们依然还在玩着《CS 1.6》和《CS:起源》。相信玩家会为《全球攻势》这款续作继续着迷。《全球攻势》是一款带有鲜明《反恐精英》色彩的续作，两者看起来非常相似，只是进行了一些细小的调整，以及平衡性修复。这是一款高要求，讲究技术的多人游戏，这点依然没有改变，对于一些要求非常高的职业玩家来说，它的确很棒。如果己方玩家无法改变其他射击游戏的习惯，那么还是不要尝试。这是一款顶级的战术策略游戏，很有可能作为《反恐精英》的继承者发扬光大。

《CS：GO》官方微博宣布PGL斯德哥尔摩Major最终敲定，本次比赛将于10月26日至11月7日在瑞典斯德哥尔摩开战。届时将会有来自六大赛区的24支顶级战队云集瑞典，争夺200万美元总奖金和荣誉。时隔两年（上一届major是19柏林），令csgo玩家以及众多职业选手翘首以盼的major终于到来了，老玩家不必多说，如果是19年之后入坑的玩家，可能不知道怎么回事。Major是CSGO赛事中最高等级的比赛，由V社与知名赛事方举办，按计划，是一年两届，因为疫情原因，CSGO从19柏林major至现在，没有再次举办。首先，major是csgo最高级别的赛事，没有之一。其次，只有major比赛，才可以推出职业选手签名贴纸、战队队标贴纸，纪念品等。如果战队能在major中夺冠，该队伍每一名选手的游戏账号中，将会获得一个金色的虚拟奖杯，（不可出售，不可交易），当然，亚军和四强队伍也会获得，只不过是银色的。这是CSGO职业选手最高的荣誉。对于所有csgo玩家而言，可以购买major通行证来参与比赛竞猜，以便获得与升级纪念币和获得纪念品箱子。Major通行证需要购买，只有购买之后，才可以获得纪念币，参与竞猜等，通行证本体为70元，通行证+3个纪念品代币为126元，（纪念品代币兑换纪念品箱子）通行证购买后，玩家要在仓库中使用，使用后，会立马获《CSGO》得铜纪念币，要升级纪念币，需要完成一系列任务。谁是2021年CSGO最强战队？!jb21.cc分析曾经Astralis称霸赛场，如今2021年A队是否还是霸气侧漏呢？2021年已经走过了一半，上半年的几个重要赛事冠军，Heroic战队拿了一个冠军，红星Gambit拿了一个冠军，两个亚军，NAVI两个冠军。A队如今缺少一个顶级狙击手，不过有glave这个顶级指挥，A队也并不简单。红星Gambit现在的状态非常让人期待，最近的比赛可以看到他们风头正劲，四个年轻选手的实力毋庸置疑，但是经验上还是有些不足，心态也不太稳。很多次比赛我们可以看到在逆风局几个人头铁硬刚白给.但是HLTV世界排名还是第一！如今的红星正在被各大战队重点照顾，不管是各方面的习惯，还是战术都在被人重点研究，因为太过年轻他们的临场应变能力不行，心态也特别容易被影响，严重的时候枪法开始变形，指挥组织也会出问题，最后导致劣势更大。最近和NAVI的两场比赛可以看出，NAVI针对红星的意图非常明显，红星被打得非常难受。一针对就落后，然后开始着急了，之后就又开始头铁了，枪法变形组织出问题，关键是想调整还调整不了，最后被NAVI各个击破。这支队伍最关键的就是需要保持好的心态。红星Gambit的枪法没得说，平时的纪律本身也非常优秀，同步和交流也是时机恰当，如果想要更好的成绩那么就需要针对心态和临场应对进行一定的训练。Heroic战队的点子哥赛点刀人，穿点，甩狙，惊人1v4残局一战封神，指挥时想法也特别多，队伍火力也很强劲。其他一线队伍看赛场发挥，状态好可以爆发一波。G2还是得尽快找个顶级狙击手，Niko步枪的威慑力都比狙击枪强，其他人状态也还不错，K神要是还在当初的唯一K神状态就可以说是爸爸。黑豹的打法风格很明显，yuurih的枪法非常准，狙击手的位置需要加强。VP的话似乎经常出问题，状态不太稳定，总是被翻盘。德国战车BIG，实力还是值得肯定的，就是起伏比较明显，有时输给弱队有时能赢强队，太不稳定。液体跟德国战车类似，状态不稳定。COL的药神还是比较牛的，blame6在收割发面也很不错。复仇者联盟OG最近也还是挺强的。Faze的冷老六和大雨神只能靠经验打了，职业选手的巅峰已经过了，总得来说也并不缺火力。另外两个年轻选手发挥也不错。Nip的话device离开A队加入Nip还是可以期待一下发挥。小蜜蜂就不提了，为了追求全法国队，把之前打得不错的爆头弟下放了，看他们自己了。总得来说目前状态还是红星最厉害，能和红星扳一扳手腕的就近段时间的状态来说也只有Heroic战队和NAVI战队了。

SPM的统计分析，操作相对简单，但其背后的原理却不容易。 u2003u2003每个像素上的实验数据（用Y来表示，同一任务的时间序列或不同任务序列的），是一些未知参数（用x表示）的线性组合（用β表示未知参数x的系数）。这些未知参数与任务或时间有关、但与具体脑区(像素)无关的已知参数，它组成的矩阵通常又称为设计矩阵（ ）。 u2003u2003在经过GLM描述之后，分析的对象就发生了 。原本是对Y的统计分析，现在转向了拟合得到的β。SPM得到的脑功能激图实际上就是根据对参数β的统计推断而得到的。概率论里面有两个主要的研究内容，参数估计和假设检验。这里用到的是假设检验的内容。u2002这里补充一点假设检验的基础知识u2002u2002假设检验的基本任务是根据样本所提供的信息，对未知总体分布某些方面的假设做出合理解释。假设检验的程序是，先根据实际问题的要求提出一个论断，称为零假设（nullu2002hypothesis）或原假设，记为H0（一般并列的有一个备择假设（alternativeu2002hypothesis）,记为H1u2002）然后根据样本的有关信息，对H0的真伪进行判断，做出拒绝H0或不能拒绝H0的决策。u2002u2002假设检验的基本思想是概率性质的反证法。概率性质的反证法的根据是小概率事件原理。该原理认为“小概率事件在一次实验中几乎是不可能发生的”。在原假设H0下构造一个事件（即检验统计量），这个事件在“原假设H0是正确的”的条件下是一个小概率事件，如果该事件发生了，说明“原假设H0是正确的”是错误的，因为不应该出现的小概率事件出现了，应该拒绝原假设H0u2002。 假设检验有两种方法：置信区间检验法（confidenceu2002intervalu2002approach）和显著性检验法（testu2002ofu2002significanceu2002approach）。u2002显著性检验法中最常用的是t检验和F检验，前者是对单个变量系数的显著性检验，后者是对多个变量系数的联合显著性检验。实际上t检验法与置信区间法提供的结果是完全一样的。 假设检验的错误：u2002如果有一个零假设在5％的显著性水平下被拒绝了，有可能这个拒绝是不正确的，这种错误被称为第一类错误，它发生的概率为5％。另外一种情况是，我们得到95％的一个置信区间，落在这个区间的零假设我们都不能拒绝，当我们接受一个零假设的时候也可能犯错误，因为回归系数的真实值可能是该区间内的另外一个值，这一错误被称为第二类错误。u2002在选择显著性水平时人们面临抉择：降低犯第一类错误的概率就会增加犯第二类错误的概率。u2002u2002P值度量的是犯第一类错误的概率，即拒绝正确的零假设的概率。P值越大，错误地拒绝零假设的可能性就越大；p值越小，拒绝零假设时就越放心。 voxel-wise就是基于voxel水平的分析；ROI-wise是基于ROI水平分析 。

TASSEL是最早出现的用于动植物关联分析的软件，还可以对进化模式以及连锁不平衡进行评估，功能非常强大，要说缺点，可能就是真的有点慢。 表型数据处理在下面这篇帖子中有介绍，这里使用BLUE值进行关联分析。 3.2 GWAS：最佳线性无偏估计量——BLUE值计算（多年单点有重复） - (jianshu.com) Tassel的安装在亲缘关系计算中有提到： 8.GWAS：亲缘关系——TASSEL&GCTA - (jianshu.com) 关联分析所用到的vcf文件是在上一步亲缘关系中，进行排序后的文件 将群体结构分析中生成的.Q文件，增加一列对应的sample名，一行亚群名。 5. GWAS：群体结构——Admixture - (jianshu.com) 亲缘关系得到的kinship文件进行整理，第一行为sample数，第一列为sample名，中间为矩阵，下图以GCTA结果为例。 8. GWAS：亲缘关系——TASSEL&GCTA - (jianshu.com) -fork1 vcf文件 Troot.vcf -fork2 表型数据文件 trait.txt -fork3 群体结构Q文件 Q.txt 混合线性模型中要加入系谱矩阵，即亲缘关系K矩阵。 结果文件： 主要关注第六列p值，以及第七列marker_Rsq即R2贡献率。

P值是检验该常数项是否有统计学意义,OR值代表比值比流行病学有这个概念,这两个值只是作为参考浏览不可以删除

对于GLM来说，如何估计其prediction 的Confidence Interval？以及如何估计其Coefficients 的Variance？【这个常常在线性模型用以评估其变量的Causal Inference时需要用】都是非常重要的问题。 由于GLM的支持的分布，可以是real continuous number，以及integer（包含binary number）等等，所以对它们Variance的估计就有不同的计算方法。 详细可见 Variance in Linear Model 1、计算propensity score的时候，如何评估我们模型variance带来的影响？ 要求无偏吗？ 为什么要用semi-parametric的方法？ 2、模型计算 Refer [0]MSE https://study.com/academy/lesson/properties-of-point-estimators.html [1]GLM 引子， https://stats.stackexchange.com/questions/402584/why-does-logistic-regression-not-have-variance-but-have-deviance GLM差异性来源，Modeling probabilities： https://web.stanford.edu/class/stats191/notebooks/Logistic.html 常用建模方式：见最后，Logit，Porbit，cloglog 常用link function： https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model#Link_function [2]Confidence Interval of Coefficient 其实参数的CI很重要，譬如我们在进行Causal Effect的估计时，我们用来导出结论的是Treatment变量的系数，那么知道这个系数的CI便很重要。 https://stats.stackexchange.com/questions/354098/calculating-confidence-intervals-for-a-logistic-regression [3]Deviance: https://en.wikipedia.org/wiki/Deviance_(statistics) [4]Confidence Interval for Binary Classifier（such as Logistic Regression），in Practice Endpoint Transformation & Delta Method： https://stats.stackexchange.com/questions/163824/different-ways-to-produce-a-confidence-interval-for-odds-ratio-from-logistic-reg 以及： Confidence intervals for predicted outcomes in regression models for categorical outcomes 以及： Confidence Intervals for the Odds Ratio in Logistic Regression with One Binary X [5] 线性模型的一些假设，变量命名，以及推导见：Applied Linear Models [6]Prediction Interval http://web.vu.lt/mif/a.buteikis/wp-content/uploads/PE_Book/3-7-UnivarPredict.html [7]Confidence Interval http://web.vu.lt/mif/a.buteikis/wp-content/uploads/PE_Book/3-5-UnivarConfInt.html [8] 7.1章：Endpoint Transformation Confidence intervals for predicted outcomes in regression models for categorical outcomes [10] GLM,Link Function https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model [11]LR has no Analytical(close form) Solution https://stats.stackexchange.com/questions/455698/why-does-logistic-regressions-likelihood-function-have-no-closed-form [12]证明 Hessian matrix 半正定 [13] Matrix Derivative OLS in Matrix Form：page2 bottom [14] OLS in Matrix Form：Omitted Variable Bi [15] Omitted Variable bias： https://statisticsbyjim.com/regression/confounding-variables-bi

该错误信息提示，当在运行ChatGLM时，Mac M1遇到了一个与张量广播不兼容的问题。这个问题可能是由于在某个操作中使用了不同数据类型或形状的张量。为了解决这个问题，请尝试以下步骤：1. 检查代码中涉及张量操作的部分：定位到代码中可能导致问题的张量操作。检查涉及的变量是否具有正确的形状和数据类型。确保所有操作都与它们期望的输入类型一致。2. 调整张量形状：如果发现不兼容的张量形状，使用类似`torch.reshape`或`torch.squeeze`的函数调整它们的形状，使它们可以正确地广播。3. 转换数据类型：如果发现不兼容的数据类型，使用类似`torch.tensor.to()`或`torch.tensor.type()`的函数将张量转换为兼容的数据类型。4. 更新相关库和依赖：确保你的系统和库（如PyTorch、TensorFlow等）都是最新版，因为一些问题可能已经在新版本中解决。5. 查阅官方文档和教程：阅读与你使用的框架和库相关的官方文档和指南，了解如何正确地执行广播操作。

Chat+GLM是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在进行训练和推断时需要大量的显存资源。本文将解释为什么Chat+GLM需要显存，并探讨显存在该模型中的作用。首先，Chat+GLM是基于图灵机制的生成式对话模型，它通过学习大量的对话数据来生成自然流畅的回复。为了实现这一目标，模型需要进行大规模的参数训练。在训练过程中，模型通过反向传播算法不断调整参数，以最小化损失函数。这个过程需要在显存中存储模型的参数、梯度和中间计算结果，以便进行高效的并行计算。其次，Chat+GLM采用了循环神经网络（RNN）作为基础结构，用于处理输入序列和生成输出序列。RNN具有一种称为"记忆单元"的机制，可以在处理长序列时保留和传递信息。然而，RNN的计算是逐步进行的，每个时间步都需要依赖前一个时间步的计算结果。为了加速计算，模型会将多个时间步的计算合并成一个批次进行并行处理。这就需要将批次中的所有时间步的输入、输出和中间状态存储在显存中。此外，Chat+GLM还使用了注意力机制（Attention Mechanism），用于在生成回复时对输入序列进行加权关注。注意力机制需要计算输入序列中每个位置的权重，以决定在生成回复时的重要性。这个计算过程涉及到输入序列和生成序列之间的复杂交互，需要大量的显存来存储中间计算结果和注意力权重。最后，显存在Chat+GLM中还扮演着缓存的角色。由于模型需要重复使用中间计算结果，而不是每次都重新计算，显存可以临时存储这些结果，以提高计算效率。特别是在推断阶段，模型需要实时生成回复，显存的高速读写能力可以显著提升推断速度。综上所述，Chat+GLM作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，需要大量的显存资源来进行参数训练、并行计算、存储中间计算结果和加速推断。显存在该模型中发挥着关键的作用，对于提高模型性能和效率至关重要。因此，为了充分发挥Chat+GLM的优势，确保系统具备足够的显存资源是至关重要的。

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