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第一种情况，堕胎过多，违背了天道。堕胎后如仍然有孩子，代表他福报大。但福报再大，也抵消不了晚年病苦恶业。第二种情况，太洁癖，水至清则无鱼，有些夫妇很有洁癖，一直嫌弃别人脏，嫌弃老人脏，饮食清洁过度，内心排外厉害，造成难生难育。第三种情况，财心太重，太过于聚财，财属于水，水过多，对生子也有

在当今数据驱动的决策过程中，因果推断和增益模型扮演了至关重要的角色。因果推断帮助我们理解不同变量间的因果关系，而增益模型则专注于评估干预措施对个体的影响，从而优化策略和行动。然而，要提高这些模型的精确度和适应性，引入元学习器成为了一个创新的解决方案。元学习器通过将估计

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第一章动机：为什么你可能关心1.1辛普森悖论考虑一个纯粹假设的未来，有一种被称为COVID-27的新疾病在人类中流行。在这个纯粹假设的未来，有两种治疗方法已经被开发出来：治疗A和治疗B。治疗B比治疗A更稀缺，因此目前接受治疗A和治疗B的比例大致为73%/27%。在一个只关心最大限度

测试技术与测试设计黑盒设计测试用例方法等价类，边界值，判定表，因果图，正交表，场景法，状态迁移法错误推测法，异常分析法，随机测试白盒测试设计用例方法语句覆盖判断覆盖条件覆盖判断条件覆盖路径覆盖（独立路径覆盖，z路径）一、设计测试用例方法之等

第1章导论什么是计量经济学计量经济学定义运用概率统计方法对经济变量之间的（因果）关系进行定量分析的科学。经济问题没法实验，计量经济学不足以确定变量间的因果；但实证的目的恰恰就是要去确定变量间的因果。因果关系如果只是对数据进行预测，那相关关系就足够了。但计量是

AI领域的人一般都认为现在的AI一个最大的缺点就是不具备因果推理，但是如何给现在的AI赋能因果推理能力却一直没有很好的解决，可以说这个因果推理是一个难以解决的难题。个人对因果推理理解的比较少，这里只是记录一下个人的一些浅薄理解。一般认为因果推理的形式基本为：x->y也就

潜在结果：存在可观测结果与不可观测结果。Yi=DiY1i+(1-Di)Y0i因果推断的核心：想办法估计未出现观测到的反事实结果。方法：利用同一物理个体不同时间的信息或同一时间不同物理个体的信息稳定性假设：一、不同个体潜在结果之间不会有交互影响二、干预水平对所有个体都相同事实中

初识-DoWhyDoWhy是一个用于因果推理的Python库，支持因果假设的显式建模和测试。DoWhy基于因果推理的统一语言，结合了因果图形模型和潜在结果框架。DoWhy-Github简介和主要特点决策涉及了解不同变量如何相互影响，并预测其中一些变量更改为新值时的结果。例如，给定一个结果变

本文是LLM系列文章，针对《BridgingCausalDiscoveryandLargeLanguageModels:AComprehensiveSurveyofIntegrativeApproachesandFutureDirections》的翻译。连接因果发现和大型语言模型：集成方法和未来方向的综合综述摘要1引言2背景3问题定义4当前的

标题：CausalityInspiredRepresentationLearningforDomainGeneralization会议：CVPR统计学上的相关(stastisticaldependence)不一定表示因果关系。CIRL旨在挖掘内在的因果机制(intrinsiccausalmechanism)。名词解释：DG(DomainGeneralization)域泛化SCM(StructuralCau

一致性模型模型Store:一个黑盒用以提供数据可用性,以及数据持久性A/B/C:三个相互独立的Process,对Store有读写操作一致性强一致性当A写入到Store后,之后的A,B,C的读操作都将返回最新值弱一致性当A写入到Store后,Store不能保证A,B,C的读操作都将返回最新值.最终一致

注意，本文的解释采用Google大模型（Gemini）的答案。翻译：推理是运用逻辑和证据得出结论的过程。它包含批判性地思考一个主题，考虑不同的观点，以及识别事物之间的关系。以下是推理的一些方式：逻辑推理：这涉及使用形式逻辑规则，从一系列前提中得出结论。例如，如果所有猫都是哺乳动物，所有

系统定义系统：指若干相互关联的事物组合而成的具有特定功能的整体。 系统的基本作用：对输入信号进行加工和处理，将其转换为所需要的输出信号。系统分类系统的分类错综复杂，主要考虑其数学模型的差异来划分不同类型。主要分为：线性与非线性、即时与动态(记忆)、时变与时不变

论文1：CausalReasoningandLargeLanguageModels:  OpeningaNewFrontierforCausality文章根据LLM在因果发现、反事实推理和实际因果关系方面的评估结果表明，它们可以取得很好的效果，这是通过大量的文本训练模仿该领域知识模式的结果。虽然它也会产生错误，但是错误的次数极少

推荐系统的bias有很多：positionbias,popularitypias,selectionbias,exposurebias,conformitybias（从众心理）等，针对不同的bias有不同的模型来解决。核心的问题还是，这些bias导致一部分优秀的itemunderestimate或者underperform，为了更公正的推出这些item，需要去掉这些bias。

GenAI如今非常流行。这并不是一件坏事，大型语言模型(LLM)已经在扰乱营销和电子商务。但人工智能还有其他方法可以提高营销成果，这些方法更快、更容易，最重要的是更便宜。在本文中，我们将介绍改善营销成果的10种技术。01.数据驱动的多点触控归因(DDMTA)人们普

因果图定义 因果图法是一种利用图解法分析输入的各种组合情况，从而设计测试用例的方法它适合于检查程序输入条件的各种组合情况“因”——输入条件“果”——输出结果因果图适用场景 描述多种条件的组合产生多个动作因果图中的基本符号 恒

前言我们之前介绍了等价类边界值场景法来设计测试用例，本篇文章我们来介绍一下使用因果图来设计测试用例。因果图法因果图（Cuase-effectGraph）是一种描述输入条件的组合以及每种组合对应的输出的图形化工具。为什么使用因果图法？我们之前介绍的等价类和边界值都是着重考虑输入

前言我们之前介绍了等价类边界值场景法来设计测试用例，本篇文章我们来介绍一下使用因果图来设计测试用例。因果图法因果图（Cuase-effectGraph）是一种描述输入条件的组合以及每种组合对应的输出的图形化工具。为什么使用因果图法？我们之前介绍的等价类和边界值都是着重考虑输入条件，如果

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《控制论与科学方法论》，真心不错。书籍原文电子版PDF：https://pan.quark.cn/s/aa40d59295df（分类在学习目录下）控制论是一种让系统按照我们想要的方式运行的方法。以下是控制论、信息论、系统论的总结：控制论控制过程共有的几点：被控制对象必须存在多种发展的可能性人可以

1引言上篇讲了等价类划分和边界值分析法，而这两种方法只考虑了单个的输入条件，并未考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系的场景。基于此短板，因果图法和判定表法应运而生。2因果图法2.1概念及原理2.1.1定义一种描述输入条件的组合以及每种组合对应的输出的图

1引言上篇讲了等价类划分和边界值分析法，而这两种方法只考虑了单个的输入条件，并未考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系的场景。基于此短板，因果图法和判定表法应运而生。2因果图法2.1概念及原理2.1.1定义一种描述输入条件的组合以及每种组合对应的输出的图形化工