大家好，我是程序员陶朱公。早些时候，我写过一篇文章：《程序员八重境界，你在哪一层？》认为程序员间是有层级差异的，文中我也较详细阐述了具体的差异性内容，感兴趣的小伙伴可以点开来看看。(到目前为止，该文阅读量已破十万➕，吸引了不少小伙伴的关注）今天我将从另一个视角来阐述一下到底程序

在做科研写论文的时候，我们总会听说要对数据进行差异性分析，那么何为差异性分析？差异性分析常用的方法有哪些？这些方法应该如何进行分类？如何选择？差异性分析的数据格式是怎么样的？软件如何操作、分析结果如何解读呢？今天我们通过这篇文章，对这些问题一一进行解答。一、什么是差异性分析？1

在数据研究中，常见的数据关系可以分为四类，分析是相关关系，因果关系、差异关系以及其它。本次所进行研究的关系为差异关系。对于差异性分析方法常见可以分为三类：参数检验、非参数检验以及可视化图形。一、参数检验1、参数检验的选择一般差异分析方法常见的参数检验方法一般有方差

在人工智能领域，架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架，使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型，如GPT和BERT，基于庞大而复杂的神经网络结构构成，这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数，能够学习和理解大量

变量说明：在确定分析方法前，我们需要了解手中的数据类型，这是最基础也是有必要的，在所有的数据类型中，我们将数据类型分为分类变量也为定类变量和连续变量也称为定量变量，那么什么是定类变量？什么是定量变量？定类变量通俗的讲数字大小不具有比较意义，比如性别中1代表男，2代表女，仅仅代表类

uView2.0与uView1.x之间，有着非常大的差异，由于2.0是重构版，所以1.x不能直接升级到2.x版本。2.0版本优化了一些组件的使用，对加强了form表单的校验。提供了通用性的customStyle参数，可以方便设置一些基础样式等等

ACE对模为1的归一化数据准确率最高。HD要求归一化方法相同这个我搞不懂。为什么HD要求信号和像素归一化方法相同呢？ACE对其要求不高变换归一化方法也只是略微变动。归一化就是对数据进行处理，希望让不同类之间的差异性大，同类之间差异性小。

“收藏从未停止，练习从未开始”，或许有那么一些好题好方法，在被你选中收藏后却遗忘在收藏夹里积起了灰？今天请务必打开你沉甸甸的收藏重新回顾，分享一下那些曾让你拍案叫绝的好东西吧！你可以从以下几个方面进行创作（仅供参考）这个在工作之前就做了很多研究，一直觉得不合适发表……重点参考文