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合成控制法的原理和扩展实现
(bjt.name)
【简介】
本文介绍了合成控制法(Synthetic Control Method,SCM)原理及其扩展:首先通过选择多个未受干预单位并加权构建一个“合成对照组”,以模拟受干预单位在无干预情况下的表现;然后详细推导了权重 W 与协变量权重矩阵 V 的嵌套最优化过程;最后介绍了“合并损失函数 + 正则化(Lasso/ElasticNet)”的扩展方案,以增强模型稳健性。适用于政策或市场活动影响评估。
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@技术头条
2025-11-12 00:27 / 0个评论
要不要再学学下面的文章?
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Go协程池深度解析:原理、实现与最佳实践
(www.zhengwenfeng.com)
文章系统解析 Go 协程池的实现原理和实践,包括为何需要协程池、基本实现方式、协程数设置依据及性能对比测试。示例代码演示如何手动构建协程池,并推荐三种高性能第三方库(如 ants、tunny)。适合进行高并发控制和资源管理优化的场景。
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@技术头条
2025-11-12 00:32
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WebSocket协议详解与c++&c#实现 - 知然
(www.cnblogs.com)
这篇文章详细介绍了 WebSocket 协议的工作原理,包括握手过程、数据帧格式以及如何在 C++ 和 C# 中实现 WebSocket 通信。作者提供了一个轻量级的 WebSocket 解析库,特点是仅包含一个头文件、逻辑清晰且不依赖特定的网络接口,方便集成。此外,文章还提供了一个在线的 WebSocket 模拟客户端,便于测试和理解 WebSocket 的通信过程。
适合人群:对网络编程感兴趣的开发者,尤其是使用 C++ 或 C# 进行服务器开发,并希望深入理解 WebSocket 协议及其实现的工程师。
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@技术头条
2025-01-19 23:59
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StarRocks 物化视图刷新流程和原理
(crossoverjie.top)
物化视图通过预计算显著提升查询性能,其刷新方式分为全量刷新和增量刷新。全量刷新适合一致性要求高的场景,增量刷新则高效应对数据变更。StarRocks独特的分布式引擎和自动优化策略,让数据处理更高效。你更倾向用哪种刷新方式?
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@技术头条
2024-11-23 21:44
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第一性原理思考:解决问题的通用框架(续)
(blog.devtang.com)
本文深入探讨了几种思维框架,包括28原理、谬误推导和终局思维等,帮助在决策中聚焦关键因素,判断信息真伪。文章还列举了常见误区,如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等,提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析,这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。
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@技术头条
2024-11-02 16:25
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第一性原理思考:解决问题的通用框架
(blog.devtang.com)
本文介绍了解决问题的通用框架,基于“第一性原理”思考,分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据,建立问题模型,量化核心指标并不断优化策略,可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位,但帮助接近真实问题,为复杂决策提供可靠支持。
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@技术头条
2024-11-02 16:20
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Android|使用阿里云推流 SDK 实现双路推流不同画面
(mazhuang.org)
想知道如何在 Android 中通过阿里云 SDK 实现双路推流不同画面?本文介绍了一个巧妙的解决方案,虽然阿里云 SDK 不支持原生多路推流,但通过跨进程调用,实现了同时推送不同区域的画面,适用于直播和录播场景的分离展示。开发者不容错过的实战分享,赶快阅读!
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@技术头条
2024-09-08 23:26
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让AI 实现一个红黑树
(colobu.com)
文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家(如Rob Pike)实现红黑树,并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题,但通过不断调整和AI协作,最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。
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@技术头条
2024-08-06 07:52
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如何用简单的Web方法实现图片的马赛克效果
(www.zhangxinxu.com)
文章介绍了如何通过简单的Web技术实现图片的马赛克效果。作者主要讨论了使用SVG滤镜来实现此效果,尤其是通过使用像<feFlood>、<feComposite>和<feMorphology>等SVG元素。此外,文章还探讨了通过CSS属性image-rendering: pixelated来模拟马赛克效果的方法,即通过放大小图片来达到效果。文中提供了详细的示例和代码片段来帮助实现这些效果。
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@技术头条
2024-08-06 07:48
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Agent是如何工作的:概念及LangChain实现
(it.deepinmind.com)
LLM(大型语言模型)在自主Agent领域的应用受到了广泛关注。你可能已经在诸如Auto-GPT、BabyAGI等流行应用中了解过它们的用法,这些应用几乎每天都层出不穷。
理解这些应用的基本原理并不复杂,因为大多数工具的工作流程大致相同。
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@技术头条
2024-03-31 21:13
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Memcached的存储原理解析
(www.codedump.info)
最近工作上的需要,需要做一个LRU形式管理内存的分配器,首先想到的就是Memcached这个项目。早些年粗略的看过一些,有个大体的了解,这一次看下来发现其LRU算法做了不少的改动。
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@技术头条
2024-03-21 23:21
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