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统计月读(2024年10月) #1132

Closed ZichongWang closed 3 weeks ago

ZichongWang commented 1 month ago

请回复 issue 进行文章推荐与招聘投稿,内容须与统计/数据科学相关,是否采纳取决于编辑部意见。

文章推荐包括学术论文、博客、书籍、教程或软件等的推荐,如果是英文文章在月报发布后自动作为翻译备选文章。

招聘主要面向学术界与工业界的招聘信息发布且岗位要与统计/数据科学相关。

文章推荐格式如下:

推荐语:(几句话就可以,可长可短,有态度不严肃)

推荐人:(建议用真名)

链接:(论文建议给doi,其余给链接)

招聘信息格式如下:

岗位介绍:(例如博士生、博后、xx公司软件工程师等)

工作地点:(具体到城市)

联系方式:(网站链接或邮箱)

LingrenKong commented 1 month ago

推荐语:还在用静态统计图吗?不妨考虑一下Plotly,无论是Python还是R都有易用的方式。在Python中可以利用Plotly-express,快速入手操作,而R语言可以直接利用Plotly对ggplot2的支持,把旧图转换成动态图。

推荐人:孔令仁

链接:https://plotly.com/python/plotly-express/https://plotly.com/ggplot2/

ZichongWang commented 4 weeks ago

推荐语:推荐一个很不错的深度学习可视化工具Wandb,可以实时掌握代码运行的各种参数并且非常方便地看到各种曲线。最棒的是他是在线的,可以随时在手机上查看。此外还提供模型调参、微调的工具箱。

推荐人:王子翀

链接: https://wandb.ai/site

MelodyRen1998 commented 3 weeks ago

推荐语:推荐一篇 2024 年发表于 JRSSB 的文章,这篇文章提出了一种基于整合 conformal $p$ 值的分布外检验方法,利用带标签的异常值作为辅助信息,有效提升检验的功效。该方法结合了 inductive 和 transductive 推断策略,通过适应性加权提高 $p$ 值的精确度,并自动选择最有利的分类模型。与现有方法相比,该方法不仅在多重检验中提供严格的错误发现率控制,还显著提升了功效,在模拟和真实数据上的实验中都表现较为优异。

推荐人:任怡萌

链接:https://doi.org/10.1093/jrsssb/qkad138

ZichongWang commented 3 weeks ago

推荐语:一篇nature的关于AI4Science的综述文章,里面讲述了AI在科学发现上做出的贡献,包括辅助生成科学假设、优化参数、非标注数据学习的能力、强化学习的应用。同时也提及了一些挑战,目前的研究范式是强data driven的,非常依赖高质量的数据。当然这篇文章成稿于23年初、发表于23年8月,很多这两年发生的大事情没有包括进来,但是仍然值得一看。附上nature的链接和一作在知乎的解读。该作者是一个很厉害的人,可以关注关注他的知乎hhh

推荐人:王子翀

链接:https://www.zhihu.com/question/547902474/answer/3147413677 https://www.nature.com/articles/s41586-023-06221-2

Ryanna-github commented 3 weeks ago

推荐语:分享一个在 shiny 中加入聊天插件的小工具

推荐人:任焱

链接:https://github.com/jcheng5/shinychat

TheHiddenObserver commented 3 weeks ago

推荐语:推荐一个学习强化学习的网站,网站上有强化学习的一些算法,并给出了相应算法的Python代码,学习强化学习可以用这个网站边学原理边学代码 推荐人:林子谦 链接:https://hrl.boyuai.com/

ZichongWang commented 3 weeks ago

推荐语:一个网站,里面有一些小的totorial,可以帮助大家快速入门一些计算机的基本操作,比如git、shell、vim等等。这些知识难以在课堂上学到但是又经常用。这个网站是几位MIT的大佬建立的,旨在帮助cs的学生。甚至有中文翻译版

推荐人:王子翀

链接:https://missing-semester-cn.github.io/

GepingChen commented 3 weeks ago

推荐语:作者是Jerzy Wieczorek,在其个人博客里有他在CMU统计与数据科学系从第一学期到第十学期的学期总结,读起来比那本著名的“The PhD Grind”更令我感同身受。又是一年申请季,考虑申请统计PhD的同学们可以作为参考。

推荐人:陈格平

链接:https://civilstat.com/stats-edu-and-jobs/

Ryanna-github commented 3 weeks ago

推荐语:一切知识只要学习界面生动有趣可交互都会变得有意思起来!今天是尝试成为 vim master 的一天。

推荐人:任焱

链接:https://openvim.com/

rucnyz commented 3 weeks ago

推荐语:一个学习generation AI的roadmap!里面包含了大量从AI基础知识到前沿研究的资料链接。作为资料索引很合适,从零学习也很合适 推荐人:聂宇舟 链接:https://genai-handbook.github.io/

ZichongWang commented 3 weeks ago

推荐语:一篇关于DM在Protein上应用的综述,写的非常详细、通俗易懂。文章是23年12月投稿的,涵盖大部分已有的方法。作者是MIT的大佬Yim,发了不少这个领域非常有影响力的文章 (include RFDiffusion)。

推荐人:王子翀

链接:https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/wcms.1711

yixuan commented 3 weeks ago

推荐语:一个可以在浏览器中直接运行 Stan 程序的应用,非常适合展示和教学用。

推荐人:yixuan

链接:项目地址(https://github.com/flatironinstitute/stan-playground);效果展示网站(https://stan-playground.flatironinstitute.org

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yixuan commented 3 weeks ago

推荐语:一个对变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)模型进行解释和可视化的网站,有很多可以交互的元素。

推荐人:yixuan

链接:项目地址(https://github.com/xnought/vae-explainer);效果展示网站(https://xnought.github.io/vae-explainer/

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yixuan commented 3 weeks ago

推荐语:江湖极客肖楠童鞋教你用几十行核心代码实现一个主题模型,有原理有代码,顺便还推荐了 Rye 这个包管理工具。

推荐人:yixuan

链接:项目地址(https://github.com/nanxstats/tinytopics);博客(https://nanx.me/blog/post/tinytopics/

ZichongWang commented 3 weeks ago

本月到此结束,完结撒花!