做 A/B 测试或者分析转化率的时候，经常会碰到那个老生常谈的问题：
“这数据的波动到底是干预引起的，还是仅仅是相关性？”
传统的分析手段和机器学习擅长告诉你什么能预测结果，但预测不等于因果。而在做决策，不管是干预、优化还是调整业务逻辑时，我们需要的是因果关系。
今天介绍一下 PyCausalSim，这是一个利用模拟方法来挖掘和验证数据中因果关系的 Python 框架。
https://avoid.overfit.cn/post/8c1d8e45c56e47bfb49832596e46ecf6
PyCausalSim：基于模拟的因果发现的Python框架
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爬youtube视频笔记
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使用vscode运行python，解释器为anaconda的虚拟环境，使用pip命令安装库失败解决方案
打开 Anaconda Prompt（不是 PowerShell 或 CMD）管理员模式
conda init powershell
使用此命令重置环境变量
然后使用此方法修改数字签名
https://blog.51cto.com/remotedev/11396769
最后安装库
https://blog.csdn.n…
软件工程学习日志2025.12.12
🎯 学习主题
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📖 核心收获
一、BS架构的基本概念
今天系统学习了BS架构的本质：
• BS是“浏览器/服务器”架构，这是现代Web开发的基石
• 工作流程…
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[JOI Open 2016] 摩天大楼
JOI Open 2016 摩天大楼标签插入/连续段 DP设 \(S = | f_1 - f_2| + | f_2 - f_3| + \cdots + | f_{N-1} - f_N|\)
因为 \(S\) 内的元素只跟相邻两项相关，考虑插入 DP。
考虑对于现在序列的两个相邻的数，以后有没有新…
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