本篇文章介绍了结构方程模型的两种算法， 一个是基于协方差矩阵的结构方程模型， 简称CB-SEM， 一个是基于最小二乘法的结构方程模型， 简称PLS-SEM， CB-SEM的代表软件是AMOS、MPLUS， PLS-SEM的代表软件是martpls。
本篇文章介绍两种结构方程模型的不同之处， 并在最后附有视频教程。

我们今天介绍一个软件是用来做声音克隆的， 比如你可以将你的声音克隆下来， 然后将一段任何其他人的录音转换成你的声音。
这个工具的全称是“SoftVC VITS Singing Voice Conversion Fork”， 简称为“so-vits-svc”。
我们今天网上看到的很多孙燕姿AI都是这种方法制作的。 我用我自己的声音制作了一段“蜜雪冰城”主题曲， 你可以听下像不像我的声音。

为了让结构方程模型（SEM）具有良好的拟合，我们往往对因子载荷有一个最低要求， 但是最低多少呢， 并没有严格的标准， 我搜索了全网，找到一些参考的值，大家可以看看，参考文献在最下面。

如何汇报pls-sem （Partial Least Square Structural Equation Modeling）的结果， 很多刚入门的学生都会有疑问，
因为它不像一般的统计方法， 只有一两个指标看需要汇报，
sem的结果有很多，而pls-sem又与cb-sem（Covariance Based Structural Equation Modeling）不同，使得汇报sem的结果比较困难，
也很容易遗漏重要信息。

所以我认为有必要写一篇文章， 总结一下pls-sem的汇报规范， 并且我们提供了案例方便大家效仿。

SPSS的Process做完调节效应分析以后， 给我们输出了一段代码帮助我们做简单斜率的图，
但是使用spss绘制简单斜率呢比较丑，所以我们做了一个便捷的工具， 可以帮助你快速绘制简单斜率图。

这个工具用于可视化简单效应图，
并且主要用于spss的process插件所产生的可视化数据。
在文章最后还提供了使用Excel绘图的方法，并且提供了Excel绘图模板，支持一键绘图，非常简单。

GLASSO（Graphical LASSO）网络分析模型。

GLASSO模型是一种估计稠密高维协方差矩阵的方法，可以用于构建变量之间的相关关系网络，以及对网络中的变量进行选择和筛选。

GLASSO模型的目标是通过最小化L1正则化的对数似然函数，同时惩罚协方差矩阵中的非零项，从而产生一个稀疏的估计矩阵。这个稀疏的矩阵可以用来表示变量之间的相关性，也可以用来筛选出最相关的变量。

GLASSO模型在机器学习、统计学、生物信息学等领域中得到了广泛的应用，特别是在处理高维数据时。

多层线性模型(Hierarchical Linear Model, HLM) 是一种线性回归模型，
其中包括一组低层回归模型，以及一个高层回归模型。
低层模型预测每个观察单位的响应变量，而高层模型对低层模型的回归系数进行建模，
从而对其他观察单位的回归系数进行预测。
HLM可以用于探究不同单位间的关系，并且可以处理嵌套数据（例如，学生在不同班级的数据）的情况。

这篇文章列出了James开发的$r_{wg}$ ( the inter-rater agreement index) 这个指标的计算方法，
$r_{wg}$是用于评估评分者内部一致性(inter-rater agreement index)的指标，

然后，我们给出了ICC （ intraclass correlation coefficients ） 的计算公式及其解释，
Intraclass相关系数（ICC）：这是一种用于评估评分者内部一致性的常用指标，可以考虑到评分者与评分者之间的关系。

我们会先列出公式， 然后解释公式， 最后给出计算的工具。

APIM是 Actor-Partner Interdependence Model 的简称，
下图是用于表示APIM的常用概念图， 今天我们将要从介绍概念开始，
带你理解APIM及其使用条件， 然后使用mplus做APIM的分析，
如果你没有学习过mplus， 不用担心， 我们尽量让教程保持简单， 适合刚入门的学生。

在本文中,我想讨论一下基于 Transformer 神经网络的代码细节，
因为很多人看了Transformer的理论架构以后还是云里雾里的，
所以你必须了解代码细节才能更深入的掌握Transformer架构。
这个架构是在这篇文章中提出《Attention Is All You Need》， 由Ashish Vaswani等人撰写。
Transformer已经有代码实现， 我已经在参考部分列出了其中一些。在阅读这些源代码时,我学习了一些技巧,这些技巧并未写在论文中，
所以我们想专门写一篇教程来介绍代码细节。