区分信任的两个不同的（但相关的）定义很重要： （1）信任预测，即用户是否充分信任单个预测，以便基于该预测采取一些行动； （2）信任模型，即用户是否信任模型在部署时以合理的方式运行。 这篇文章提出为单个预测提供解释作为“信任预测”问题的解决方案，并选择多个这样的预测（和解释）作为“信任模
对 HelloWorld 程序的解释 HelloWorld 程序的代码如下所示： 接下来，我们对这个代码进行简单的解释，这里只是一个简单的说明，要彻底弄明白还需要后面课程的铺垫，大家耐心等待。对于以上的程序我要说这么几点： 第一：public 表示公开的（关键字，固定写法） 第二：class 用来声明一个类（关键字，固定写
目录 原问题的转化对偶问题 原问题的转化 还记得我们求最优解的原始问题嘛？ 我们之前已经通过KKT算法得到了对于这个问题的最优解的求取办法，那为什么还要继续引出对偶问题呢？因为将原始问题转化为对偶问题是求解带约束优化问题的一种方法，当然这不是唯一的方法，只不过转化为
1.id id相同的情况下：表示没有执行的先后顺序id不同的时候：id数值越大越先执行id有相同和 不同的：相同的查询为一组，同上，id越大越先执行 2.select_type select-type含义SIMPLE简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNIONPRIMARY查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询标记为该
约瑟夫环问题 这个问题是以弗拉维奥·约瑟夫命名的，他是1世纪的一名犹太历史学家。他在自己的日记中写道，他和他的40个战友被罗马军队包围在洞中。他们讨论是自杀还是被俘，最终决定自杀，并以抽签的方式决定谁杀掉谁。约瑟夫斯和另外一个人是最后两个留下的人。约瑟夫斯说服了那
1.python是什么编程语言。 1.1 编译型与解释型。 编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快; 而解释器则是只在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后
作业报告 课程名称软件需求分析与建模班级18软5作业名称期末个人专题报告教导教师董瑞生姓名黄奕琛学号1814080902508日期2020.12.18 目录 1.名词解释与根据项目理解 2.个人心得 3.发展建议 1.名词解释与根据项目理解 1.Requirements baseline 官方解释： A requirements base
接着第五章，此时已经有了一个切入点的工作标题，在项目过程中，下一个步骤是要问一些自由问题。 第六章提出了一个新概念：自由问题。 自由提问让你在设计过程中找到那些有关全局的问题,这样你就能够进人正确的方向,而远胜于孤立无援。由于他们对所有设计项目都是适用的,所以他们可以提前
美国新的州隐私和安全法律解释:你的企业准备好了吗?本文续接昨日的话题探讨美国新的网络安全、数据安全和数据泄露通知法律。 纽约州金融服务部，金融服务公司的网络安全要求（23 NYCRR 500） 纽约阻止黑客入侵并改善电子数据安全（SHIELD）法案 马萨诸塞州法案H.4806 -一项有关
一、算法简介 LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier》中介绍的局部可解释性模型算法。该算法主要是用在文本类与图像类的模型中。 1.算法主要用途 在算法建模过程中，我们一般会用测试集
虚拟数据中心（VDC）：将云计算概念运用于数据中心的一种新型的数据中心形态 Hypervisor：一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的中间软件层,可允许多个操作系统和应用共享硬件，即虚拟机监视器(虚拟化管理引擎)DNS：域名解析系统HDCP: 数字内容保护技术VAPP：用于存储一个或多个虚拟机的容
在算法建模过程中，我们一般会用测试集的准确率与召回率衡量一个模型的好坏。但在和客户的实际沟通时，单单抛出一个数字就想要客户信任我们，那肯定是不够的，这就要求我们摆出规则，解释模型。但不是所有的模型都是规则模型，一些黑盒模型（比如神经网络）有着更高的准确率，但是无法给出
在这篇笔记中分享前段时间我对于LIME算法的调研。 一、算法简介 LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier》中介绍的局部可解释性模型算法。该算法主要是用在文本类与图像类的模型中。 1.
在本文中，我们将介绍一种方法，用来解释这篇论文中的任何一种分类器的预测结果，并且用开源包来实现。 动机：我们为什么要理解预测结果？ 机器学习如今是非常火的一个话题。随着计算机在围棋等游戏中击败人类专家，许多人不禁要问机器是否也能胜任司机的工作，甚至是取代医生？ 现在很多前
https://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?k=j_Sw_702p2NwG_pqHK_bQBfgWrbWD3NG&authKey=MuQE2ns4trI3vJ5VoIN6BsQCEKmG9pA0TLQDL19DO50oc5dFGxPkxHG8e7Xbmlal&noverify=0 一．单选 9.临产孕妇黄某由于胎盘早剥被送往医院抢救,若不尽快进行剖宫产手术将危及母子 生命。当时黄某处于昏迷状
python是一种编程语言。但这种语言有多种实现，而且与其他语言不同，python并没有一个专门的机构负责实现，而是由多个社区来实现。 其中使用c语言开发的叫做python，在于别的语言开发的python对比时为避免歧义通常称为CPython。 同样的，使用java开发的叫做JPython，使用.net开发的叫
1. NTU RGB+D 数据集概述 NTU RGB+D 是由南洋理工大学的Rose Lab 实验室提出来的人体（骨架）行为识别数据集。具体详细情况可以参考链接，NTU RGB+D只是其中一种模态数据。因为在课题中需要用到该数据集，所以简单记录一下自己对于这个数据集的理解，以及可能在我们的模型中，该数据输入的格
CrashLoopBackOff：容器退出，kubelet正在将它重启 InvalidImageName：无法解析镜像名称 ImageInspectError：无法校验镜像 ErrImageNeverPull：策略禁止拉取镜像 ImagePullBackOff：镜像正在重试拉取 RegistryUnavailable：连接不到镜像中心 ErrImagePull：通用的拉取镜像出错 CreateContainerC
何为一致性？ 初学数据库事务时老师讲到数据库四大特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。 原子性和持久性概念基本秒懂，隔离性也好理解。但这个一致性实在让人摸不着头脑。什么和什么一致？体现在哪里？ 先看看官方的套娃解释：一致性是指事务
Interpretable Explanations of Black Boxes by Meaningful Perturbation Motivation & Contribution? 研究动机和贡献 Motivation： 目前大多数研究对分类器解释的算法主要是启发式的，含义不够清楚。[19、16、8、7、9] 从正式的角度重新定义了可解释性的含义，可解释性是为了探索
1 题型知识解读 @1 该类题型主要考察基础知识，最基本的能力是：能够准确找到解释的对象，同时能够找到充足的理由，辨析干扰选项。 @2 题型判定：题干给出一段关于某些事实或现象的客观描述，要求对这些事实、现象、矛盾等进行解释。主要考查解释现象，解释矛盾两种题型。 @3 解题思路：解释型
01 2010年某省物价总水平仅上涨2.4%，涨势比较温和，涨幅甚至比2009年回落了0.6个百分点。 可是，普通民众觉得物价涨幅较高，一些统计数据也表明，民众的感觉有据可依。2010年某月的统计报告显示，该月禽蛋类商品价格涨幅达 12.3%，某些反季节蔬菜涨幅甚至超过20%。以下哪项如果为真，最能解释
title :HTTPServlet的解释 将Servlet接口中的其他的方法做了默认空实现，只将service()方法作为抽象 将来定义servlet类时，可以继承GenericServlet，实现service()方法即可 HTTPServlet（有七种解决方式） 不用再去判断请求方式，对http协议的一种封装 复写doGet(){}方法，浏览器直接请求
学习php，就要学习js，有时候就会搞混一些概念 php是一种编译解释型语言，而js是一种解释型语言 js代码是逐行读取运行，那么如果写像java那样的同名方法，下面的就会把上面的同名方法覆盖，所以不存在重载这一说 php代码需要编译过后才能解释运行和java一样，但是方法名不能像java那样支持重载
Nginx的并发能力在同类型网页服务器中的表现，相对而言是比较好的，因此受到了很多企业的青睐，我国使用Nginx网站的知名用户包括腾讯、淘宝、百度、京东、新浪、网易等等。Nginx是网页服务器运维人员必备技能之一，下面为大家整理了一些比较常见的Nginx相关面试题，仅供参考： 1、请
