什么是机器语言 计算机是不能理解高级语言，当然也就不能直接执行高级语言了。计算机只能直接理解机器语言，所以任何语言，都必须将其翻译成机器语言，计算机才能运行高级语言编写的程序。...如何把我们写的代码转变为机器语言 编译： 把程序源代码都编译成机器语言（二进制），保存为二进制文件 计算机可以直接运行，执行速度快 C、c++、GO、Swift、Object-C......解释： 在程序执行的时候才会一行一行的处理成机器语言 执行速度慢 JavaScript、Python、Ruby、PHP... 本质：计算机本身只能识别机器语言（二进制）
编译型和解释型的区别 先来看看编译型语言定义： 编译型语言首先是将源代码编译生成机器指令，再由机器运行机器码(二进制)。...扩展 编译型和解释型的定义是对立存在的，但也可以在一个语言中同时存在。比如 java 语言同时兼有编译型和解释型特点。...因此，现在用编译型和解释型区分语言是行不通的。 动态语言和静态语言 我们常说的动态语言和静态语言，其实是指动态类型语言和静态类型语言。...先来看看动态类型语言： 动态类型语言，是指数据类型的检查是在运行时做的。用动态类型语言编程时，不用给变量指定数据类型，该语言会在你第一次赋值给变量时，在内部记录数据类型。...再来看看静态类型语言的定义： 静态类型语言，是指数据类型的检查是在运行前（如编译阶段）做的。 小结： 动态类型语言的优点是不需要写多种数据类型的代码，代码相对简洁一些，方便代码阅读。
解释性语言和编译型语言的区别和不同 解释性语言编译型语言概念计算机不能直接的理解高级语言，只能直接理解机器语言，所以必须要把高级语言翻译成机器语言，计算机才能执行高级语言的编写的程序。...特征解释性语言的程序不要编译，省了道工序，解释性语言在运行程序的时候才翻译，比如解释性Java语言，专门有一个解释器可以直接执行Java程序,每一个语句都是执行的时候才能翻译。...这样解释性语言每执行一次要翻译一次，效率表较低。编译型就是编译的时候直接编译成机器可以执行的（.exe .dll .ocx）,编译和执行是分开的，但是不能跨平台。...区别对于解释性语言而言，程序运行时的控制权在解释器(jre,.net)而不再用于程序。对于编译器而言，运行时的控制权在用户程序。...一些网页脚本，服务器脚本以及辅助开发接口这样的对速度要求不高，对不同系统的兼容性有一定要求的程序则通常使用解释性语言，如Java、JavaScript、VBScript、Perl、Python、Ruby
本文将深入探讨解释性AI与可解释性机器学习的概念、方法和代码实现，帮助读者全面理解这一重要主题。 1. 为什么需要解释性AI？...即便这些模型在许多任务中表现出色，如图像识别、自然语言处理等，但其复杂的内部结构和特征提取过程使得人类难以理解其逻辑，这种现象被称为“黑箱问题”。...解释性AI的分类 可解释性可以从多个维度来考虑： 可解释性 vs 可理解性：可解释性通常指通过后处理方法使复杂模型变得可解释，而可理解性更侧重于构建本身就易于解释的模型。...可解释性机器学习的方法 3.1 模型本身具有可解释性 一些简单的模型具有天然的可解释性，例如： 线性回归：通过模型系数可以直接理解特征对预测的影响。...构建具有可解释性的模型 并不是所有机器学习任务都需要深度模型，对于一些需要高可解释性的任务，我们可以选择一些本身就具有良好可解释性的模型。
XAI系统通常通过自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术来分析和解释大量文本、数据和语音信息。这些技术可以帮助系统理解和解释复杂的数据，并提供有用的解释和洞察。...可解释性模型：XAI系统可以使用可解释性模型来解释机器学习模型的工作原理和决策过程，帮助用户理解模型的预测结果。...在安全领域，可解释性AI可以帮助识别和解释潜在的安全威胁，从而提高安全性。 四、可解释性AI的评估与度量 评估和度量AI的可解释性是一个重要的问题。...五、可解释性AI的未来发展 可解释性AI有很大的发展潜力，未来的发展趋势包括算法改进、数据标准化和自动化解释方法等。随着技术的发展，我们可能会看到更多的自动化工具和平台用于评估和改进AI的可解释性。...六、可解释性AI的实践经验与案例分析 在实际应用可解释性AI的过程中，一些实践经验包括使用可视化技术来展示AI决策过程、使用人类判断法来评估AI的可解释性以及使用决策树分析法来理解模型决策等。
function () { var lang = navigator.language||navigator.userLanguage;//常规浏览器语言和IE浏览器 lang = lang.substr...var type = navigator.appName; if (type == "Netscape"){ var lang = navigator.language;//获取浏览器配置语言...，支持非IE浏览器 }else{ var lang = navigator.userLanguage;//获取浏览器配置语言，支持IE5+ == navigator.systemLanguage... }; var lang = lang.substr(0, 2);//获取浏览器配置语言前两位 if (lang == "zh"){ alert(lang); /...window.location.replace('url');//中文编码时打开链接 }else if (lang == "en"){ window.location.replace('url'); }else{//其他语言编码时打开以下链接
js开发积累 [size=13.3333px] 一、在js中遍历数组与其他语言的不同之处 for(var x in myvars){ alert(myvars[x]);//注意访问的方式不同 x才是数组下标...0,.... } 其他语言遍历类似这样的: foreach(数组名 as 键名->值) or foreach (数组名 as 值) 二、js定义类以及其成员的方式 var Class...因为没有类，类就是使用函数进行模拟实现其他语言类的方式 2.JS中的所有function都是一样的，但是用途可能是不同的（用作构造对象抑或是执行一个过程）。 使用new就是将函数模拟成类进行使用。...因为child方法中有call方法 alert(c.b); 个人理解：js中没有类的概念。所有东西都是对象。所有就无法像其他语言一样，可以使用extends实现类继承。...原因是什么,书上说大致意思是：因为js是一种弱类型的语言。这就意味着，可以用变量引用任何东西。JavaScript 也将该函数名看作是一个变量。
作者丨孙裕道 编辑丨极市平台 导读 人脸识别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战，当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。...自然深度学习中的很重要领域人脸识别的可解释性也是一个很大的挑战，当前在这方面探索的方法有网络注意力、网络解剖或综合语言解释，然而，缺乏网络比较和量化可解释结果的真相，尤其是在人脸识别中近亲或近亲之间的差异很微妙...论文贡献 该论文的贡献可以归结为如下三点，分别如下所示 XFR baseline：作者基于五种网络注意力算法为XFR（人脸识别的可解释性）提供了baseline，并在三个用于人脸识别的公开深度卷积网络上进行了评估...模型介绍 人脸识别的可解释性(XFR) 该论文的创新点可能是从Facenet中得到一定的灵感。XFR的目的是解释人脸图像之间的匹配的内在关系。
最近的视觉语言模型（VLMs）如CLIP 的进展在模型的可解释性方面提供了有希望的步骤。 CLIP 是一个对比视觉语言预训练模型，它在400百万（图像-标题）对上进行训练，这些数据来自互联网。...本文的结构如下： 在第二部分，作者进行了视觉语言模型、微调技术、可解释性和视觉推理的文献综述。 第三部分详细解释了作者提出的方法。 在第四部分，作者分析实验并展示结果。...II Related Work Ii-A1 Vision Language Models 视觉-语言模型（VLMs）迅速崛起，在视觉信息与自然语言之间建立了强烈的联系。...无论训练数据集如何，与DORR和CLIP相比，作者的方法在Food-101数据集上显示出显著更好的可解释性。这种能力可以增强视觉语言模型在专业领域中的可信度和泛化能力。...V Conclusion 总之，作者的论文提出了一种新颖的方法，用以增强如CLIP之类的大型视觉语言模型（VLMs）的可解释性。
当前页面的）整个 URL： document.write(location.href); 以上代码输出为： http://www.w3school.com.cn/js.../js_window_location.asp Window Location Pathname location.pathname 属性返回 URL 的路径名。...实例 返回当前 URL 的路径名： document.write(location.pathname); 以上代码输出为： /js/js_window_location.asp
机器学习模型的可解释性 机器学习模型的可解释性是指人类能够理解并理解决策原因的程度，这在业务应用中尤为重要。高可解释性的模型不仅有助于开发人员在建模阶段理解模型，还能在必要时进行优化调整。...可解释性的重要性体现在多个方面： 辅助决策：可解释性使人们更容易理解为什么模型做出了某些决定或预测，从而提高对模型的信任度和接受度。...最新的机器学习模型可解释性技术和方法有哪些？ 最新的机器学习模型可解释性技术和方法主要包括以下几种： 局部可解释性工具：这类工具旨在解释模型在特定输入上的行为。...解释性工具的应用：利用各种解释性工具和技术，如局部可解释模型不可解释性（LIME）、集成梯度（IG）等，帮助理解模型的预测过程和结果。...近年来，学术界已经开发出许多可解释性工具和方法，如局部可解释性、规则可解释性和概念可解释性等。未来，这些工具和方法将不断完善，并在实际应用中得到更广泛的应用。
当原始特征众多时，可解释性分析将特别重要。 科学的目标是获取知识，模型本身应该成为知识的来源，而不是结果或数据。...上述两种分类方法的关联： 可解释方法的返回结果 Feature summary：一些可解释性方法返回每个特征的一些统计信息，比如每个特征一个重要性衡量。...可解释性的范围 全局可解释 这个层级的可解释性指的是，模型如何基于整个特征空间和模型结构、参数等作出决策的。什么特征是重要的，特征交互会发生什么。...模型的全局可解释性可以帮助理解，针对不同特征，目标变量的分布是什么。 局部可解释 局部可解释性更加关注单条样本或一组样本。这种情况下我们可以将模型看做是一个黑盒，不再考虑模型的复杂情况。...因此局部可解释性可能相比全局可解释，更加准确点。 1.3 可解释的模型 最简单的机器学习可解释性就是直接使用可解释模型，比如逻辑回归、线性模型、决策树。
意图 临时变量可以帮助你将表达式分解为比较容易管理的形式 在较长的算法中，可以运用临时变量来解释每一步运算的意义 示例 /** * 引入解释性变量之前 * Created by luo on 2017...something } } private boolean wasInitialized() { return false; } } /** * 引入解释性变量之后
可解释性旨在帮助人们理解： 如何学习的? 学到了什么? 针对一个特定输入为什么会做出如此决策? 决策是否可靠?...with condaconda install -c conda-forge shapbr 使用Shap库构建瀑布图 使用Shap库构建Beeswarm图 使用Shap库构建部分依赖图 LIME 在可解释性领域...与外形/石灰解释性有关。它可以使用SHAP/Lime作为后端，也就是说它只提供了更好看的图表。...InterpretML展示了两种类型的可解释性：glassbox模型——为可解释性设计的机器学习模型（如：线性模型、规则列表、广义可加模型）和黑箱可解释性技术——用于解释现有系统（如：部分依赖，LIME...使用统一的API并封装多种方法，拥有内置的、可扩展的可视化平台，该包使研究人员能够轻松地比较可解释性算法。
本文对机器学习模型可解释性相关资料汇总survey。 综述 机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。...机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。...可解释性特质： 重要性：了解“为什么”可以帮助更深入地了解问题，数据以及模型可能失败的原因。 分类：建模前数据的可解释性、建模阶段模型可解释性、运行阶段结果可解释性。...可解释性的范围 如何定义可解释性的范围和界限？一些有用的方面可以是模型的透明度，公平性和责任性。全局和局部模型解释是定义模型解释范围的明确方法。...27.png 该方法可以在大多数编程语言中容易地实现并且集成到现有的神经网络框架中。当应用于深度ReLU网络时，LRP可以被理解为预测的深度泰勒分解。
CentOS 7 配置JS语言开发环境（JavaScript） 安装ServerSide JavaScript环境“Node.js” 安装Node.js和包管理工具npm [root@linuxprobe...linuxprobe ~]# yum --enablerepo=epel -y install nodejs npm 创建一个测试工具 [root@linuxprobe ~]$ vi helloworld.js...console.log('listening on http://127.0.0.1:1337/'); # run server [root@linuxprobe ~]$ node helloworld.js..."> var socket = io()...安装ServerSide JavaScript环境Node.js 4（LTS） 可以从CentOS SCLo软件存贮库进行安装 # install from SCLo [root@linuxprobe
来源：机器学习算法那些事、图灵人工智能 本文约2400字，建议阅读5分钟 本文浅谈神经网络的可解释性。...本文按照以下的章节进行组织： 人工智能可解释性的背景意义 神经网络可解释性的分类 总结 1、人工智能可解释性的背景意义 1.1 什么是可解释性 Interpretability (of a DNN) is...解释（Explanations），是指需要用某种语言来描述和注解 理想情况下，严谨的数学符号-逻辑规则是最好的解释（D Pedreschi et al., 2019）。...而可理解的术语可以理解为计算机跟我们人类能够沟通的语言。以前我们很多研究关于人类跟计算机表达的语言例如计算机指令，现在是反过来计算机根据现有的模型给我们解释。...b）可解释性有助于发现潜在的错误；也可以通过debug而改进模型。
大家好，我叫张拳石，UCLA博士后。目前在朱松纯老师的实验室，带领一个团队，做explainable AI方向。本文的题目有些大，这篇短文中，我只简单谈谈个人对...
在输出中，您将得到每对特性的列表。列表将有3个值，第一个值是该对中第一个特性的索引，第二个值是该对中第二个特性的索引，第三个值是该对的特性重要性得分。具体实施请...
作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数据集和评估指标，将是这一方向非常值得参考的一篇文章。 ?...Abstract 近年来，深度学习模型的可解释性研究在图像和文本领域取得了显著进展。然而，在图数据领域，既没有针对GNN可解释性的统一处理方法，也不存在标准的 benchmark 数据集和评估准则。...然而，这些研究只关注图像和文本领域的解释方法，忽略了深度图模型的可解释性。 GNN 的可解释性 与图像和文本领域相比，对图模型解释性的研究较少，然而这是理解深度图神经网络的关键。...作者将介绍最近提出的几种针对解释性问题的评估度量方法。...5.2.2 Sparsity 从输入图数据的角度来分析解释性方法的性能，解释性方法应该是稀疏的，这意味着它们应该捕捉最重要的输入特征，而忽略不相关的特征，可以用稀疏度（Sparsity）指标衡量这样个特性
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