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速读原著-TCP/IP(SLIP:串行线路IP)

RFC 893[Leffler and Karels 1984]描述了另一种用于以太网的封装格式,称作尾部封装(trailer encapsulation)。这是一个早期B S D系统在DEC VA X机上运行时的试验格式,它通过调整I P数据报中字段的次序来提高性能。在以太网数据帧中,开始的那部分是变长的字段(I P首部和T C P首部)。把它们移到尾部(在 C R C之前),这样当把数据复制到内核时,就可以把数据帧中的数据部分映射到一个硬件页面,节省内存到内存的复制过程。 T C P数据报的长度是5 1 2字节的整数倍,正好可以用内核中的页表来处理。两台主机通过协商使用 A R P扩展协议对数据帧进行尾部封装。这些数据帧需定义不同的以太网帧类型值。现在,尾部封装已遭到反对,因此我们不对它举任何例子。有兴趣的读者请参阅 RFC 893以及文献[ L e ffler et al. 1989]的11 . 8节。

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如何在交叉验证中使用SHAP?

在许多情况下,机器学习模型比传统线性模型更受欢迎,因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而,机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如,集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能,但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题,可解释人工智能(explainable AI, xAI)被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型(所谓的黑匣子模型)如何进行预测,实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于,许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能,还要解释生成结果的方式。例如,在医疗领域,可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命,因此了解决策的驱动因素非常重要。此外,能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。

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