部分依赖图简称PDP图,能够展现出一个或两个特征变量对模型预测结果影响的函数关系:近似线性关系、单调关系或者更复杂的关系。
前言:今天在开发应用的时候用到android-support-v7-appcompat以及support-v4这两个依赖库的时候遇到一些问题,code在编译的时候没有问题,在run的时候却报错函数找不到【ViewCompat.setFitsSystemWindows符号找不到】。
集成树(tree-based ensemble learning)中,最有名的就是随机森林树(Random Forest,简称RF)与梯度提升树(Gradient Boosting Trees,简称GBM)。而近年在Kaggle 竞赛平台中最火红的XGBoost 也是基于GBM 所延伸出来的演算法。在解释集成树有三个非常好用的方法: 特征重要度(Feature Importance) 部分相依图(Partial Dependence Plot,简称PDP) 个体条件期望图(Individual Conditional Expectation Plot,简称ICE Plot) 这三个方法属于「事后可解释性(post hoc)」并且「通用于任何一种演算法模型(model-agnostic)」。
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。
来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么,以及如何在 Python 中制作它们。 部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充特征)。它们是通过将模型
在上一篇《unittest批量组织依赖用例(一)》,我们讲了在拿到依赖case的情况下如何批量生成测试方法,那么如何组织依赖case呢,我们今天来试试~本次以Excel为例,做一个简单的依赖case读取与执行~实现代码与业务逻辑解耦(这篇只介绍如何设计,具体设计可以自行根据需求变化~)
Zone.js是angular团队参照NodeJS的Domain,Dart的Zone,为angular 2开发的核心组件。 一开始,我对Zone.js是拒绝的。我们知道类似的 Domain 模块,主要是为了解决异步错误跟踪问题。所以,当我没有太强烈的错误跟踪需求的时候,Zone.js有啥用? 然而execution context不仅仅可以用来跟踪异步错误,还可以做一些猥琐而实用的事情。 先来理解一下 execution context Zone.current.fork({}).run(functio
Zone.js是angular团队参照NodeJS的Domain,Dart的Zone,为angular 2开发的核心组件。
注:本篇解决方案内容实现转自:http://mysalesforceescapade.blogspot.com/2015/03/getting-dependent-picklist-values-from.html
作者:Yimou Li, DaviD TurkingTon, anD aLireza YazDani
分析综合结果的方法: * 首先分析对于添加的优化指令是否综合实现,若不能实现,原因是什么? * 然后分析代码pipeline的情况。SDAccel对于嵌套的for循环来讲:pipeline内层的for循环全部unroll,pipeline外层的for循环试图进行Flattening,Flatten成功则统一到一个pipeline中。 * 对于pipeline的循环进一步分析II值是多少,理论能优化到多少?
本文作者:IMWeb 杨文坚 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 Zone.js是angular团队参照NodeJS的Domain,Dart的Zone,为angular 2开发的核
注:本篇解决方案内容实现转自:http://mysalesforceescapade.blogspot.com/2015/03/getting-dependent-picklist-values-from.html 群里面有个小伙伴问了一个关于两个有Dependence关系的Picklist字段如何在Apex中通过control字段的值获取到Dependence字段的值,针对Salesforce配置来说,我们很好配置出两个Dependence字段的关系,通过点击设置一下include关系即可。如下图,我们在
https://baike.baidu.com/item/%E7%A7%92/2924586
「注:请先阅读作者的README.md文档https://gitee.com/yu_xiao_qi/pytest-auto-api2/blob/master/README.md」
Unity AssetDatabase类中提供了获取资产依赖项的API,如果我们想要获取某一资产被哪些资产引用,可以通过如下思路去实现:
集成学习通过结合多个基学习器来提高模型的性能和稳定性。常用的集成学习方法包括袋装法(Bagging)、提升法(Boosting)和堆叠法(Stacking)。
只需要打开任意就近的GTF(Gene Transfer Format)文件即可,它是一种广泛使用的基因组注释文件格式,它详细描述了基因组中的各种基因特征。在GTF文件中,每一行代表一个基因组特征,并且通常会包含该特征的类型(gene_type)、位置、分数、链、相位以及属性等信息。属性字段(通常在第九列)可以包含多种不同的标签,其中就包括了gene_type,它描述了基因的具体类型。我们简单的统计如下所示:
像我们熟悉的 vue-cli,create-react-app 等脚手架,只需要输入简单的命令 vue init webpack project,即可快速帮我们生成一个初始项目。在实际工作中,我们可以定制一个属于自己的脚手架,来提高自己的工作效率。
随着需求的迭代, 业务越来越复杂, 再修改原有代码, 就很可能引入bug, 需要对整个服务进行测试. 而策略模式就是其中最常用的解决方式.
Salesforce LWC学习(六) @salesforce & lightning/ui*Api Reference
今天讲一下机器学习的经典方法,SHAP(Shapley Additive exPlanations)。🤒
依赖注入(Dependency Injection,DI)容器就是一个对象,它知道怎样初始化并配置对象及其依赖的所有对象。
1.11. 集成方法 注意,在本文中 bagging 和 boosting 为了更好的保留原文意图,不进行翻译estimator->估计器 base estimator->基估计器 集成方法 的目标是把使用给定学习算法构建的多个基估计器的预测结果结合起来,从而获得比单个估计器更好的泛化能力/鲁棒性。 集成方法通常分为两种: 平均方法,该方法的原理是构建多个独立的估计器,然后取它们的预测结果的平均。一般来说组合之后的估计器是会比单个估计器要好的,因为它的方差减小了。 示例: Bagging
new --- new modules --- import gradle project
想象你是一个数据科学家,你想要在业余时间根据你朋友在facebook和twitter上发布的信息,来预估你朋友假期要去度假的地方。如果你预测对了,你朋友一定叹为观止,觉得你是锦鲤附身。如果你猜错了也没啥,只不过有点影响身为数据科学家的口碑而已。但如果你和其他人打了赌,就赌这个朋友暑假会去哪里,这时候预测错误的成本就有点高了。也就是说,当模型对错本身不造成很大影响的时候,解释性并不算是很重要的要素。不过当预测模型用于金融、公共事务等重大影响决策时,解释性就显得尤为重要了。
1)UML – Unified modeling language UML(统一建模语言),是一种用于软件系统分析和设计的语言工具,它用于帮助软件开发人员进行思考和记录思路的结果 2)UML本身是一套符号的规定,就像数学符号和化学符号一样,这些符号用于描述软件模型中的各个元素和它们之间的关系,比如类、接口、实现、泛化、依赖、组合、聚合等。如右图 :
在之前文章介绍了,如何在R里面处理多分类的回归模型,得到的是各个因素的系数及相对OR,但是解释性,比二元logistic回归方程要冗杂的多。
出现了异常Dex Loader:Unable to execute dex: Multiple dex files define Landroid/support/v4/accessibilityservice/AccessibilityServiceInfoCompat$AccessibilityServiceInfoVersionImpl; 查了好多方法都不行,最后得到了解决方法: 1.删除 项目中libs下引入的jar包,并删除android dependence下的相应的jar包 2.右击android项目,build path->configure build path… 3.在libraries下选择add external jars ,找到要引入的jar包,OK 这样就成功的引入了外界包!
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
背景: 本人在公司的平台部门工作,我们部门写出的代码都是编译成.a文件,定期发布版本到各个产品,现在老大要求我负责每周向公司的某个产品发布lib。发布lib的步骤大概就是自动化的兄弟给我提供一个归档的版本号、lib的标签号(对应我们平台的代码)和产品适配的标签号(对应产品代码,我们的.a文件会定期提交到这个svn下),然后我根据这个信息,操作svn,定期把适配中指定标签下的指定的两个文件夹导出到归档目录下,然后在归档路径下创建记录这次发布信息(lib、适配各包含哪些标签、版本信息)的文档,还有就是创
在上篇文章里,我们从Joern入手大致介绍了CPG(Code Property Graph)的设计理念和简单逻辑
模型可解释性汇总
所谓单一职责原则就是一个类仅有一个引起它变化的原因。这里变化的原因就是所说的“职责”。如果一个类有多个引起它变化的原因,那么也就意味着这个类有多个职责,再进一步说,就是把多个职责耦合在一起了。
目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测,但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的,很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的,因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测,那么我们将很难将其前一道其它的问题中,很难进行算法的debug。
定时任务,是在日常开发需求中总会遇到的,我们往往会有一些简单的脚本工作,希望能够每小时或每天执行一次。当这类需求变得多起来后,这些零散的任务脚本就会变得难以管理,尤其是它们可能由不同的脚本语言编写而成。这时,我们就需要一个集中化的定时任务管理平台,来进行统一管理。 ◆ 简介 QingLong(青龙),是 whyour 在 Github 上开源的定时任务管理面板,仓库位于 https://github.com/whyour/qinglong,目前版本为 v2.11.2。 QingLong提供了强大的定时任
常用的面向对象设计原则有七个,这七大设计原则都是以可维护性和可复用性为基础的,这些原则并不是孤立存在的,它们相互依赖相互补充,遵循这些设计原则可以有效地提高系统的复用性,同时提高系统的可维护性。
CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器,都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。
webpack 编译过程都是围绕着这些关键对象展开的,更详细完整的信息,可以参考 Webpack 知识图谱 。
微服务最近一二年非常热门,谈论也比较多,简单的说,微服务将单一应用程序作为由众多小型服务构成之套件加以开发的方式,其中各项服务都拥有自己的进程并利用轻量化机制(通常为HTTP源API)实现通信。下面来一张示例图:
提前终止后这个请求在 network 面板中的 status 显示为 canceled
实际硬件中的竞争:以SR锁存器为例,当SR都是1的时候,输出为1,此时如果SR同时变成0,那么Q和Q'就会进入竞争的情况。可以通过添加合适的逻辑避免。
昨天我们聊到KG在RAG中如何发挥作用,今天我们来看一个具体的例子。 我们找到一篇论文: https://arxiv.org/abs/2311.17330 ,论文的研究人员开发了一种名为知识图谱增强的提示生成(KG-RAG)框架(https://github.com/BaranziniLab/KG_RAG),该框架利用生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型相结合,有效的提升了LLM在医疗领域的问答效果。
1)Open-Close Principle(OCP),开-闭原则,讲的是设计要对扩展有好的支持,而对修改要严格限制。这是最重要也是最为抽象的原则,基本上我们所说的Reusable Software既是基于此原则而开发的。其他的原则也是对它的实现提供了路径。
Webpack 特别难学!!!时至 5.0 版本之后,Webpack 功能集变得非常庞大,包括:模块打包、代码分割、按需加载、HMR、Tree-shaking、文件监听、sourcemap、Module Federation、devServer、DLL、多进程等等,为了实现这些功能,webpack 的代码量已经到了惊人的程度:
举个例子,计算机可以没有键盘没有鼠标,但是不能没有CPU,不能没有电源。那么键盘鼠标与计算机就是一个聚合关系,可分离,但电源,CPU是计算机必不可少的组成部分。
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