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彻底掌握解释性语言&编译性语言,动态&静态语言

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。

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编程知识科普--解释性语言和编译型语言的区别和不同

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

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解释性AI(XAI)

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。

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【Go 语言社区】js开发积累

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。

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人脸识别的可解释性

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。

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机器学习模型的可解释性

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。

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6个机器学习可解释性框架!

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。

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【技术分享】机器学习模型可解释性

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。

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神经网络的可解释性综述!

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。

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实例说明js脚本语言和php脚本语言的区别

js脚本语言和php脚本语言的区别是什么? 一句话: js是客户端脚本, 由浏览器执行。 php是服务端脚本, 由php服务执行, php脚本跟shell脚本(bash执行)颇为类似。...来看看js脚本, 写一个test.html文件, 其中内容为: <script alert("this is js"); </script 直接双击本地的test.html文件, 结果就有一个弹框了..., 因为浏览器执行了上述js脚本。...(现在有很多在线执行php语言的网页工具, 也非常好用, 实际还是交给后台的php服务来执行) 实际上, 无论是js还是php, 均可直接被html标签所包围, 于是, 上述的test.html和test.php...分别可以改为: <html <body <script alert("this is js"); </script </body </html 被浏览器执行, 并解析出html行为。

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图神经网络的解释性综述!

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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