ES10 虽然没有像 ES6 那么多新特性，但 ES10 仍然有一些有用的特性。文本通过简单示例来介绍了 ES10 新出来的特性。通过这种方式，咱们就可以快速理解，而不需要看太多的官方解释。
本篇要学的 列表 是不同数据类型的集合，它们是有序和可修改的(可变的)。列表可以为空，也可以有不同的数据类型项。
表单里面的数据 根据State确定 在 HTML 中，表单元素如 <input>，<textarea> 和 <select>表单元素通常保持自己的状态，并根据用户输入进行更新。而在 React 中，可变状态一般保存在组件的 state(状态) 属性中，并且只能通过 setState()更新。
BigInt 是一个任意精度的整数。这意味着变量现在可以 表示²⁵³ 数字，而不仅仅是9007199254740992。
Vue又发版了、React也更新了、听说又出了个比Taro还牛逼的多端方案框架……、ES10也要来了，哈哈～学不完的新技术，调不完的API，攻城狮的你还好吗？
custom: {1 :’success’, 2:’gray’} 可添加的颜色：
机器学习模型变得越来越复杂和准确，但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测，对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中，我们将介绍LIME，并使用它来解释各种常见的模型。
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随着机器学习应用的逐渐增多，解释性机器学习成为一个备受关注的领域。解释性机器学习旨在提高模型的可理解性，使决策过程更加透明，从而增强用户对模型的信任。本文将深入探讨解释性机器学习的工具和技术，结合实例演示，并提供代码解释，同时介绍数据处理的关键步骤。
可解释的AI（XAI）一直是人们研究的一个方向，在这篇文章中，我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。在这个过程中，我们将介绍:
简单的模型例如线性回归，LR等模型非常易于解释，但在实际应用中的效果却远远低于复杂的梯度提升树模型以及神经网络等模型。现在大部分互联网公司的建模都是基于梯度提升树或者神经网络模型等复杂模型，遗憾的是，这些模型虽然效果好，但是我们却较难对其进行很好地解释，这也是目前一直困扰着大家的一个重要问题，现在大家也越来越加关注模型的解释性。
在深度学习领域，模型解释和可解释性人工智能（XAI）正变得越来越重要。理解深度学习模型的决策过程对于提高模型的透明度和可信度至关重要。本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。
需要注意的是，当在style对象上设置样式时，多单词属性诸如background-color 需要设置为驼峰样式。style属性的值被包装在两对花括号中。
来源：DeepHub IMBA 本文约3000字，建议阅读9分钟 本文教你如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。 可解释的AI（XAI）一直是人们研究的一个方向，在这篇文章中，我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。在这个过程中，我们将介绍： 如何将LIME应用到扑克游戏中； LIME如何工作； LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测扑克牌的模型。“五张”使用一种扑克牌的游戏规则，其中的组合决定了你是否赢得
在这一点上，任何人都认为机器学习在医学领域的潜力是老生常谈的。有太多的例子支持这一说法-其中之一就是微软利用医学影像数据帮助临床医生和放射科医生做出准确的癌症诊断。同时，先进的人工智能算法的发展大大提高了此类诊断的准确性。毫无疑问，医疗数据如此惊人的应用，人们有充分的理由对其益处感到兴奋。
我曾经认为花几个小时来预处理数据是数据科学中最有价值的事情。这是我还作为一个初学者时的误解。现在，我意识到，能向一个对机器学习或其他领域的行话不太了解的外行解释你的预测和模型才更有意义。
我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？今天我们来LIME解释CNN。
导读：随着深度学习算法应用越来越广泛，大家不再满足于只得到模型的预测结果，而是希望更好的了解结果产生的原因。构建能让用户理解并信任的模型越来越重要。本文将介绍一种作为复杂模型事后解释器的算法——LIME，并以乳腺癌诊断为例，对XGboost模型结果进行解释。
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？ 现在很多前沿的机器学习模型还是一个黑盒，几乎无法去感知它的内部工作状态。这就给我们带来了可信度的问题：我该相信那个模型的某个预测结果是正确的吗？或者说我该相信那个模型的预测结果普遍都是合理的吗？围棋游戏的赌注还是小事，如果让计算机取代医生可算一件大事
导读：Global Surrogate Models 是一种模型解释方法，旨在通过一个可解释的模型来近似黑盒模型在整个输入特征范围内的预测结果。这种方法的核心思想是使用一个全局替代模型来揭示黑盒模型的决策过程和行为模式。
原文链接：https://bobbyhadz.com/blog/react-inline-styles[1]
TuxResponse是一款采用Bash语言开发编写的专门针对Linux系统平台的事件响应脚本。它可以在Linux系统上以自动化的形式执行各种事件响应任务，以帮助安全分析人员快速对系统中的安全应急事件进行分类，同时不会影响最终的处理结果。当然了，通常情况下公司或企业的系统中都会部署一些安全监视和控制软件，但由于存在各种非标准镜像以及其他网络组件，因此TuxResponse便应运而生。在TuxResponse的帮助下，研究人员只需按一下按钮，就可以完成10个命令的输入和测试。
随着深度学习在计算机安全领域越来越受到重视，不同类型的神经网络已被集成到安全系统中，以完成恶意软件检测，二进制分析，以及漏洞发现等多种任务。然而，神经网络的预测结果难以得到解释，例如难以确定输入数据的哪些特征对预测结果产生贡献，这一定程度上影响到了深度学习方法的应用。已有研究人员通过近似神经网络的决策函数来确定不同特征对预测结果的贡献，如LEMNA方法，并已在不同的安全应用中取得了良好的效果。该方法是一种忽略神经网络结构的黑盒方法，因此也损失了部分能够用来解释预测结果的重要信息。通常情况下，预测和解释都是基于同一个神经网络，因此神经网络的结构信息通常是已知的。在此基础上，可以尝试使用白盒解释方法来理解预测结果，并将这类方法应用于计算机安全领域。
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你介绍6个用于可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就
在之前某一个前端技术群里，有一个群友说他面试的时候遇到了一个问题，就是面试官让他用纯 CSS 来实现一个根据鼠标移动位置觉得物体移动方向的 DEMO。
📷 大数据文摘转载自数据派THU 来源：DeepHub IMBA 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其
随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。
“机器学习基本就是线性数学，很好解释，”数据公司Teradata首席技术官斯蒂芬·布罗布斯特（Stephen Brobst）在Teradata合作伙伴大会的一场小组讨论上说。“然而，一旦涉及到多层神经
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的
2019年2月，波兰政府对银行法进行了修订，赋予客户在做出信贷拒绝时获得解释的权利。这是在欧盟实施GDPR的直接后果之一。这意味着，如果决策过程是自动的，银行需要能够解释为什么不发放贷款。
当前，深度学习扛起了人工智能的大旗，让我们了解到了智能机器的能力有多大，但是有个问题就是：没有人知道它内部究竟是怎么运作的。
上午闲着没事做就到站长资源平台看了下免费换链 浏览博客类网站时候发现有个网站在使用emlog明月浩空的模板 就想起了以前明月浩空的模板不是有漏洞 然后抱着试一试的心态看了下漏洞
Scikit-learn（简称sklearn）是Python中最受欢迎的机器学习库之一，它提供了丰富的机器学习算法和数据预处理工具。本文将深入浅出地介绍sklearn的基础概念，核心理论，常见问题和易错点，并给出代码示例。
基于高级机器学习的产品已经成为我们日常生活的一部分并且也存在于医疗保健等高级领域。理解基于ml的模型背后的如何决策是让用户获得对模型的信任、调试模型、发现偏差等等的关键。
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。
有点懒得把文章同步到公众号之外的平台，所以晚了半个月(3月29日发布)，但还是再发上来吧。
模型可解释性汇总
在 2B 的项目中，常常有客户（甲方爸爸）需求，定制与他们企业相同的主题的网站；随着苹果暗黑模式的推出，换肤的需求在网站开发中越来越多，也越来越重要，最近在网上看到 Tailwind Labs 的实现的换肤视频，决定实践一把。
在2B的项目中，常常有客户（甲方爸爸）需求，定制与他们企业相同的主题的网站；随着苹果暗黑模式的推出，换肤的需求在网站开发中越来越多，也越来越重要，最近在网上看到 Tailwind Labs的实现的换肤视频，决定实践一把。
选自Ancestry 作者：Tyler Folkman 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 使用 XGBoost 的算法在 Kaggle 和其它数据科学竞赛中经常可以获得好成绩，因此受到了人们的欢迎（可参阅：为什么 XGBoost 在机器学习竞赛中表现如此卓越？）。本文用一个具体的数据集分析了 XGBoost 机器学习模型的预测过程，通过使用可视化手段展示结果，我们可以更好地理解模型的预测过程。 随着机器学习的产业应用不断发展，理解、解释和定义机器学习模型的工作原理似乎已成日益明显的趋势。对于非深度学习类型
AIOps领域关于指标、日志和trace数据的异常检测与定位的研究工作很多，这些工作中的异常更多是时序指标上的表现异常，与真实的故障相距甚远，真实的故障是极其稀疏的，与运维工作人员每天接受到的异常检测算法识别出来的告警量不在一个数量级。本文主要介绍一种实时故障预测的文章《Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems》，使用告警数据来预测未来一段时间是否会发生真实故障。
在现实场景中，由于光线、视角等问题会导致我们拍摄出来的照片比较阴暗，具体的图片如下图中的1、3、5列所示，然后这些阴暗的图片不仅会影响我们的观察，而且会极大的影响计算机视觉处理算法的效果，2、4、6列表示的是使用了低光照图像增强算法之后的效果。本文主要针对低光照的图片展开论述，对经典的一些低光照图像增强算法进行了总结和初略的分析。
2024年，技术领域将迎来新的机遇和挑战。本文将深入探讨三大趋势：增强现实（AR）技术、分布式云计算和可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）的发展，并探讨这些趋势对各行业和个人的影响。
一大类方法中解释模型是一系列二元变量的线性函数 称为Additive Feature Attribution methods（AFA）相加特征归因方法
目前人工智能应用已经渗透到我们生活的方方面面，成为我们生活中重要的一部分。我们相信，随着机器学习技术的不断进步，未来有望产生一个能够感知、学习、做出决策和采取独立行动自主系统。但是，如果这些系统无法向人类解释为何作出这样的决策，那么它们的有效性将会受到限制。用户要理解，信任和管理这些人工智能“合作伙伴”，可解释AI则至关重要。
传统的机器学习工作流程主要集中在模型训练和优化上，最好的模型通常是通过像精确或错误这样的性能度量来选择的，我们倾向于假定一个模型如果超过了这些性能标准的某些阈值，就足以进行部署。 然而，为什么一个模型
导读 本文用一个具体的数据集分析了 XGBoost 机器学习模型的预测过程，通过使用可视化手段展示结果，我们可以更好地理解模型的预测过程。 随着机器学习的产业应用不断发展，理解、解释和定义机器学习模型的工作原理似乎已成日益明显的趋势。对于非深度学习类型的机器学习分类问题，XGBoost 是最流行的库。由于 XGBoost 可以很好地扩展到大型数据集中，并支持多种语言，它在商业化环境中特别有用。例如，使用 XGBoost 可以很容易地在 Python 中训练模型，并把模型部署到 Java 产品环境中。 虽然
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