学习解释器的3个理由

最新推荐文章于 2025-09-22 00:15:00 发布
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本文探讨了解释器与普通程序之间的联系与区别，并指出随着软件复杂度的提高，两者界限逐渐模糊的趋势。
  1. 有时你自己需要实现一个解释器。
  2. 一些程序虽然不是解释器，却有类似于解释器的部分。
  3. 软件愈加复杂的趋势使得程序与解释器之间的差距变小。
一文搞定机器学习中的“模型可解释性”
风口IT猪的成长录
04-25 2110
机器学习是最近许多科技进步的核心。随着计算机在围棋等游戏中击败专业人士，许多人开始询问，机器是否也能成为更好的司机，甚至更好的医生。如果⼀个机器学习模型运⾏良好，为什么我们仅仅信任该模型⽽忽略为什么做出特定的决策呢？诸如分类准确性之类的单⼀指标⽆法完整地描述⼤多数实际任务。当涉及到预测模型时，需要作出权衡：**你是只想知道预测是什么？**例如，客户流失的概率或某种药物对病⼈的疗效。**还是想知道为什么做出这样的预测？**这种情况下可能为了可解释性付出预测性能下降的代价。
李宏毅深度学习教程 第16-18章 终身学习+网络压缩+可解释性人工智能
nju_spy的博客
08-09 1183
本文系统梳理了人工智能领域的三个关键技术方向：终身学习、网络压缩和可解释性AI。在终身学习部分，重点探讨了灾难性遗忘问题及其解决方案，包括选择性突触可塑性和GEM梯度记忆等方法。网络压缩章节详述了剪枝、知识蒸馏、参数量化等五种参数优化技术。可解释性AI部分则从局部解释（显著图、中间层分析）和全局解释（滤波器可视化）两个维度，阐述了提升模型可解释性的方法。全文通过理论分析与实践技术相结合，为构建高效、可解释的AI系统提供了系统化的技术路线。
解释器风格学习
weixin_30446197的博客
03-18 341
解释器是解释型语言的运行环境，如javascript,python,bash这些语言可以不经过编译直接在通过解释器的解释后运行，具有很强的灵活性，易读性和跨平台性；缺点则是运行效率普遍偏低。软件体系结构所说的解释器风格则是一般解释器采用的一种具有一定通用和规范性的软件体系结构风格。 解释器风格的特点是解析和执行输入命令，然后根据解释器来更新状态。组件包括：命令解释器，程序状态，用户界面...
Python字节码与解释器学习
weixin_34034670的博客
07-03 468
参考：http://blog.jobbole.com/55327/ http://blog.jobbole.com/56300/ http://blog.jobbole.com/56761/ 1. 在交互式命令行中执行命令的内部过程 当你敲下return键的时候，python完成了以下四步：词法分析、句法分析、编译、解释。词法分析的工作就是将你刚才输入的那行代码分解为一些符号to...
解释器模式学习总结
江川的博客
04-25 785
目录 解释器模式 引言 定义 模式结构图 实例 实例说明 实例类图 代码实现 总结 模式优点 模式缺点 解释器模式 引言 解释器模式主要使用于面向对象语言开发的编译器和解释器设计，平时不常使用。在某些情况下，为了更好地描述某一些特定的问题，可以创建一个新的语言，这个语言拥有自己的表达式和结构，即语法规则，而且可以根据需要灵活的增加新的语法规则。 定义 英文定义...
机器学习：可解释学习
uncle_ll的博客
09-03 1189
机器学习之可解释学习
机器学习的可解释性
weixin_67446974的博客
06-10 731
重点：局部和全局解释并重，揭示模型的决策细节和整体行为。方法：用可解释模型（如 LIME）近似复杂模型。未来：研究者正致力于让深度网络和大型语言模型更透明，同时保持高性能。
实现一个简单的解释器（1）
cnmeimei的博客
02-01 948
译自：https://ruslanspivak.com/lsbasi-part1/ （已获作者授权） “如果你不知道编译器的工作方式，那么你将不知道计算机的工作方式。如果你不能100％确定是否知道编译器的工作方式，那么你将不知道它们的工作方式。” ——史蒂夫·耶格 无论你是新手还是经验丰富的软件开发人员，如果你不知道编译器和解释器的工作方式，那么你也不知道计算机的工作方式，就是这么简单。 那么，你知道编译器和解释器如何工作吗？ 你是否100％确定知道它们的工作原理？ 如果没有的话： 或者，如果你确...
【机器学习】解释机器学习模型
探索世界，改变世界
08-23 6303
无论数据科学解决方案的最终目标如何，最终用户总是更喜欢可解释且易于理解的解决方案。此外，作为数据科学家，您将始终受益于模型的可解释性，以验证和改进您的工作。在这篇博客文章中，我试图解释机器学习中可解释性的重要性，并讨论一些您可以自己试验的简单操作和框架。 关于机器学习的xkcd   为什么机器学习中的可解释性很重要？ 在传统统计中，我们通过调查整个数据来构建和验证假设。我们构建模型来构...
python如何选择解释器_Python入门 - 选择一个 Python 解释器（3 vs 2） - 《Python最佳实践指南中文版》 - 书栈网 · BookStack...
weixin_39931923的博客
12-13 952
选择一个 Python 解释器(3 vs 2)Python的现状 (2 vs 3)当选择Python解释器的时候，一个首先要面对的问题是：“我应该选择Python 2还是Python 3？” 答案并不像人们想象的那么明显。现状的基本要点如下：如今大部分生产应用使用 Python 2.7。Python 3 已准备好用于生产应用的部署。Python 2.7 直到 2020 前只会得到必要的安全更新 [...
机器学习模型的可解释性
qq_42990803的博客
11-07 959
本文整体介绍了当前模型可解释性领域有哪些主流的研究方法？应用前景如何？应用落地存在哪些挑战？
【课程笔记·李宏毅教授】可解释机器学习XAI（Explainable Machine Learning ）
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
09-22 1029
为什么需要 XAI？——避免模型“像神马 汉斯一样作弊”，帮我们改进模型，满足法律/行业需求；XAI 不是“放弃强模型”，而是给强模型“加解释”；关键技术：局部解释（盖方块、显著性图、IG）、全局解释（可视化神经元、探针）；核心挑战：“好解释”没有统一标准，重点是“让人接受”。作业里会让大家实际画显著性图、用探针分析模型，亲手感受 XAI 的过程。
随机森林优于神经网络的三个理由——对比机器学习和深度学习
热门推荐
读芯术的博客
03-06 1万+
全文共1716字，预计学习时长5分钟 来源：ijava 有证据显示神经网络优于许多领域的机器学习算法。后者不断学习，直到得出满足预测值的最佳功能集。 然而神经网络将变量放大成一系列的数字，一旦它完成了学习阶段，对我们来说，特征就变得无法区分了。 如果只考虑预测，神经网络就是一直使用的事实上的算法。但是在行业环境中需要模型，它可以为利益相关者赋予特性或变量意义。这些利益相...
[AI] 深度学习的“黑箱”探索：从解释性到透明性
weixin_52463850的博客
12-30 2610
深度学习的“黑箱”问题，虽然在过去的几年中取得了一定的进展，但仍然是AI研究中的一个核心挑战。如何让深度学习模型变得更加透明和可解释，不仅关乎技术的进步，更关乎AI在各行各业中的伦理和社会影响。通过持续的研究和技术创新，我们有理由相信，深度学习的透明性和可解释性将会逐渐得到突破，AI将更加可靠、公正和可控。面对未来，我们需要不断推动深度学习的“黑箱”问题向透明性和可解释性的方向发展，推动AI技术在更多领域的健康发展，并为用户提供更加安全、可信赖的智能决策支持。
这是一个基于Docker容器化技术实现的企业级私有云文档协作与在线编辑一体化部署解决方案项目_通过精心编排的DockerCompose配置将Seafile开源私有云盘系统与Onl.zip
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C++编程面向对象核心特性的技术解析：封装继承多态在软件工程中的应用与实现
12-04
内容概要：本文系统梳理了C++的核心基础知识，涵盖面向对象三大特性（封装、继承、多态）、动态内存管理（new/delete与malloc/free的区别）、作用域、引用与指针、类与对象、构造与析构函数、静态成员、常函数、运算符重载、拷贝构造、赋值操作符、单例与工厂设计模式、STL常用容器（vector、list、deque、map、set、unordered_map）及其操作，以及迭代器、算法和函数对象等内容。文章通过代码示例深入讲解了C++中关键机制的实现原理，如多态的虚函数表机制、智能指针替代方案、内存泄漏防范等。; 适合人群：具备C++基础语法知识，有一定编程经验，希望深入理解C++面向对象机制、内存管理和常用设计模式的初中级开发者，尤其适合准备面试或提升系统编程能力的学习者； 使用场景及目标：①掌握C++面向对象核心机制的底层原理与实现方式；②理解常见设计模式在C++中的应用；③熟练使用STL容器与算法进行高效编程；④辨析C++中易混淆概念（如new/malloc、引用/指针、深拷贝/浅拷贝）； 阅读建议：建议结合代码示例动手实践，重点关注类的构造与析构过程、多态实现机制、STL容器的操作特性及设计模式的应用场景，理解其背后的设计思想而不仅仅是语法使用。
能源布线器实现电网的最佳电力分配.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了基于物理信息神经网络（PINN）驱动的三维声波波动方程求解方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法将深度学习与物理建模相结合，利用PINN在无需大量标注数据的情况下，通过引入偏微分方程作为物理约束，直接从初始和边界条件出发求解三维声波传播问题，适用于复杂介质中的波动模拟与反演分析。; 适合PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）人群：具备一定数学基础和Matlab编程能力，从事物理仿真、声学、地球物理、计算力学等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统数值方法（如有限差分、有限元）在高维或复杂边界条件下计算成本高的问题；②探索数据驱动与物理驱动融合的建模范式，提升模型泛化能力和求解效率；③应用于地震波传播模拟、医学超声成像、噪声控制等实际科研与工程场景。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，理解PINN的网络结构设计、损失函数构建及物理约束嵌入方式，动手调试参数并扩展到其他偏微分方程求解任务中，以深入掌握其原理与应用技巧。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-04
内容概要：本文档介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案，重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程，并计算微带结构的回波损耗参数（S11），以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型，精确求解麦克斯韦方程组，适用于高频电磁仿真，能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包，涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程；② 分析微带天线的回波损耗特性，优化天线设计参数以提升宽带匹配性能；③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧，拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议：建议读者结合电磁理论基础，仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置，运行并调试提供的MATLAB代码，通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化，从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
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