9、不可解释决策规则下的裁决机制剖析

不可解释决策规则下的裁决机制剖析

1. 委托分布式决策系统中的传统裁决

1.1 裁决基本流程

在委托分布式决策系统中,裁决程序形式多样,从有证人证词和正式证据规则的正式听证,到完全基于在线提交的决策都有。决策主体参与提供论据或事实证据的程度也各不相同。不过,裁决通常有相似的基本结构:
1. 解释决策标准 :决策标准可能包含规则性和标准性两方面。
2. 收集相关事实 :使用允许的方法确定特定案件的相关可靠事实。
3. 应用决策标准 :将决策标准应用于所收集的事实。
4. 做出决策 :行使剩余的灵活性或自由裁量权。
5. 解释决策 :向不同受众,如决策主体、议程设定者、规则制定者和其他裁决者解释决策。

1.2 规则、标准与裁决者的角色

规则制定者在设计决策标准时有多种选择,决策标准可从严格详细的“规则”到灵活的“标准”,呈现不同程度的特异性和灵活性。规则性标准通常由裁决者明确应用,而规则性和标准性决策标准的区别在于裁决者解释标准、确定考虑哪些事实、行使自由裁量权或以非机械方式影响决策的程度。自动化决策工具在这方面总是具有规则性,无论其应用的规则是否难以解释。
|决策标准类型|特点|裁决者责任|
| ---- | ---- | ---- |
|规则性标准|明确规定考虑哪些事实以及如何权衡|最多负责收集应用规则所需的事实并机械应用规则|
|标准性标准|更灵活,依赖裁决者的知识、专业能力

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用与性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能与安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度与系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务与实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度与用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化与架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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