一、Docker 安装 1. Ubuntu & Debian 12curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.shsudo sh get-docker.sh 2. CentOS 1curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun 二、配置镜像源或网络代理 1. 配置镜像源 123456789101112131415vim /etc/docker/daemon.json# 内容如下：{ "registry-mirrors": ["https://docker.aspark.cc"]}# 退出并保存:wq# 使配置生效systemctl daemon-reload# 重启Dockersystemctl restart docker 2. Docker Pull 代理 执行 docker pull 时，操作实际上由 Docker 守护进程 (dockerd) 完成。因此，代理设 ...
一、 DDL 1. 数据库操作 （1）查询 查询所有数据库 1show databases; 查询当前数据库 1select database(); （2）创建 创建数据库 1create database [if not exists] 数据库名 [default charset 字符集] [collate 排序规则]; （3）删除 删除数据库 1drop database [if exists] 数据库名 （4）使用 使用数据库 1use 数据库名; 2. 表操作 （1）查询 show | desc 查询当前数据库所有表 1show tables; 查询表结构 123desc 表名; describe 表名;show columns from 表名; 查询指定表的建表语句 1show create table 表名; （2）创建 create table | create index 建表语句 1create table 表名 (列名1 数据类型 [约束] [comment 注释], 列名2 数据类型 [ ...
一、什么是解释？ 所谓解释，指的是使用我们能够理解的方法（如图像、文本、简化的模型等）来揭示输入数据的特定部分（例如文本中的词语、图像中的像素）与模型做出特定预测之间的关系。这种解释帮助我们定性地理解模型的工作原理和决策过程，尤其是对于那些复杂且通常被视为“黑盒”的模型。简而言之，解释旨在建立模型输入与输出之间的直观联系，使得模型的行为对于人类用户更加透明和可理解。 二、我们为什么需要解释？ 决定是否该信任某个模型/预测 在不同模型之间做出选择 通过特征工程改进模型 确定某个模型为什么不可信 由此可以很容易知道解释在机器学习领域的重要性，但现如今所使用的很多机器学习模型尽管有着不错的性能，然而在解释性方面却是不足的。在机器学习模型的很多应用中，我们有时候必须要知道模型为什么做出这个预测，以及这个预测是否合理，而LIME正是为解决这个问题而诞生的算法。 三、相关论文 LIME: Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. “Why should i trust you?: Explaining the p ...