在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
“数据验证”（在Excel 2013以前称为“数据有效性”）是Excel中的一项重要功能，它能够提供下拉列表供用户选择输入项，也能限制用户输入符合设定的数据。
在机器学习研究中，特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度，而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的基于图论的FS-Select算法，在挑选出具有可重复性特征的同时，兼顾了其预测准确性。该研究由土耳其伊斯坦布尔科技大学的Nicolas Georges 等人发表在最近的Pattern Recognition杂志上。
防抖（Debounce）是一种防止重复提交的策略，它通过延迟一定时间来合并连续的操作，以确保只执行一次。
正则表达式到底是什么东西？ 在编写处理字符串的程序或网页时，经常会有查找符合某些复杂规则的字符串的需要。正则表达式就是用于描述这些规则的工具。换句话说，正则表达式就是记录文本规则的代码。 常用元字符
即使对于一个非常简单的IP，我们也无法验证充分，或者说无法证明芯片没有bug。一个验证人员所能够做的就是尽可能地发现更多的bug，增强流片成功的信心。
数据验证（以前称为“数据有效性”）是一项非常有用的功能。使用数据验证，不需要VBA代码，就能检查输入的数据是否满足规则要求，从而保证数据输入的正确性。下面介绍2个常用的数据验证技巧。
在对网站安全进行整体的安全检测的时候，用户登陆以及用户留言，评论，设置支付密码，以及一些网站功能方面都会用到图片验证码，针对于验证码我们SINE安全对其进行了详细的网站安全检测，以及图片验证码安全防护方面，都会详细的跟大家讲解一下。验证码分很多种，图片形式的验证码是目前网站用的最多的，还有一些短信的验证码，手机语言验证码，答题验证码，都是属于网站所用到的验证码，今天主要跟大家讲解的就是图片验证码。
验证方法可以定制。如果返回值是true，继续执行，如果返回值是false，迭代终止。
幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。
在对客户网站以及APP进行安全检测的同时，我们SINE安全对验证码功能方面存在的安全问题，以及验证码漏洞检测有着十多年的经验，在整个APP，网站的安全方面，验证码又分2种，第一个是登陆的身份验证码，再一个对重要的操作进行的操作验证码，虽然从名字上都是验证码，但这两种所包含的内容是不一样的。
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。
我在上一篇文章中讲到了如何使用C#模拟用户登录具有验证码网站。今天我就换位思考一下，站在网站开发人员的角度讲一讲验证码的的一个安全问题：及时销毁网站中的验证码。
作为一名测试人员，重要的工作内容之一，就是找BUG，提交BUG，验证BUG，推进BUG的解决，直至软件达到发布的标准，提高软件的质量，及研发的工作效率和质量。
今天有人问我能不能出一篇FluentValidation的教程，刚好今天在实现我们的.NET Core实战项目之CMS的修改密码部分的功能中有用到FluentValidation，所以就以修改用户密码为实例来为大家进行一下ASP.NET Core中的验证组件FluentValidation的实战分享，希望能对大家有所帮助！由于本文以.NET Core实战项目之CMS中的项目为例，因此此篇文章会收录到系列教程的目录中。
幂等性的问题不仅是在面试中经常问，在实际项目中也是不得不考虑的一个问题，我以前项目中就出现过因为没有保证幂等性而导致消息重复消费的问题，所以本文就来讲一讲在实际项目中该如何去保证接口的幂等性，并且提供了4种方案可供选择。
https://www.toutiao.com/i6670031809427800587/
集合主要脉络 : Java 集合大的分类为两类 Collection 和 Map , Collection 下有 List , Set , Queue 三个主要接口 ;
交叉验证是一种通过估计模型的泛化误差，从而进行模型选择的方法。没有任何假定前提，具有应用的普遍性，操作简便， 是一种行之有效的模型选择方法。
下面的题目来自一份商品专员的面试题，其中有涉及到条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
Token，就是令牌，最大的特点就是随机性，不可预测。一般黑客或软件无法猜测出来。
#### [原文链接：https://www.cnblogs.com/jett010/articles/9056567.html](https://www.cnblogs.com/jett010/articles/9056567.html)
#PhalGo-ADM思想 关于ADM思想主要是指在API开发中使用API,Domain和Model三层结构,PhalGo从PhalApi中学习并且推崇这种设计模式,这种模式的好处在于分工明确,业务复用,数据复用可以减少复杂业务重复的代码量,**很多框架关心性能，而不关心人文；很多项目关心技术，而不关注业务。**ADM设计就是从业务的角度出发建立的开发规范. ##ADM分工协作 ###Api Api层可以理解为是请求开始结束以及组合业务的地方,主要负责以下几件事情: 获取请求参数并且验证请求参数的有效性 对
你需要知道你的算法在看不见的数据上表现如何。
卡拉兹(Callatz)猜想已经在1001中给出了描述。在这个题目里，情况稍微有些复杂。
交叉验证（也称为“过采样”技术）是数据科学项目的基本要素。它是一种重采样过程，用于评估机器学习模型并访问该模型对独立测试数据集的性能。
随着临床预测模型的愈加火爆，越来越多的医生/医学生开始搞临床预测模型，但其实这个东西已经很老了，并不是什么新鲜的东西。
（4）、ajax提交加锁 采用ajax方式提交表单时，设置一个布尔变量（true/false），当然其他类型变量也可以。初始时为true可以提交,在前端向服务器发出请求后，服务端响应结果没有回来之前将该值置为false，正常响应时再置为true。
正则表达式是一种用于匹配字符串模式的工具。它是一种高度灵活的文本处理工具，可以用于验证、筛选、查找和替换字符串。正则表达式基于一种特定的语法构建模式，这种模式可以用来描述和匹配字符串中的子串。
在许多情况下，由于其出色的预测性能和处理复杂非线性数据的能力，机器学习模型通常优于传统的线性模型。然而，机器学习模型常见的批评是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果结合起来生成它们的结果。尽管这通常导致更好的性能，但它使得很难知道数据集中每个特征对输出的贡献是多少。
幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。在计算机中编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数或幂等方法是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(model selection)。
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 一、什么是幂等性 幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。在计算机中编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数或幂等方法是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同
在上期 KNN 算法介绍 的最后，我们指出：使用最初用来训练模型的数据进行预测的方式来评估模型性能是不合理的。本期将以上期的内容和数据为基础，介绍交叉验证的方法来评估模型性能、如何选择参数 k 来优化模型等内容。
平时开发项目的时候，你是否遇到这样的困惑，用户不停的点击按钮向后端提交数据，而你却束手无策！
来源 / ToB行业头条 （ID：wwwqifu） 分享嘉宾 / 戴珂 · 整理 / 樊航
当我们通过“探索环”对最小可行方案达成共识以后，要借助“验证环”的快速运转，才能将其交付到用户（客户）手中，从而得到真实且可靠的反馈，以验证之。
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