1, 0, 1}的__Pyx_StringTabEntry，也就是说qword_28A98中将要初始化一个内容是"Attrib...
深度学习的 API 通常是由一群开发人员共同创建的,这些开发人员共同使用行业标准技术和研究工具,但可能并非所有开发人员都可以使用。 而且,通过商业 API 部署的模型通常非常稳定地使用,并提供最新的功能,包括可伸缩性,自定义和准确率。 因此,如果您遇到精度问题(这是深度学习模型生产中的常见情况),那么选择 API 是一...
_password_hash = None # 私有属性 @property def password(self): raise AttributeError("密码不能被读取") @password.setter def password(self, plain_password): self._password_hash = hash_password(plain_password) def display_profile(self): print(f"用户名: {self.username}, 邮箱: {self.email}"...
]print(scores[1]['小强'])#先定位到列表偏移量为1的元素,即第二个字典,再取出字典里键为'小强'对应的值,即99。 5. 元祖(tuple) 元组的写法是将数据放在小括号()中,它的用法和列表用法类似,主要区别在于列表中的元素可以随时修改,但元组中的元素不可更改 list2 = [('A','B'), ('C','D'), ('...
match() returns None, which doesn't have a group() method: >>> pair.match("718ak").group(1) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#23>", line 1, in <module> re.match(r".*(.).*\1", "718ak").group(1) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group...
method 要使用的 dice-ml 說明程式。 選擇性字串。 random、genetic 或kdtree。 預設為 random。 desired_class 識別所需反事實類別的索引。 針對二進位分類,這應該設定為 opposite。 選擇性字串或整數。 預設為 0。 desired_range 針對迴歸問題,找出所需的結果範圍。 兩個數字的選擇性清單 3。 permitted_ran...
Class Attributes vs Instance AttributesLet's take a look at a class definition:class Human: species = "Homo sapiens" def __init__(self, name): self.name = nameThis class, Human, takes a name as an argument for its initialization method and saves it as an attribute of self. This ...
Determines whether an object has a name attribute or a name method, returns a bool value, returns True with a name attribute, or returns False.getattr(object, name[,default]) function:Gets the property or method of the object, prints it if it exists, or prints the default value if it ...
) for error_attribute_set in error_attribute_sets: errors = get_api_errors(ex.fault.detail, error_attribute_set) if errors is not None: return errors return None def get_api_errors(error_detail, error_attribute_set): api_errors = error_detail for field in error_attribute_set: api_errors...
Generating Contrastive Explanations with Monotonic Attribute Functions, 2019. ref Generalized Linear Rule Models, 2019. ref 9、OmniXAI OmniXAI (Omni explable AI的缩写),解决了在实践中解释机器学习模型产生的判断的几个问题。 它是一个用于可解释AI (XAI)的Python机器学习库,提供全方位的可解释AI和可解释机...