引子:在机器学习中,可解释性的概念既重要又难以捉摸。我们能相信模型吗?它在部署过程中会起作用吗?关于这个世界,模型还能告诉我们什么?模型不仅应该是好的,而且应该是可以解释的,然而,可解释性似乎没有具体的说明和定义。本文编译自 Zachary C. Lipton 的一篇文章https://queue.acm.org/detail.cfm?id=3241340,希望对模型的可解释性能够有所认知。
Parasoft Insure++是用于 C 和 C++ 应用程序的自动化运行时应用程序测试工具,可检测难以捉摸的错误,例如内存损坏、内存泄漏、内存分配错误、变量初始化错误、变量定义冲突、指针错误、库错误、I/O 错误、和逻辑错误。 Parasoft 近日发布了C和C++应用程序的运行时内存泄漏检测和内存调试工具Parasoft Insure++的最新v2021.1本,同时包含了很多新功能,