简单的说，可解释性就是把人工智能从黑盒变成了白盒。随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。人工智能的可解释性是指人能够理解人工智能模型在其决策过程中所做出的选择，包括做出决策的原因，方法，以及决策的内容。可解释性人工智能的目标是使人能够理解人工智能模型决策的过程，从而更好的对模型进行使用以及改进，并且增加用户的信任度，扩展人工智能技术的应用场景

使用lambda表达式获取list中所有对象的某个属性以及获取特定属性的某一个对象获取List中所有对象的某个属性获取List中某个特定属性的对象获取List中所有对象的某个属性案例如下：获取users中的所有userNamepublic class UserEntity implements Serializable {private Integer id;private String user

图神经网络（Graph Neural Network）算法是将深度神经网络的运算(如卷积、梯度计算)与迭代图传播结合在一起：每个顶点的特征都是由其邻居顶点的特征结合一组深度神经网络来计算。

本文作为对图结构和复杂网络的快速上手，内容包括基于NetworkX进行图的生成与相关操作，Graph的分析以及绘制Graphs。

图神经网络GNN学习笔记：图分类1. 基于全局池化的图分类图分类问题是一个重要的图层面的学习任务，需要关注图数据的全局信息，包括图的结构信息以及各个节点的属性信息。给定多张图，以及每张图对应的标签，图分类任务需要通过学习得出一个由图到相应标签的图分类模型，重点在于如何通过学习得出一个优秀的全图表示向量。在图分类任务中实现层次化池化的机制，是GNN需要解决的基础问题。1. 基于全局池化的图分类...

常见的R Studio错误以及潜在的解决方案。

Image Caption: 图像描述，又称为图像标注，就是从给定的图像生成一段描述文字。图像描述是深度学习中十分有趣的一个研究方向，也是计算机视觉的一个关键目标。 对于图像描述的任务，神经网络不仅要了解图中有哪些对象，对象之间的关系，还要使用自然语言来描述这些对象的关系。...

SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication()为null的情况问题描述在登录的时候，用如下方法获取输入的用户名：/*** 获得当前用户名称*/private String getUsername() {String username = SecurityContextHolder.getContext().ge...

中缀表达式转后缀表达式并计算中缀表达式后缀表达式

生物等排原理在药物设计中代表了一种成功的策略，被广泛地应用于分子修饰和Me-Too药物设计之中。正确使用分子修饰策略有助于高效地发现新的先导化合物，提高发现有效安全药物的可能性。