MDICT CPP mdict .mdx / .mdd解释器c ++实现 可执行的 麦克马 mkdir build cd build && cmake .. && make mydict target/bin/mydict your_mdx_file.mdx yourword 可执行二进制文件将在bin/mdict处生成 图书馆 图书馆 mkdir build cd buid && cmake .. && make mdict ls target/lib/libmdict.a 格式 参考：

使用Python负责任的机器学习 训练可解释机器学习（ML）模型，解释ML模型以及调试ML模型的准确性，辨别力和安全性的技术示例。 概述 随着越来越多的经济体接受自动化和数据驱动的决策，使用人工智能（AI）和ML模型可能会变得越来越普遍。 尽管这些预测系统可能非常准确，但它们常常是难以理解且不受欢迎的黑匣子，它们仅产生数字预测，而没有附带的解释。 不幸的是，最近的研究和最近的事件引起了人们对脆弱的AI和ML系统中数学和社会学缺陷的关注，但是从业人员通常没有正确的工具来撬开ML模型并对其进行调试。 本系列笔记本介绍了几种方法，这些方法可以提高ML模型的透明度，责任感和可信赖性。 如果您是数据科学家或分析师，并且想要训练准确，可解释的ML模型，向您的客户或经理解释ML模型，测试这些模型的安全漏洞或社会歧视，或者您担心文档，验证或法规方面的问题要求，那么本系列Jupyter笔记本非常适合您！ （

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LIME-Text_Data 在文本数据上实现LIME（本地可解释模型不可知的解释）。 这有助于直观地解释为什么模型预测了预测的内容。 笔记本使用简单的分类任务突出显示做出预测的贡献者（请参见下文）： 了解更多信息并了解其下的功能 阅读： :

[英语] 这个demo展示了如何使用LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）[1]解释CNN的分类。这个demo是基于[1]创建的，但实现可能与官方的有点不同。这段代码突出显示对分类有贡献的区域。它可以帮助您解释和改进模型，或者，如果突出显示的区域与真实类别无关，您可以认识到分类器对您来说不是不可信的。 该演示演示了带有ResNet-18 [2]的预训练模型的示例，请根据您的网络修改此代码LIME可用于任何类型的数据，并且该示例显示了用于图像分类的代码。 [日本人] 使用称为LIME的技术[1]，当通过深度学习执行图像分类时，我们可以可视化要点。请注意，可能与官方实现略有不同。在缩略图中，经过训练的网络 (ResNet-18 [2]) 在预测为金毛猎犬时将判断基础的位置可视化。 【关键词】 分类、cnn（卷积神经网络）

含本人实验报告，有具体流程图，实验课上写的，有更好的想法可以提出，大家一起学习，赚点积分不容易

里面是已经写好的C源文件和编译好的可执行的的文件