PEP是 Python Enhancement Proposal 的缩写，翻译过来就是 Python增强建议书 。
PEP8
译者：本文基于 2013-08-02 最后修改的 PEP8 版本翻译，若要查看英文原文，请参考PEP8
许多项目都有一套专有的编码风格指南，当冲突发生时，应以项目编码规范为优先。
当以下情况发生时，也是忽略某个风格指南的好理由：
当遵守指南会降低代码可读性，甚至对于那些依循 PEP 去阅读代码的人也是这样时。
当遵守指南会与其他部分的代码风格背离时 — 当然也许这是一个修正某些混乱代码的机会。
当那些并没有遵循指南的旧代码已无法修改时。
当你的代码需要与旧版本的 Python 保持兼容，而旧版本的 Python 不支持指南中提到的特性时。
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作者：微岩
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/matrix_laboratory/article/details/50788774
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2021-10-26 18:31:24
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Fortify 安全代码使用指南
Chapter 1: 理解安全编码规则
这章节包括以下标题:
什么是安全编码规则？
什么是Secure Coding Rulepacks？什么是自定义规则？什么是漏洞类别？什么是规则类型
什么是安全编码规则?
2021-10-26 12:05:40
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关联
可证明的最佳规则列表
CORELS是一种自定义离散优化技术，用于在分类特征空间上构建规则列表。 我们的算法提供了具有最优性证书的最优解决方案。 通过利用算法界限，有效的数据结构和计算重用，我们可以在时间上加快几个数量级的速度，并大幅减少内存消耗。 我们的方法可以在几秒钟内针对实际问题生成最佳规则列表。 该框架是CART和其他决策树方法的新颖替代方案。
Elaine Angelino，Nicholas Larus-Stone，Daniel Alabi，Margo Seltzer和Cynthia Rudin。 学习分类数据的可证明的最佳规则列表。 ，2018年。
Nicholas Larus-Stone，Elaine Angelino，Daniel Alabi，Margo Seltzer，Vassilios Kaxiras，Aditya Saligrama，Cynthia Rudi
2021-10-25 15:38:17
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从UCI数据网站中选择成人数据库（adult），数据是从美国人口普查局数据库中提取的。这里选取一年的收入大于50k的成人数据，选取8个属性变量分别为工作环境、教育、婚姻状况、职业、关系、种族和性别，均为类别变量，如职业可为[Tech-support,Craft-repair,Other-service,Sales,Exec-managerial, Prof-specialty, Handlers-cleaners, Machine-op-inspct, Adm-clerical,Farming-fishing,Transport-moving,Priv-house-serv,Protective-serv, Armed-Forces]。可以运用关联分析找出8个属性变量中，哪些变量有关系，从而提取出一些有用信息。
2021-10-25 00:34:05
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