jgz = np.array(exp.local_exp[1])

时间: 2024-05-18 20:12:10 浏览: 16
在上述代码中,exp.local_exp[1] 是 LIME 的解释结果中与目标类别相关的解释。具体来说,exp.local_exp 是一个字典,其中键为目标类别的索引,值为一个包含特征权重和对应特征名称的列表。因为我们只有一个目标类别,所以这里选取了键为 1 的值,即与目标类别相关的解释列表。 np.array(exp.local_exp[1]) 的作用是将解释列表转换为一个 NumPy 数组,以便于后续处理。这里之所以需要转换为数组,是因为解释列表中的每个元素都是一个元组,包含两个值:特征权重和对应特征名称。转换为数组后,我们可以方便地对解释结果进行处理和可视化。
相关问题

10. 将表4.9的指令系统设计成二地址格式的指令系统。

表4.9的指令系统如下: | 操作码 | 操作 | 功能 | |-------|---------|-------------------------------------------| | 0000 | LOAD | 寄存器R1 ← 存储器[地址] | | 0001 | STORE | 存储器[地址] ← 寄存器R1 | | 0010 | ADD | 寄存器R2 ← 寄存器R2 + 寄存器R1 | | 0011 | SUB | 寄存器R2 ← 寄存器R2 - 寄存器R1 | | 0100 | MUL | 寄存器R2 ← 寄存器R2 × 寄存器R1 | | 0101 | DIV | 寄存器R2 ← 寄存器R2 ÷ 寄存器R1 | | 0110 | AND | 寄存器R2 ← 寄存器R2 ∧ 寄存器R1 | | 0111 | OR | 寄存器R2 ← 寄存器R2 ∨ 寄存器R1 | | 1000 | XOR | 寄存器R2 ← 寄存器R2 ⊕ 寄存器R1 | | 1001 | JMP | PC ← 地址 | | 1010 | JZ | 如果R2=0,则PC ← 地址 | | 1011 | JNZ | 如果R2≠0,则PC ← 地址 | | 1100 | JGZ | 如果R2>0,则PC ← 地址 | | 1101 | JLZ | 如果R2<0,则PC ← 地址 | | 1110 | PUSH | 将R1压入栈中 | | 1111 | POP | 将栈顶元素弹出到R1中,栈顶指针-1 | 将其设计成二地址格式的指令系统,可以考虑将寄存器R2作为目的操作数,将寄存器R1作为源操作数。则指令格式可以设计为: | 操作码 | 目的寄存器地址 | 源寄存器地址 | 地址 | |--------|---------------|--------------|------| | 4位 | 4位 | 4位 | 8位 | 其中,地址为可选项,只有在涉及到访存操作时才需要使用。例如,LOAD和STORE指令需要使用地址字段,而ADD和JMP则不需要。 设计完毕后,可以得到指令集如下: | 操作码 | 操作 | 功能 | |-------|---------|-------------------------------------------| | 0000 | LOAD | 目的寄存器 ← 存储器[地址] | | 0001 | STORE | 存储器[地址] ← 源寄存器 | | 0010 | ADD | 目的寄存器 ← 目的寄存器 + 源寄存器 | | 0011 | SUB | 目的寄存器 ← 目的寄存器 - 源寄存器 | | 0100 | MUL | 目的寄存器 ← 目的寄存器 × 源寄存器 | | 0101 | DIV | 目的寄存器 ← 目的寄存器 ÷ 源寄存器 | | 0110 | AND | 目的寄存器 ← 目的寄存器 ∧ 源寄存器 | | 0111 | OR | 目的寄存器 ← 目的寄存器 ∨ 源寄存器 | | 1000 | XOR | 目的寄存器 ← 目的寄存器 ⊕ 源寄存器 | | 1001 | JMP | PC ← 源寄存器地址 | | 1010 | JZ | 如果目的寄存器=0,则PC ← 源寄存器地址 | | 1011 | JNZ | 如果目的寄存器≠0,则PC ← 源寄存器地址 | | 1100 | JGZ | 如果目的寄存器>0,则PC ← 源寄存器地址 | | 1101 | JLZ | 如果目的寄存器<0,则PC ← 源寄存器地址 | | 1110 | PUSH | 将源寄存器压入栈中 | | 1111 | POP | 将栈顶元素弹出到源寄存器中,栈顶指针-1 | 可以看出,二地址格式的指令系统相比于单地址格式的指令系统,减少了寻址次数,提高了效率。但是,由于指令长度增加,需要更多的存储空间。

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东南亚位于我国倡导推进的“一带一路”海陆交汇地带,作为当今全球发展最为迅速的地区之一,近年来区域内生产总值实现了显著且稳定的增长。根据东盟主要经济体公布的最新数据,印度尼西亚2023年国内生产总值(GDP)增长5.05%;越南2023年经济增长5.05%;马来西亚2023年经济增速为3.7%;泰国2023年经济增长1.9%;新加坡2023年经济增长1.1%;柬埔寨2023年经济增速预计为5.6%。 东盟国家在“一带一路”沿线国家中的总体GDP经济规模、贸易总额与国外直接投资均为最大,因此有着举足轻重的地位和作用。当前,东盟与中国已互相成为双方最大的交易伙伴。中国-东盟贸易总额已从2013年的443亿元增长至 2023年合计超逾6.4万亿元,占中国外贸总值的15.4%。在过去20余年中,东盟国家不断在全球多变的格局里面临挑战并寻求机遇。2023东盟国家主要经济体受到国内消费、国外投资、货币政策、旅游业复苏、和大宗商品出口价企稳等方面的提振,经济显现出稳步增长态势和强韧性的潜能。 本调研报告旨在深度挖掘东南亚市场的增长潜力与发展机会,分析东南亚市场竞争态势、销售模式、客户偏好、整体市场营商环境,为国内企业出海开展业务提供客观参考意见。 本文核心内容: 市场空间:全球行业市场空间、东南亚市场发展空间。 竞争态势:全球份额,东南亚市场企业份额。 销售模式:东南亚市场销售模式、本地代理商 客户情况:东南亚本地客户及偏好分析 营商环境:东南亚营商环境分析 本文纳入的企业包括国外及印尼本土企业,以及相关上下游企业等,部分名单 QYResearch是全球知名的大型咨询公司,行业涵盖各高科技行业产业链细分市场,横跨如半导体产业链(半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件)、光伏产业链(设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端)、新能源汽车产业链(动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、充电桩)、通信产业链(通信系统设备、终端设备、电子元器件、射频前端、光模块、4G/5G/6G、宽带、IoT、数字经济、AI)、先进材料产业链(金属材料、高分子材料、陶瓷材料、纳米材料等)、机械制造产业链(数控机床、工程机械、电气机械、3C自动化、工业机器人、激光、工控、无人机)、食品药品、医疗器械、农业等。邮箱:market@qyresearch.com

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