firefox的network.trr.mode=2是什么意思

当设置Firefox浏览器的`network.trr.mode`为2时，它表示使用"TRR（Trusted Recursive Resolver）"模式。TRR是一种通过加密的方式将DNS请求发送到特定的递归解析器的机制。

具体来说，当`network.trr.mode`设置为2时，Firefox将使用DoH（DNS over HTTPS）协议来发送DNS请求。它会将DNS请求加密并通过HTTPS协议发送到特定的DoH服务器，而不是使用传统的明文DNS协议。这样做可以增加DNS请求的安全性和隐私性，因为传输过程中的数据是经过加密的，第三方无法轻易窃听或篡改。

需要注意的是，当使用TRR模式时，Firefox会使用预定义的DoH服务器列表作为默认配置。你可以通过修改`network.trr.uri`字段来指定自定义的DoH服务器。此外，还可以通过将`network.trr.bootstrapAddress`字段设置为自定义的解析器IP地址来提供额外的解析器，以备备用使用。

相关问题

划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1055) # 建立神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=6, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dense(units=6, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy)在此基础上Acc值、Rrecision值、Recall值、PR曲线、F1值、TRR值、FRR值、ROC曲线、AUC值，给出代码

以下是计算指标和绘制曲线的代码：

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)

# 计算指标
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc

acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

# 计算TRR和FRR
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test, y_pred).ravel()
trr = tn / (tn + fp)
frr = fn / (fn + tp)

print('Accuracy:', acc)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)
print('TRR:', trr)
print('FRR:', frr)

其中，`confusion_matrix` 是来自于 `sklearn.metrics` 模块的函数，用于计算混淆矩阵。需要在代码开头导入相应的模块。

用保存好的模型计算测试集上的Acc值、Rrecision值、Recall值、PR曲线、F1值、TRR值、FRR值、ROC曲线、AUC值，给出代码

好的，下面是使用保存好的模型计算各种性能指标的代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc, confusion_matrix, precision_recall_curve

# 加载保存的模型
model = keras.models.load_model('my_model.h5')

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)

# 计算各种性能指标
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

# 计算TPR、FPR和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test, y_pred).ravel()
trr = tp / (tp + fn)
frr = fn / (tn + fp)

# 绘制ROC曲线
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

# 绘制PR曲线
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_pred)
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(recall, precision, color='darkorange', lw=2, label='PR curve')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

# 输出各种性能指标
print('Accuracy:', acc)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)
print('TRR:', trr)
print('FRR:', frr)
print('AUC:', roc_auc)

首先，使用`keras.models.load_model`函数加载保存的模型。然后，在测试集上进行预测，并将输出值转换为二进制的分类标签。接下来，使用`accuracy_score`、`precision_score`、`recall_score`和`f1_score`函数计算准确率、精确率、召回率和F1值，并使用`confusion_matrix`函数计算TP、TN、FP和FN的个数，进一步计算TRR和FRR。使用`roc_curve`函数计算ROC曲线的FPR、TPR和阈值，并计算AUC值。最后，使用Matplotlib绘制ROC曲线和PR曲线，并将各种性能指标输出到屏幕上。