Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)

原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.4[1]

假如现在我们分别有以下三幅栅格图像，三者分别是独立的三个图层。第一个图层如下图，可以看到其中部地区有明显的条带状空白。

但正如我们的精神领袖Linus Torvalds所说的“Talk is cheap, show me the code.”说多无益，想要自己有大长进，就要多看优秀代码，同时自己多写代码。

因为每个用户的网络情况无法预估（比如地铁上），图片加载失败必然导致页面就无法浏览或者体验差

先登录到后台系统，依次点击系统-数据库备份/还原，这时候会跳出来很多表，我们只需要用到dede_admin这个表名，先拉到最下面单击取消，然后在把dede_admin这个表勾上就可以了。如下图：...

输入：输出：steps/train_mono.sh --cmd "$train_cmd" --nj 10 data/train data/lang exp/mono || exit 1;流程：1. apply-cmvn # 对feats.scp做归一化处理2. add-deltas # 训练数据增加差......

输入：data/local/lm/3gram-mincount/lm_unpruned.gz

输入：data/local/train/text data/local/dict/lexicon.txt

输入：text（所有录音的分词文本信息- 如果是自己的数据没有人工分词可能要提前jieba等工具分词一下）