enable-migrations -StartUpProjectName "prj name" -ContextTypeName "ctx name"
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO SP RELATION {S# S#(‘S5’), P# P#(‘P1’),
QTY QTY(1000)}};
IF any error occurred THEN GOTO UNDO; END IF;
UPDATE P WHERE P# = P#(‘P1’)
TOTAL:=TOTAL + QTY(1000);
IF any error occurred THEN GOTO UNDO; END IF;
COMMIT;
GOTO FINISH;
UNDO: ROLLBACK;
FINISH: RETURN; 
Read Sav_Amt
Sav_Amt := Sav-Amt - 500
if Sav-Amt <0 then do
put (“insufficient fund”)
rollback
end
else do
Write Sav_Amt
Read Chk_Amt
Chk_Amt := Chk_Amt + 500
Write Chk-Amt
put (“transfer complete”)
End transaction tx_begin();
execute T1 //at site D
execute T2 //at site C
Execute T3 //at site B
…
tX_commit (); begin transaction();
s1;
sp1:= create savepoint(0);
s2;
sp2:= create savepoint(0);
if (condition)
rollback (spi);
…
…
commit Alter table, Create, delete, insert, open, drop, fetch, grant, revoke, select, truncate table, update
Set implicit_transaction on
SET TRANSACTION READ ONLY
SET TRANSACTION READ WRITE
READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE
مرورگرها در آینده مجهز به AI میشن اصلی‌ترین دلیلش هم بحث privacy است؛ حین کار با LLMها مسئله امنیت داده‌ها موضوع به شدت مهمی است؛ روش‌های برای anonymise کردن ورودی‌های این LLMها قابل‌انجام است اما مسئله این است که اگر کانتکست کافی وجود نداشته باشد خروجی به آن اندازه‌ایی که انتظار داریم شاید مفید نباشد. مدتی است گوگل به صورت آزمایشی در حال اضافه کردن امکان استفاده از LLMها (در حال حاضر Gemini Nano) به مرورگر Chrome است. یکی دیگه از مزایای قراردادن LLMها درون مرورگر پاسخگویی سریع به درخواست‌ها میباشد در اینحالت دیگر نیاز به ارسال درخواست به یک Remote LLM کمتر خواهد شد؛ با پائین آمدن latency، کاربران تجربه نزدیک‌تر به real-time را احساس خواهند کرد. لازم به ذکر است این قابلیت به صورت آزمایشی و فعلاً در حد یک proposal میباشد و فقط در نسخه‌های Canary و Dev قابل استفاده میباشد.
mkdir ps_cmdlet_with_csharp && cd "$_" dotnet new classlib dotnet add package PowerShellStandard.Library mv Class1.cs GetHelloCommand.cs
namespace ps_cmdlet_with_csharp;
using System.Management.Automation;
[Cmdlet(VerbsCommon.Get, "Hello")]
public class GetHelloCommand : PSCmdlet
{
[Parameter(Mandatory = true, Position = 0, ValueFromPipeline = true)]
public string Name { get; set; }
protected override void BeginProcessing()
{
WriteObject("Start processing");
}
protected override void ProcessRecord()
{
WriteObject("Hello " + Name);
}
protected override void EndProcessing()
{
WriteObject("End processing");
}
} using System.Collections.ObjectModel;
using System.Management.Automation.Host;
namespace System.Management.Automation
{
public abstract class PSCmdlet : Cmdlet
{
protected PSCmdlet();
public PSEventManager Events { get; }
public PSHost Host { get; }
public CommandInvocationIntrinsics InvokeCommand { get; }
public ProviderIntrinsics InvokeProvider { get; }
public JobManager JobManager { get; }
public JobRepository JobRepository { get; }
public InvocationInfo MyInvocation { get; }
public PagingParameters PagingParameters { get; }
public string ParameterSetName { get; }
public SessionState SessionState { get; }
public PathInfo CurrentProviderLocation(string providerId);
public Collection<string> GetResolvedProviderPathFromPSPath(string path, out ProviderInfo provider);
public string GetUnresolvedProviderPathFromPSPath(string path);
public object GetVariableValue(string name);
public object GetVariableValue(string name, object defaultValue);
}
} PS /> dotnet build PS /> Import-Module ./bin/Debug/net7.0/ps_cmdlet_with_csharp.dll
PS /> Get-Command -Module ps_cmdlet_with_csharp CommandType Name Version Source ----------- ---- ------- ------ Cmdlet Get-Hello 1.0.0.0 ps_cmdlet_with_csharp
namespace ps_cmdlet_with_csharp;
using System.Management.Automation;
[Cmdlet(VerbsCommon.Get, "Hello")]
public class GetHelloCommand : PSCmdlet
{
// as before
}
[Cmdlet(VerbsCommon.Get, "Greetings")]
public class GetGreetingsCommand : PSCmdlet
{
[Parameter(Mandatory = true, Position = 0, ValueFromPipeline = true)]
public string Name { get; set; }
protected override void BeginProcessing()
{
WriteObject("Start processing");
}
protected override void ProcessRecord()
{
WriteObject("Greetings " + Name);
}
protected override void EndProcessing()
{
WriteObject("End processing");
}
} Import-Module: Invalid assembly public key.
<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
<!-- other tags -->
<ItemGroup>
<Compile Include="./GetHelloCommand.cs" />
</ItemGroup>
</Project> PS /> Get-Command -Module ps_cmdlet_with_csharp CommandType Name Version Source ----------- ---- ------- ------ Cmdlet Get-Greetings 1.0.0.0 ps_cmdlet_with_csharp Cmdlet Get-Hello 1.0.0.0 ps_cmdlet_with_csharp
namespace ps_cmdlet_with_csharp;
using System.Management.Automation;
using System.Net.Http.Headers;
[Cmdlet(VerbsCommon.Push, "SlackMessage")]
[Alias("ssm")]
[OutputType(typeof(string))]
public class SlackMessageCommand : PSCmdlet
{
[Parameter(Mandatory = true)]
[Alias("m")]
public string Message { get; set; }
[Parameter(Mandatory = true)]
[Alias("t")]
[ValidatePattern(@"xoxp-[0-9]{11}-[0-9]{12}-[0-9]{13}-[0-9a-zA-Z]{32}")]
public string Token { get; set; }
[Parameter(Mandatory = true)]
[Alias("cid")]
public string ChannelID { get; set; }
protected async override void ProcessRecord()
{
base.ProcessRecord();
try
{
using var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", this.Token);
var values = new Dictionary<string, string>
{
{ "channel", this.ChannelID },
{ "text", this.Message }
};
var content = new FormUrlEncodedContent(values);
var response = await client.PostAsync("https://slack.com/api/chat.postMessage", content);
var responseString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
WriteObject("Message sent");
}
catch (Exception ex)
{
WriteObject(ex.Message);
}
}
} PS /> $PROFILE | Get-Member -Type NoteProperty | Select-Object Name, Definitionbject Name, Definition Name Definition ---- ---------- AllUsersAllHosts string AllUsersAllHosts=/usr/local/microsoft/powershell/7/… AllUsersCurrentHost string AllUsersCurrentHost=/usr/local/microsoft/powershell… CurrentUserAllHosts string CurrentUserAllHosts=/Users/sirwanafifi/.config/powe… CurrentUserCurrentHost string CurrentUserCurrentHost=/Users/sirwanafifi/.config/p…
$SlackProjectPath = "/Users/sirwanafifi/Desktop/ps_cmdlet_with_csharp/bin/Debug/net7.0/ps_cmdlet_with_csharp.dll" Import-Module $SlackProjectPath
PS /> Get-Command -Module ps_cmdlet_with_csharp CommandType Name Version Source ----------- ---- ------- ---- Cmdlet Push-SlackMessage 1.0.0.0 ps_…
معیار مهم دیگری که برای تعیین میزان کارایی یک دسته بند استفاده میشود معیار (AUC (Area Under Curve است.
AUC نشان دهنده سطح زیر نمودار (ROC (Receiver Operating Characteristic میباشد که هر چه مقدار این عدد مربوط به یک دسته بند بزرگتر باشد کارایی نهایی دسته بند مطلوب‌تر ارزیابی میشود. نمودار ROC روشی برای بررسی کارایی دسته بندها میباشد. در واقع منحنی‌های ROC منحنی‌های دو بعدی هستند که در آنها DR یا همان نرخ تشخیص صحیح دسته مثبت (True Positive Rate - TPR) روی محور Y و بطور مشابه FAR یا همان نرخ تشخیص غلط دسته منفی (False Positive Rate - FPR) روی محور X رسم می‌شوند. به بیان دیگر یک منحنی ROC مصالحه نسبی میان سودها و هزینه‌ها را نشان میدهد.
بسیاری از دسته بندها همانند روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم و یا روش‌های مبتنی بر قانون، به گونه ای طراحی شده اند که تنها یک خروجی دودویی (مبنی بر تعلق ورودی به یکی از دو دسته ممکن) تولید می‌کنند. به این نوع دسته بندها که تنها یک خروجی مشخص برای هر ورودی تولید می‌کنند، دسته بندهای گسسته گفته میشود که این دسته بندها تنها یک نقطه در فضای ROC تولید می‌کنند.
بطور مشابه دسته بندهای دیگری نظیر دسته بندهای مبتنی بر روش بیز و یا شبکه‌های عصبی نیز وجود دارند که یک احتمال و یا امتیاز برای هر ورودی تولید می‌کنند، که این عدد بیانگر درجه تعلق ورودی به یکی از دو دسته موجود میباشد. این دسته بندها پیوسته نامیده می‌شوند و بدلیل خروجی خاص این دسته بندها یک آستانه جهت تعیین خروجی نهایی در نظر گرفته میشود.
یک منحنی ROC اجازه مقایسه تصویری مجموعه ای از دسته بندی کننده‌ها را میدهد، همچنین نقاط متعددی در فضای ROC قابل توجه است. نقطه پایین سمت چپ (0,0) استراتژی را نشان میدهد که در یک دسته بند مثبت تولید نمی‌شود. استراتژی مخالف، که بدون شرط دسته بندهای مثبت تولید میکند، با نقطه بالا سمت راست (1,1) مشخص میشود. نقطه (0,1) دسته بندی کامل و بی عیب را نمایش میدهد. بطور کلی یک نقطه در فضای ROC بهتر از دیگری است اگر در شمال غربی‌تر این فضا قرار گرفته باشد. همچنین در نظر داشته باشید منحنی‌های ROC رفتار یک دسته بندی کننده را بدون توجه به توزیع دسته‌ها یا هزینه خطا نشان می‌دهند، بنابراین کارایی دسته بندی را از این عوامل جدا می‌کنند. فقط زمانی که یک دسته بند در کل فضای کارایی به وضوح بر دسته دیگری تسلط یابد، میتوان گفت که بهتر از دیگری است. به همین دلیل معیار AUC که سطح زیر نمودار ROC را نشان میدهد می‌تواند نقش تعیین کننده ای در معرفی دسته بند برتر ایفا کند. برای درک بهتر نمودار ROC زیر را مشاهده کنید.
مقدار AUC برای یک دسته بند که بطور تصادفی، دسته نمونه مورد بررسی را تعیین میکند برابر 0.5 است. همچنین بیشترین مقدار این معیار برابر یک بوده و برای وضعیتی رخ میدهد که دسته بند ایده آل بوده و بتواند کلیه نمونه‌های مثبت را بدون هرگونه هشدار غلطی تشخیص دهد. معیار AUC برخلاف دیگر معیارهای تعیین کارایی دسته بندها مستقل از آستانه تصمیم گیری دسته بند میباشد. بنابراین این معیار نشان دهنده میزان قابل اعتماد بودن خروجی یک دسته بند مشخص به ازای مجموعه داده‌های متفاوت است که این مفهوم توسط سایر معیارهای ارزیابی کارایی دسته بندها قابل محاسبه نمی‌باشد. در برخی از مواقع سطح زیر منحنی‌های ROC مربوط به دو دسته بند با یکدیگر برابر است ولی ارزش آنها برای کاربردهای مختلف یکسان نیست که باید در نظر داشت در این گونه مسائل که ارزش دسته‌ها با یکدیگر برابر نیست، استفاده از معیار AUC مطلوب نمی‌باشد. به همین دلیل در این گونه مسائل استفاده از معیار دیگری به جزء هزینه (Cost Matrix) منطقی به نظر نمی‌رسد. در انتها باید توجه نمود در کنار معیارهای بررسی شده که همگی به نوعی دقت دسته بند را محاسبه می‌کردند، در دسته بندهای قابل تفسیر نظیر دسته بندهای مبتنی بر قانون و یا درخت تصمیم، پیچیدگی نهایی و قابل تفسیر بودن مدل یاد گرفته شده نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.
از روش‌های ارزیابی الگوریتم‌های دسته بندی (که در این الگوریتم روال کاری بدین صورت است که مدل دسته بندی توسط مجموعه داده آموزشی ساخته شده و بوسیله مجموعه داده آزمایشی مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.) میتوان به روش Holdout اشاره کرد که در این روش چگونگی نسبت تقسیم مجموعه داده‌ها (به دو مجموعه داده آموزشی و مجموعه داده آزمایشی) بستگی به تشخیص تحلیگر دارد که معمولاً دو سوم برای آموزش و یک سوم برای ارزیابی در نظر گرفته میشود. مهمترین مزیت این روش سادگی و سرعت بالای عملیات ارزیابی است ولیکن روش Holdout معایب زیادی دارد از جمله اینکه مجموعه داده‌های آموزشی و آزمایشی به یکدیگر وابسته خواهند شد، در واقع بخشی از مجموعه داده اولیه که برای آزمایش جدا میشود، شانسی برای حضور یافتن در مرحله آموزش ندارد و بطور مشابه در صورت انتخاب یک رکورد برای آموزش دیگر شانسی برای استفاده از این رکورد برای ارزیابی مدل ساخته شده وجود نخواهد داشت. همچنین مدل ساخته شده بستگی فراوانی به چگونگی تقسیم مجموعه داده اولیه به مجموعه داده‌های آموزشی و آزمایشی دارد. چنانچه روش Holdout را چندین بار اجرا کنیم و از نتایج حاصل میانگین گیری کنیم از روشی موسوم به Random Sub-sampling استفاده نموده ایم. که مهمترین عیب این روش نیز عدم کنترل بر روی تعداد دفعاتی که یک رکورد به عنوان نمونه آموزشی و یا نمونه آزمایشی مورد استفاده قرار می‌گیرد، است. به بیان دیگر در این روش ممکن است برخی رکوردها بیش از سایرین برای یادگیری و یا ارزیابی مورد استفاده قرار گیرند.
چنانچه در روش Random Sub-sampling به شکل هوشمندانه‌تری عمل کنیم به صورتی که هر کدام از رکوردها به تعداد مساوی برای یادگیری و تنها یکبار برای ارزیابی استفاده شوند، روش مزبور در متون علمی با نام Cross Validation شناخته میشود.
همچنین در روش جامع k-Fold Cross Validation کل مجموعه داده‌ها به k قسمت مساوی تقسیم می‌شوند. از k-1 قسمت به عنوان مجموعه داده‌های آموزشی استفاده میشود و براساس آن مدل ساخته میشود و با یک قسمت باقی مانده عملیات ارزیابی انجام میشود. فرآیند مزبور به تعداد k مرتبه تکرار خواهد شد، به گونه ای که از هر کدام از k قسمت تنها یکبار برای ارزیابی استفاده شده و در هر مرتبه یک دقت برای مدل ساخته شده، محاسبه میشود. در این روش ارزیابی دقت نهایی دسته بند برابر با میانگین k دقت محاسبه شده خواهد بود. معمول‌ترین مقداری که در متون علمی برای k در نظر گرفته میشود برابر با 10 میباشد. بدیهی است هر چه مقدار k بزرگتر شود، دقت محاسبه شده برای دسته بند قابل اعتماد‌تر بوده و دانش حاصل شده جامع‌تر خواهد بود و البته افزایش زمان ارزیابی دسته بند نیز مهمترین مشکل آن میباشد. حداکثر مقدار k برابر با تعداد رکوردهای مجموعه داده اولیه است که این روش ارزیابی با نام Leaving One Out شناخته میشود.
در روش هایی که تاکنون به آن اشاره شده، فرض بر آن است که عملیات انتخاب نمونه‌های آموزشی بدون جایگذاری صورت می‌گیرد. به بیان دیگر یک رکورد تنها یکبار در یک فرآیند آموزشی مورد توجه واقع میشود. چنانچه هر رکورد در صورت انتخاب شدن برای شرکت در عملیات یادگیری مدل بتواند مجدداً برای یادگیری مورد استفاده قرار گیرد روش مزبور با نام Bootstrap و یا 0.632 Bootstrap شناخته میشود. (از آنجا که هر Bootstrap معادل 0.632 مجموعه داده اولیه است)
معیار (Coefficient (φ نیز به منظور اندازه گیری رابطه میان A و B مورد استفاده قرار می‌گیرد که محدوده این معیار بین 1- و 1+ میباشد.
از دیگر معیارهای ارزیابی کیفیت قوانین انجمنی، طول قوانین بدست آمده میباشد. به بیان دیگر با ثابت در نظر گرفتن معیارهای دیگر نظیر Support، Confidence و Lift قانونی برتر است که طول آن کوتاه‌تر باشد، بدلیل فهم آسانتر آن.
در نهایت با استفاده از ماتریس وابستگی (Dependency Matrix)، میتوان اقدام به تعریف معیارهای متنوع ارزیابی روش‌های تولید قوانین انجمنی پرداخت. در عمل معیارهای متعددی برای ارزیابی مجموعه قوانین بدست آمده وجود دارد و لازم است با توجه به تجارب گذشته در مورد میزان مطلوب بودن آنها تصمیم گیری شود. بدین ترتیب که ابتدا معیارهای برتر در مسئله مورد کاوش پس از مشورت با خبرگان حوزه شناسائی شوند، پس از آن قوانین انجمنی بدست آمده از حوزه کاوش، مورد ارزیابی قرار گیرند.
