3.1、模型树 简介 用树来对数据建模，除了把叶节点简单地设定为常数值之外，还有一种方法是把叶节点设定为分段线性函数，这里所谓的 分段线性（piecewise linear） 是指模型由多个线性片段组成...使用算法：使用训练出的树做预测，预测结果还可以用来做很多事情 5、附加 Python 中 GUI 的使用 5.1、使用 Python 的 Tkinter 库创建 GUI 如果能让用户不需要任何指令就可以按照他们自己的方式来分析数据...5.2、用 Tkinter 创建 GUI Python 有很多 GUI 框架，其中一个易于使用的 Tkinter，是随 Python 的标准版编译版本发布的。...我们可以在Tk的GUI上放置一个画布，并用 .grid()来调整布局。 5.4、用treeExplore 的GUI构建的模型树示例图 ?...两种剪枝方法分别是预剪枝（在树的构建过程中就进行剪枝）和后剪枝（当树构建完毕再进行剪枝），预剪枝更有效但需要用户定义一些参数。 Tkinter 是 Python 的一个 GUI 工具包。
1).首先要能响应快捷键调起截屏程序，像QQ使用Ctrl+shift+B可以截屏一样； 2).然后就是截图功能，可以用鼠标选取截取的区域； 3).最后是要把截屏保存为本地图片。...2.做一下技术调研 功能拆解出来了，就开始调查下实现难度，有没有现成的第三方库可用，Python是出了名的库多，多找一找总会找到的。...搜寻了一下Python有截图功能的库，基本都是全屏截图和程序输入坐标来区域截图，没办法用鼠标选择可视化截图。...详细的实现原理是： 当程序运行起来后就在后台监听键盘，当键盘按下ctrl+shift+M时就使用PIL做全屏截图，接着用Tkinter把全屏截图显示出来，通过Tkinter的画布(canvas)和鼠标选取做二次截图...想加一个演示效果的，结果录屏软件弄了很久，视频分辨率都不理想，汗！ 100多行代码搞定快捷键截屏功能，这就是用Python的好处，各种小功能都有解决方案，主要花的事情是拆解功能，选定实现路径。
/usr/bin/env python #coding=utf-8 #Edit：Sandy #时间:2019年1月27日13:57:04 #功能:文件的加密和解密 import os from LogUtility...= len(message)-2 key = ml // kl * key1 + key1[:ml % kl] for i in range(len(message)-...，用Tkinter实现 #!.../usr/bin/env python #coding=utf-8 #Edit：Sandy #date:2019/1/28 import os import Tkinter from Tkinter...btn_jiemi.grid(row=10, column=3) root.mainloop() except Exception as e: pass 完成后，我们可以用py2exe
这里先说说我看完后的一个总结： MLFlow至少现阶段还是一款Python ML pipeline的辅助工具 MLFlow要解决的问题以及相应的方案 MLFlow解决了如下几个问题： 算法训练实验难于追踪...部署模型是一个艰难的过程，在ML界，目前还没有一个标准的打包和部署模型的机制。...解决的办法是Models概念，Models提供了工具和标准帮助你部署各种算法框架的模型 我想这几个问题带来的痛楚也是做ML的感同身受的。...和MLSQL对比 相比较而言，MLFLow更像一个辅助工具和标准，你只要按这个标准写ML程序（选用你喜欢的算法框架），就能实现实验记录的追踪，多环境的部署（比如可以很容易从我的笔记本移植到你的笔记本上跑...而且按MLFlow的架构，整个流程都是算法工程师来完成的，这样就无法保证数据预处理的性能（算法可以用任何库来完成数据的处理），研发只会负责后面模型的部署或者嵌入到spark中（而且必须用pyspark了
我们把刚才下载文件的例子用多线程的方式来实现一遍。...，因此要实现多个线程间的通信相对简单，大家能想到的最直接的办法就是设置一个全局变量，多个线程共享这个全局变量即可。...计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，这类任务用Python这样的脚本语言去执行效率通常很低，最能胜任这类任务的是C语言，我们之前提到了Python中有嵌入C/C++代码的机制。...单线程+异步I/O 现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。...在Python语言中，单线程+异步I/O的编程模型称为协程，有了协程的支持，就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。
大家好，我是征哥，今天分享如何用最简单的方式，为你的 Python 程序穿上漂亮的衣服，行话是用 Python 构建漂亮的 GUI，GUI 就是 graphical user interface 的简称...前文最简单的方式发布你的Python应用中提到，程序员写的软件，最好给不懂技术的人使用，才更有价值，我们平时写的 Python 程序，都是在一个叫作终端的黑窗口里运行的，自己用当然没问题，给别人用，尤其是不懂技术的人...设计好后，复制对应的网址，然后用 Python 程序 Tkinter Designer 自动生成你设计好的界面的 Tkinter 代码（标准库 Tkinter 是最受欢迎的图形界面库之一）。...好了，现在你可能有些疑问，啥是 Figma，Tkinter Designer 又是什么工具，怎么用的，现在我来一一解答。 什么是 Figma？...生成代码 python3 tkinter_designer.py 执行上述脚本后，你将看到一个漂亮的 GUI 界面： ?
要使用 Cortex 部署任何模型，你都需要做三件事： 编写一个 Python 脚本来提供来自模型的预测 编写一个配置文件来定义你的部署 从命令行运行 cortex deploy 把所有这些都排除在外...图片来自 Google 让我们看看如何构建自己的 ML 自动完成功能。 我应该用什么模型？ 在这种情况下，我们要用 RoBERTa。...图片来源：TabNine Blog 如果你是一名软件工程师，那么使用 ML 立即生成准确、完整的代码行的想法一定令人激动。 让我们看看如何构建自己的版本。 我应该用什么模型？...这个模糊的任务是确定一个给定的文本用哪种语言对于机器学习来说是完美的。让我们看看如何在下面构建自己的语言标识符。 我应该用什么模型？ Facebook 的 fastText。...在我关于将 fastText 部署为 API 的教程中，我简要解释了使 fastText 如此特殊的原因： 单词嵌入将单词表示为浮点数的 n 维向量，其中每个数字表示单词含义的一个维度。
当然也暴露了我这书买来没怎么翻过的事实 。 其实翻书本来是想看看有没有写关于Python类的装饰符相关的东西，结果翻了下目录好像并没有。...不过我发现了一个在Python世界一直没有关注过的东西：GUI。...今天吸引来，主要是因为想了解下Python GUI比起Java和C#，有没有什么特点。 先说结论：Python自带GUI框架，能用；几行代码开个窗口，方便。果然人生苦短，我用Python 。...Python GUI框架主要有tkinter、wxPython、PyQt、PythonCard、Dabo等，而Python自带的是thinkter。...当然直到现在，我觉得我的判断还是对了一半的：B/S端确实成为了最为重要的程序开发方式，即使是App开发，使用Native开发的也要少于用WebView的。
Pytorch 框架是用 Python 编写的，API 也是基于 Python 的，这让用户上手开发会非常快。...另外，将基于 Python 的 PyTorch 模型部署到生产环境中可能需要一些额外的步骤，不如其他编译型语言那么方便。...显然，Hugging Face 一直在寻找解决办法，它给出的答案是用时下最快的语言 Rust 重写一个 ML 框架。“最酷的是，这是来自 Hugging Face 的，不仅仅是某人的爱好项目。”...所以，我现在还不着急重写任何 Python 的东西。”...开发者“fooblaster”指出，Pytorch 部署模型有多个生产路径无需 Python 解释器，如 torchscript 和 libtorch，或是更烦人的路径如 onnx export 和 onnx
介绍 想象一下，在不需要深入了解机器学习的情况下，使用最先进的机器学习模型来构建应用程序。这就是Apple的Core ML 3! 你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?...使用这个工具你不需要成为机器学习专家因为它已经为每个任务定义了模型。 我喜欢Turi Create的一点是，我们可以在Python中使用它，就像我们的常规工作流程一样。...当你需要模型的高性能并希望有效地部署它们时，可以选择Swift来使用TensorFlow。...首先，CoreML3允许我们导入主流的Python框架中训练过的机器学习或深度学习模型: ? 我们在前面的一篇文章中已经介绍了Core ML 3的这个功能。...这就是Apple的伟大之处。 这意味着，即使其中许多是复杂的基于深度学习的模型，我们也不必在部署和在应用程序中使用它们时过多地担心性能——这有多酷? Core ML 3有什么新特性?
很牛逼有没有，以前我们一遇到不爽的，说句 woc 也没什么鸟用，但是在这里遇到不爽的，说句 fuck 还真能帮你解决问题： 项目地址： https://github.com/nvbn/thefuck...在此Repo中，我们展示了如何用 PaddlePaddle来解决常见的机器学习任务，提供若干种不同的易学易用的神经网络模型。...： https://github.com/wistbean/learn_python3_spider 12306 这是用 Python 开发的 12306 购票助手，它实现了自动打码，自动登录，捡漏，候补等功能...用 Python 帮你抢票，还是可以的。虽然国庆没用到，这不春节马上要到了么？到时可以用上来。 这个项目已经有 1.6w+ star，作者也一直在维护。...一个最简单的例子： GitHub地址： https://github.com/PySimpleGUI/PySimpleGUI star：2.4k yagmail yagmail 是我见过实现 Python
Tkinter 是 Python 的一个标准 GUI 库，它提供了创建图形用户界面的工具和组件。 Tkinter 是“ Tk 接口”的缩写，是一个基于 Tcl/Tk 图形库的 Python 封装。...Python 标准库的一部分 Tkinter 是 Python 标准库的一部分，因此不需要额外的安装或配置。...此外， Tkinter 使用经典的事件驱动模型，开发者可以通过捕获和处理事件来实现用户交互。 4. 社区和资源 由于 Tkinter 的广泛使用，有丰富的教程、文档和社区支持。...import tkinter as tk # 创建主窗口 root = tk.Tk() root.title("我的第一个Tkinter窗口") # 添加标签 label = tk.Label(root...在接下来的课程中，我们将深入探讨 Tkinter 的不同方面，包括如何创建各种 GUI 元素、管理布局、处理事件以及将 GUI 应用程序部署到不同的平台。
) top.destroy() return txt 上述是在用 python 的 tkinter 做一个桌面应用，看起来似乎没什么问题？...•("提示",error_content) 中间应该打空格•txt=tkinter 左右两边应该加空格 如果让现在的我来写，我会如下实现： import tkinterfrom tkinter import...，比如有没有空格等，但这其实不是重点•我把函数名从 message_box 改为了 show_message_box ，因为 message_box 看起来像一个名词，并不是动词（去执行一项任务），在项目结构复杂后...我觉得这是无所谓的，关键是， 你要在项目里进行统一。 此外， 缩进是用来体现程序结构的，如果你的结构不是包含关系，仅仅是换行，那么也用 4 个空格缩进将很愚蠢。 如下。...在 python ，鼓励各种通用形式的命名，如： •printUserName•print_user_name 我觉得大家在 python 中最常用的是 下划线+小写 的形式。
前言本系列的理想是：让"非专业"人员通过少量python代码达到10X办公效率。你现在是公司的HR，领导想让你在做一个抽奖系统在年会用，参与人员与奖品全在Excel里。...接着你在纸上画下设计草图：界面搭建为了减少不必要依赖，你决定使用python自带的tkinter。Tkinter 是 Python 的标准 GUI 库，基于 Tcl/Tk。...最后，把职工和对应的他们抽到的奖品全都列在label中就可以了result_label.config(text=result)总结相比于其他语言做图形化的抽奖，python依旧发挥着他简洁的特点。...然后就在最近我发现腾讯云出了一款高性能应用服务器HAI，可以一键部署Stable Diffusion、语言模型、Pytorch等环境。...如果你也想拥有一个自己的大模型助手，又担心本地电脑性能有限，那就来点击下方体验快速部署的乐趣吧！高性能应用服务HAIGPU云服务器腾讯云
出于对python的热爱，目前离职空窗期，正寻求一份专门从事python开发的工作。 笔者是Python中文社区的粉丝，一直关注社区文章的更新，从中学习收获了很多。...在此影响下走上了Python开发的道路......这两天用Python鼓捣开发了一个软件，分享给同事，觉得很实用，可以大大提高工作效率，想通过Python中文社区平台分享出来给大家，希望给爱好Python...、常用项目文件夹的快捷方式，一大堆的常用文档，浏览器上收藏的工作网址更是有100+，通常想打开一个文档、网址要寻找半天，有没有方法可以集中管理这些地址呢？...我用python tkinter + webbrowser写了一个地址收藏工具 ? ?...messagebox from tkinter import * 使用python自带界面开发库tkinter开发基本界面 if __name__ == '__main__': root
打电话给修网络的，说太晚了，要第二天才能过来... 突然发现隔壁妹纸的wifi信号满格哇，这让我动了邪念，看有没有办法蹭下网，首先，用的是万能钥匙，没有成功~~~ ?...那我只能用字典来跑密码了哦，这种小功能，肯定只有交给python来完成了，搜了一下发现pywifi这个组件刚好满足需求。 那下面来记录一下我的操作过程。...# 简介 Python丰富的第三方库中自然也包括wifi的API，可以很方便的实现wifi的连接。如果有一份详细的密码本，可以实现wifi密码的暴力破解，前提是你有足够的耐心和时间去等待。...# 环境准备 python2.7 pywifi模块 字典 # 导入模块 from pywifi import * # 字典准备 随机搞的wifi弱口令TOP10。...const import time import tkinter.filedialog import tkinter.messagebox class MY_GUI(): def __init_
部署成API服务时，除了要把raw数据特征化成向量外，研发还要想着怎么加载模型，产生模型的框架五花八门，比如Tensorflow,SKlearn,Spark MLllib等每个框架都有自己的模型格式。...在我司，有一次用Sklearn研发了一个模型，研发资源比较紧张，没办法，算法同学治好自己用Python flask搭建了一个API,然后部署成微服务（多实例来解决并发能力）。...有没有一种办法，可以一键部署多个不同类型框架训练出来的模型呢？答案是有的，目前MLSQL支持部署SKlearn,Tensorflow,Spark Mllib等三种类型框架的模型，完全无需任何开发。...举个例子，通过MLSQL训练了一个SkLearn算法的模型，假设是贝叶斯，我们看看部署流程： 用local模式启动StreamingPro: ....支持dense和sparse两种格式的向量。 sql, 选择什么模型进行预测。
我要是中途用电脑干点别的，训练就得被迫停止。所以，用云端最好！我们可以用云端训练我们的模型，几个小时就能搞定。然后我用了 Cloud ML Engine 训练我的模型，觉得比用自己的 GPU 都快。...在训练时，我同时也启动了验证模型的工作，也就是用模型未见过的数据验证它的准确率： 通过导航至 Cloud 终端的 ML Engine 的 Jobs 部分，就可以查看模型的验证是否正在正确进行，并检查具体工作的日志...第三步：部署模型进行预测 如果想将模型部署在 ML Engine 上，我需要将模型的检查点转换为 ProtoBuf。...等模型部署后，就可以用ML Engine的在线预测 API 来为一个新图像生成预测。...将模型部署到 ML Engine：用 gcloud CLI 将模型部署到 ML Engine。 发出预测请求：用 Firebase 函数向 ML Engine 模型在线发起预测请求。
突然发现隔壁妹纸的wifi信号满格哇，这让我动了邪念，看有没有办法蹭下网，首先，用的是万能钥匙，没有成功 那我只能用字典来跑密码了哦，这种小功能，肯定只有交给python来完成了，搜了一下发现pywifi...那下面来记录一下我的操作过程。 # 简介 Python丰富的第三方库中自然也包括wifi的API，可以很方便的实现wifi的连接。...# 环境准备 python2.7 pywifi模块 字典 # 导入模块 from pywifi import * # 字典准备 随机搞的wifi弱口令TOP10。...# 完整代码 # coding:utf-8 from tkinter import * from tkinter import ttk import pywifi from pywifi import...const import time import tkinter.filedialog import tkinter.messagebox class MY_GUI(): def __init_
第一个任务就是做客户的信用评分卡模型，目的给每个用户打一个信用分数，类似支付宝的芝麻信用分。这是银行标配的一个模型，最常见最传统的算法用的就是逻辑回归。...都在做数据清洗，表格整理（摊手），都在library各种包，用的最多的可能是data.table和dplyr。没办法，很多模型都有包可以直接调用，是最简单的环节了。...据观察，在机器学习组里R和Python是使用率最高的两门语言，一般你哪个用的顺就用哪个，只要能达到效果就行，除非强制规定。 我使用之后的感受是，人生苦短，我用python?...用python建个模型到底多难？ 算法任务大致分为两种，一种是普通算法工程师做的“调包、调参”，另一种是高级算法工程师做的，可以自己创建一个算法或者能灵活修改别人的算法。...但是现在，我每天用的模型是比我没大几岁的陈天奇创造出来的，我甚至follow他的社交账号，他就鲜活在我的世界里，这种感觉，很奇妙。
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