魔术方法就像是一个API，可以帮助你的对象变得更加Pythonic。...举个例子，这个lambda表达式对给定的数字进行平方： 让我们运行它： 这看起来不像一个函数吗？ 嗯，这有点令人困惑，但可以解释。我们将一些东西分配给变量“square”。...函数式编程不是pythonic 您可能已经注意到了，我们想要在函数式编程中做的很多事情都围绕着列表。除了reduce函数和闭包之外，您看到的所有函数都会生成列表。...这是一个简短的论证，为什么函数式编程不能很好地适应整个Python生态系统。你可能已经注意到我之前提到了列表推导，我们现在将讨论它们。...如果它是可迭代的，则可以生成它。让我们看一下最后一组的例子。 set是一个元素列表，在该列表中没有元素重复两次。 set中的元素没有顺序。
函数式编程的基本想法是通过函数实现功能，而没有对象、继承等概念。...函数式编程中两个真正常见的概念是映射(map)和过滤器(filter)，Python为它们提供了内置函数： map map是一个“高阶函数”，这只是意味着它是一个将另一个函数作为参数的函数。...map真正要做的是从一组值映射到另一组值。一个非常简单的例子是平方映射： >>> def square(x): ......列表理解基本上是一种更Pythonic，更具可读性的方式来编写这些完全相同的东西： >>> def square(x): ......len, max, min and sum: 聚合函数 Python有几个聚合函数：将值集合组合成单个结果的函数。
在这种方法中，图里的节点会被分给多个“bucket”中的一个，代表着计算项目会被平衡地分配给多个计算小组中的一个，整个过程中还持续对任务的某些特征进行优化，比如单个小组内的任务相似性。...所以，一种常见的优化目标就是为数据集选择一种数据分配方法，让不同的查询所需要的数据直接存放在同一个地方。 图1就给出了分别用生成的访问请求和真实的请求测试后的系统表现。 ?...这样就把每个顶点从分组 i 更换到分组 j 的收益 v 表示为： ? 图4 其中的 N(v) 是访问 v 的一组查询，ni(q) 是查询 q 在分组 i 中访问的数据条目数量。...这样，论文中的算法就可以表示为如下的形式： 初始化一组平衡的分组（比如随机） 重复如下步骤直到收敛 对于每一个顶点 v 根据以上的方程，找到移动收益最高的分组 j 记录下顶点 v 有想从当前分组 i 移动到新分组...在大规模优化任务中，SHP的效果是最好的；不过在小规模优化任务中，SHP最多可以比现有算法中最好的结果差12%。 ?
魔术方法就像是一个API，可以帮助你的对象变得更加Pythonic。...这意味着您可以访问对象中的位置，但不能遍历该对象。一些对象将具有魔术方法__next__而不是__iter__魔术方法，例如集合（在本文后面讨论）。...我们将一些东西分配给变量“square”。...lambda函数不能完成普通函数可以执行的所有操作。 这是一个简短的论证，为什么函数式编程不能很好地适应整个Python生态系统。你可能已经注意到我之前提到了列表推导，我们现在将讨论它们。...如果它是可迭代的，则可以生成它。让我们看一下最后一组的例子。
p=14997 在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们 主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。...简而言之，主题建模设想了一组固定的主题。每个主题代表一组单词。主题建模 的目标是以某种方式将所有文档映射到主题，这样每个文档中的单词大部分都被那些虚构的主题捕获。...这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...例如，我们可以想象一个新闻的两个主题模型，一个主题是“政治”，一个主题是“娱乐”。政治话题中最常见的词可能是“主席”和“政府”，而娱乐话题可能由“电影”、“电视”和“演员”等词组成。...浏览每个文档并将文档中的每个单词随机分配给k个主题之一（k是预先选择的）。 现在我们尝试了解它的完整工作过程： 假设我们有一组来自某个数据集或随机来源的文档。
在早期的分布式系统中，资源调度通常是手动进行的。管理员需要手动将任务分配给可用节点，并监控节点的负载情况。这种方式存在很多问题，如效率低下、不公平、容易出错等。...为了解决这些问题，研究人员开始提出自动化的分布式资源调度方法和算法。这些方法和算法旨在通过智能化的方式来管理和调度分布式系统中的资源，以提高资源利用率、降低延迟、提高系统性能等。...Pod 提供了一种逻辑上独立且可以水平扩展的应用程序部署方式。 Service：Service 是一种抽象机制，用于将一组具有相同标签的 Pod 组织在一起，并提供统一访问入口。...Service（服务）： Service是Kubernetes中的一个抽象概念，用于将一组具有相同标签的Pod组织在一起，并提供统一的访问入口。...总结来说，Service负责服务发现和负载均衡，将一组具有相同标签的Pod组织在一起，并提供统一访问入口。
简而言之，主题建模设想了一组固定的主题。每个主题代表一组单词。主题建模 的目标是以某种方式将所有文档映射到主题，这样每个文档中的单词大部分都被那些虚构的主题捕获。...这种方法遵循与我们人类相似的思维方式。这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。...例如，我们可以想象一个新闻的两个主题模型，一个主题是“政治”，一个主题是“娱乐”。政治话题中最常见的词可能是“主席”和“政府”，而娱乐话题可能由“电影”、“电视”和“演员”等词组成。...浏览每个文档并将文档中的每个单词随机分配给k个主题之一（k是预先选择的）。 现在我们尝试了解它的完整工作过程： 假设我们有一组来自某个数据集或随机来源的文档。...两个重要说明： ·用户必须决定文档中存在的主题数量 ·用户必须解释主题是什么 所以通常如果我们有文档集合，我们想要生成一组主题来表示文档，我们可以使用 LDA 来执行它。
在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们 主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。...简而言之，主题建模设想了一组固定的主题。每个主题代表一组单词。主题建模 的目标是以某种方式将所有文档映射到主题，这样每个文档中的单词大部分都被那些虚构的主题捕获。...这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...例如，我们可以想象一个新闻的两个主题模型，一个主题是“政治”，一个主题是“娱乐”。政治话题中最常见的词可能是“主席”和“政府”，而娱乐话题可能由“电影”、“电视”和“演员”等词组成。...浏览每个文档并将文档中的每个单词随机分配给k个主题之一（k是预先选择的）。 现在我们尝试了解它的完整工作过程： 假设我们有一组来自某个数据集或随机来源的文档。
主题建模是一种对文档进行无监督分类的方法，类似于对数字数据进行聚类。 一个文档可以是多个主题的一部分，有点像模糊聚类（或软聚类），其中每个数据点属于多个聚类。 简而言之，主题建模设想了一组固定的主题。...每个主题代表一组单词。主题建模 的目标是以某种方式将所有文档映射到主题，这样每个文档中的单词大部分都被那些虚构的主题捕获。...---- 这种方法遵循与我们人类相似的思维方式。这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。...例如，我们可以想象一个新闻的两个主题模型，一个主题是“政治”，一个主题是“娱乐”。政治话题中最常见的词可能是“主席”和“政府”，而娱乐话题可能由“电影”、“电视”和“演员”等词组成。...浏览每个文档并将文档中的每个单词随机分配给k个主题之一（k是预先选择的）。 现在我们尝试了解它的完整工作过程： 假设我们有一组来自某个数据集或随机来源的文档。
p=14997 在文本挖掘中，我们经常有文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将它们分成自然组，以便我们理解它们。主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。...简而言之，主题建模设想了一组固定的主题。每个主题代表一组单词。主题建模 的目标是以某种方式将所有文档映射到主题，这样每个文档中的单词大部分都被那些虚构的主题捕获。...这种方法遵循与我们人类相似的思维方式。这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。...例如，我们可以想象一个新闻的两个主题模型，一个主题是“政治”，一个主题是“娱乐”。政治话题中最常见的词可能是“主席”和“政府”，而娱乐话题可能由“电影”、“电视”和“演员”等词组成。...浏览每个文档并将文档中的每个单词随机分配给k个主题之一（k是预先选择的）。 现在我们尝试了解它的完整工作过程： 假设我们有一组来自某个数据集或随机来源的文档。
需要的函数存在于上面的Eth模块中，像所有其他在以太坊 JSON-RPC API[3]标准中定义的方法一样。具体来说，我们感兴趣的 JSON-RPC 方法是eth_getBalance。...JSON-RPC 负载并发送，然后再将结果格式化程序应用到响应中。...接下来探究中间件，以便了解整个请求往返过程。 中间件 中间件是一些可以在请求和响应上进行拦截并执行任意操作的函数。...如果没有传入，则包含一组默认中间件： @staticmethod def default_middlewares(w3): return [ (request_parameter_normalizer...(buffered_gas_estimate_middleware, 'gas_estimate'), ] 此列表中的每个元组都包含一个中间件函数以及要分配给该中间件的名称。
第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果。 ---- 组合优化 投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。...存在各种方法，在本研究中，我研究了三种常用的方法。 正态分布式收益- 在此方法中，创建历史资产值的分布并随机抽样以获得每个资产的未来值。该方法假设历史和未来值是正态分布的。...矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。...最后，资本应该分配给投资组合中至少这么多资产。后者是基数约束。两种常用技术用于确保粒子满足约束条件， 修复不满足约束的粒子 - 对于不满足约束的每个粒子，应用一组规则来改变粒子的位置。...在我的研究中，我使用粒子群优化算法来确定一组套利交易之间的投资资本的最优分配。我的研究中的套利交易投资组合包括22种不同的货币。货币包括澳元，加拿大元，瑞士法郎，人民币等。
本书主要内容 1）容易被忽视的重要概念和常识，如代码的布局和编写函数的原则等； 2）编写python程序管用的方法，如利用assert语句去发现问题，使用enumerate()获取序列迭代的索引和值等...； 3）语法中的关键条款，如有节制地使用from…import语句，异常处理的几点基本原则等； 4）常见库的使用，如按需选择sort()或者sorted()，使用Queue使多线程更安全等...，各种代码测试用具的使用等； 8）python代码的性能分析，优化的原则，工具，技巧，以及常见性能问题的解决等。... 建议5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅，合理 建议6：编写函数的4个原则 建议7：将常量集中到一个文件 建议1：理解pythonic概念 1...Reitz. 27 :license: Apache 2.0, see LICENSE for more details. 28 """ 建议5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅，合理 1）在一组代码表达完一个完整的思路之后
根据输出结果分类：如果模型输出结果是一个数值，这是回归问题；如果输出结果是一个类别，这是分类问题；如果输出结果是一组输入数据，那这是聚类问题。...聚类（clustering）：聚类或聚类分析（cluster analysis）是无监督学习中最常见的方法之一。聚类是将一组对象以某种方式分组，使得同一组中的数据比不同组的数据有更多的相似性。...分裂聚类（divisive clustering）则是一种「自上而下」的方法，其中所有的观察都从一个聚类开始，并且会随观察向下的层次移动而递归式地分裂。...对象通过其 k 最近邻的多数投票来分类，其中对象被分配给 k 最近邻中最常见的类（k 为一正整数，通常较小）。在 k-NN 回归中，输出为对象的属性值。该值为其 k 最近邻值的平均值。...一旦我们将列表减少至几个候选算法，真正的原型开发开始了。理想情况下，我们会建立一个机器学习流程，使用一组经过仔细选择的评估标准来比较每个算法在数据集上的表现。
如果没有，那你一定是一个很细心的程序员。在Java应用程序中最常见的异常类型之一就是NullPointerException。...只要该语言允许用户将空值分配给一个对象，在某个时间点上对象为空将引发空指针异常，从而导致整个系统崩溃。 Java 8中引入了java.util.Optional类来处理这个问题。...换句话说，除非将变量显式声明为nullable（可空），否则它们不允许将空值分配给变量。在本文中，我们将概述不同编程语言中的可以减少或避免使用空值的一些特性。...因此，使用这两种方法都与直接使用空值对象有一样的风险。我们从 Optional中得到的一个好处是，它提供了一组更高阶的函数，这些函数可以被链接起来，不必担心值是否存在。...其他现代语言，如Kotlin和Swift，被设计成能够区分允许表示空值的类型和不允许表示空值的类型。此外，它们提供了一组丰富的特性来处理可空变量，从而最小化空引用异常的风险。
无监督学习分析过程 开发无监督学习模型需遵循的整个过程，总结如下： 无监督学习的主要应用是： · 按某些共享属性对数据集进行分段。 · 检测不适合任何组的异常。...K均值可以理解为试图最小化群集惯性因子的算法。 算法步骤 1. 选择k值，即我们想要查找的聚类数量。 2. 算法将随机选择每个聚类的质心。 3. 将每个数据点分配给最近的质心（使用欧氏距离）。 4. ...下图显示了如果我们在每个数据集中使用K均值聚类，即使我们事先知道聚类的确切数量，我们将获得什么： 将K均值算法作为评估其他聚类方法性能的基准是很常见的。...确定核心点并为每个核心点或每个连接的核心点组成一个组（如果它们满足标准为核心点）。 2. 确定边界点并将其分配给各自的核心点。 下图总结了这个过程和注释符号。...主要有三类： 外部指数 这些是我们在标记原始数据时使用的评分方法，这不是这类问题中最常见的情况。我们将一个聚类结构与事先已知的信息相匹配。 最常用的索引是Adjusted Rand索引。
如何你还在使用Python2，建议用xrange代替range Java的写法 生成器扩展 索引 Pythonic写法 普通写法 显然，Pythonic写法更加直观，优雅。...字符串拼接 Pythonic写法 普通写法 每次+操作都会产生新字符串，造成内存浪费，而join，整个过程中只会产生一个字符串对象 文件打开与关闭 Pythonic写法 普通写法 使用with，...开头如果有大量的删除和插入操作，避免使用list 解构赋值 Pythonic写法 字典也类似，在Python2中，字典的items方法将返回列表，当字典比较大时，这样会很耗内存。...而iteritems方法返回的是生成器。 Python3中，没有iteritems，items等价于Python2的iteritems。...如果在使用Python2，请用iteritems代替items 推导式 Pythonic写法 普通写法 更多有关生成器与推导式的写法，见循环与推导式 作者：呆兔兔 来源：http://imtuzi.com
软件工程师构建 Web、移动和嵌入式体验，而 ML 工程师提供模型版本、推理和整个 RAG 应用程序。...这对整个工程组织意味着什么？我的主要收获是，负责提高 ML 团队杠杆率的平台工程团队必须提供一组不同的原语，这些原语将在 ML 工程师经历其 MLOps 流程时为其提供支持。...Kuberay Ray 项目是使 Python 编程语言扩展到大型分布式环境的最成功且通用的方法。...(Spark Operator GitHub) Volcano 虽然前两个项目为分布式系统提供了一个 Pythonic 入口点，但确保作业以有效利用云资源的方式可靠执行非常重要。...ML 团队可能需要根据优先级调度作业或等待一组作业全部准备好后再运行这些作业的功能。 这就是 Volcano 项目让您实现的目标，它通过替换默认的 kube-scheduler 来实现此目标。
其次，我将演示粒子群优化如何应用于投资组合优化。第三，我将解释套利交易组合，然后总结我的研究结果 组合优化 投资组合包括资产和投资资本。投资组合优化涉及决定每项资产应投入多少资金。...存在各种方法，在本研究中，我研究了三种常用的方法。 正态分布式收益- 在此方法中，创建历史资产值的分布并随机抽样以获得每个资产的未来值。该方法假设历史和未来值是正态分布的。...红色粒子是灰色粒子的局部最优位置，蓝色粒子是全局最优位置。 灰色粒子转换为向量（0.5,0.2,0.3），意味着投资组合资本的50％分配给资产1，20％分配给资产2，30％分配给资产3。...最后，资本应该分配给投资组合中至少这么多资产。后者是基数约束。两种常用技术用于确保粒子满足约束条件， 修复不满足约束的粒子 - 对于不满足约束的每个粒子，应用一组规则来改变粒子的位置。...在我的研究中，我使用粒子群优化算法来确定一组套利交易之间的投资资本的最优分配。我的研究中的套利交易投资组合包括22种不同的货币。货币包括澳元，加拿大元，瑞士法郎，人民币等。
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