正常我们在使用python时，通常会使用序列化库。Dill模块是Python中的一个序列化库，用于将Python对象序列化为字节流，并支持将序列化的对象反序列化为Python对象。它的特点是可以序列化几乎所有的Python对象，包括函数、类、闭包等等。对于经常使用会遇到各种问题，例如下文中得案例，并且我做了详细解释，一起看看吧。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？ 01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.11087.pdf
其中x, y为来自 p 维总体Z的样本观测值，Σ为Z 的协方差矩阵，实际中Σ往往是不知道的，常常需要用样本协方差来估计。马氏距离对一切线性变换是不变的，故不受量纲的影响。
Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装，用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。Seaborn 基于 Matplotlib，Matplotlib 中大多数绘图函数的参数都可在 Seaborn 绘图函数中使用，对 Python 的其他库（比如 Numpy/Pandas/Scipy）有很好的支持。
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
在程序中使用对象来映射现实中的事物，使用对象间的关系来描述事物之间的联系，这种思想就是面向对象。面向对象编程有两个非常重要的概念：类和对象。对象是面向对象编程的核心。具有相似特征和行为的事物的集合统称为类，对象是根据类创建的，一个类可以对应多个对象。类是由3部分组成的：（1）类的名称：类名，首字母必须大写，比如Person；（2）类的属性：一组数据，比如性别；（3）类的方法：允许进行操作的方法，比如说话。使用class关键字来声明一个类，基本格式如下：
前期，分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍，今天推出系列第4篇教程：seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库，相比之下，绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
模块（Module）是我们用来组织 Python 代码的基本单位。很多功能强大的复杂站点，都由成百上千个独立模块共同组成。
和其它编程语言相比，Python 在尽可能不增加新的语法和语义的情况下加入了类机制。
🐒🐒🐒面向对象的编程，顾名思义就是面向你的男朋友or女朋友（俗称对象），去进行编程！ 这时候有的小伙伴会问啦：那我没对象怎么面向对象编程呢~
注意 : 启动进程此时target绑定函数开始执行，该函数作为新进程执行内容，此时进程真正被创建
私有方法：不能被外部的类和方法调用，私有方法的定义和私有属性的定义都是一样的，在方法前面加上“__”双下线就可以了；
正小歪，Python 工程师，主要负责 Web 开发和日志数据处理。博客文章《真正的 Tornado 异步非阻塞》、《使用 JWT 让你的 RESTful API 更安全》等多次入选知名技术社区每日精选。 GitHub: https://github.com/zhengxiaowai
上片文章讲解模板。你本文将讲解 “MTV” 中 M 层次，即模型层（数据存取层）。模型这内容比较多，我将其拆分为 3 个部分来讲解。同时，文章也配套了例子，你可以通过 阅读原文 来查看。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。
害，说得像是我有对象一样。 此对象非彼对象，面向对象（Object Oriented）是一种编程的思想，而不是一种编程语言，而Python也是支持面向对象的语言。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据 间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 回顾 最近，阐述了朴素贝叶斯的2个例子引出了朴素贝叶斯的分类原理，给出了苹果的三个特征通过朴素贝叶斯分类器预测了第11个苹果是好果Or不好果，预测时发现某个分类中某个属性值恰好在数据集中没有出现，此时直接会抹去其他属性值，这个是不合理的，因此又论述了如何用拉普拉斯修正来解决这个问题，具体参考： 机器学习：说说贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器：例
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点，因此在数据科学领域得到广泛应用。
模块化编程是构建大型、复杂Python项目的关键原则，它关乎代码组织、复用与维护的效率。在技术面试中，对模块化编程的理解与实践能力往往是考察候选者专业素养的重要维度。本篇博客将深入浅出地剖析Python模块化编程的核心概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略，结合代码示例，帮助您在面试中自信应对关于模块化编程的各类挑战。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同，明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少，但是光介绍方法是没用的，要经过实战来强化学习的过程，本文就基于R对2016
在这个大数据时代，尤其是人工浪潮兴起的时代，不论是工程领域还是研究领域，数据已经成为必不可少的一部分，而数据的获取很大程度上依赖于爬虫的爬取，所以爬虫也逐渐变得火爆起来。
两个n维变量A(x11,x12,…,x1n)与 B(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为：
计算机完成一项或多项任务，往往可以存在很高的并行度：若是多核处理器则天然的可以同时处理多项事务，若是单处理器时其实也可以分时隙处理多任务，此时虽然在某一时间点上确实是不能一脑多用，但却可以省掉很多处理器之外的等待时间，实现某种意义上的并行，或者叫多线程，进而带来效率上的提高。实际上，若不支持多线程，那么我们的电脑似乎就只能同时干一件事了，那该有多low啊。
在面向对象的程序设计中，类之间主要有六种关系：继承， 组合， 聚合，关联， 依赖，实现。C属于面向过程语言，本身的语法不支持这些关系的实现，但可通过结构体和指针来实现这些关系。
Django是一种基于Python开发的开源的高级Web应用框架，使用Django，使你能够以最小的代价构建和维护高质量的Web应用。Django 本身基于 MVC 模型，即 Model（模型）+ View（视图）+ Controller（控制器）设计模式，MVC 模式使后续对程序的修改和扩展简化，并且使程序某一部分的重复利用成为可能，Python 加 Django 是快速开发、设计、部署网站的最佳组合。
本文是本人学完Python后的一遍回顾，加深理解顺便留作手册以备查阅。 学习Python的这几天来，觉得Python还是比较简单，容易上手的，就基本语法而言，但是有些高级特性掌握起来还是有些难度，需要时间去消化。Python给我最大的印象就是语法简洁，就像写伪代码一样，很多其他语言要用很多行才能实现的操作Python可能几行就搞定了，这让人摆脱了繁杂的语法而专注于问题本身，这也正是我为什么不太喜欢Java的原因之一，虽然它很强大。 一、Python简介 Python是一种用来编写应用程序的高级程序设计语言
生活中的多任务时时刻刻存在，例如小张一边码字一边看屏幕，又例如小蔡可以一边跳舞一边打篮球，这就是生活中的多任务。那么计算机中的多任务是什么呢、怎么使用呢？就让我们一起探讨计算机中，多任务-线程、多任务-进程、多任务-协程的理解以及在python中的应用。
对于初学Python者，除了看书（《跟老齐学Python：轻松入门》或者《Python大学实用教程》，均为电子工业出版社出版）、或者看视频（网易云课堂、CSDN上均有老齐的视频课程），还要进行专题性总结。比如本文，就是要帮助学习者，对变量和赋值这两个非常基本、几乎无处不在的内容作为一个专题进行总结。
聚类分析（Cluster Analysis）是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法，将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法（Hierarchical Clustering）、k均值聚类（K-means Clustering）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）以及密度聚类（Density Clustering）等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
目录 前言 软件环境 身份运算符 算术运算符 比较运算符 位移运算符 自变运算符 位运算符 逻辑运算符 成员关系运算符 Python真值表 最后 前言 在前面的博文介绍了Python的数据结构之后，接下来结合python操作符来对Python程序中的数据进行处理。操作符/运算符的使用，可简洁地表示内建类型的对象处理。主要是对程序中的数据进行逻辑操作、算术操作、比较操作等动作行为，本质是将在程序中会非常常用的程序操作封装成成类或函数后，再以字符的形式调用，使执行程序语言更加简洁和符合国际化。 软件环境 操作系
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。前两天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，DataFrame的使用，今天我们将是最后一次学Pandas了，这次讲的读取csv文件。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。
当然系统架构肯定不是说我一篇文章就能学好的，只能说我作为一名初学者，是如何去理解这些概念的。
面向对象程序 程序 = 指令 + 数据 代码可以选择以指令为核心或以数据为核心进行编程 两种范例 1.以指令为核心：围绕"正在发生什么"编写 面向过程编程：程序具有一系列线性步骤：主体思想是代码作用于数据 2.以数据为核心：围绕“将影响谁”进行编写 面向对象编程：围绕数据以及数据严格定义的接口来组织程序用数据控制对代码的访问 面向编程语言的最终目的都是提供一种抽象方法 在机器模型("解空间"或“方案空间”）与实际解决的问题模型（“问题空间”）之间，程序必须建立一种联系 1.面向过程：程序 = 算法 +数
GoF在他们的设计模式书籍《Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》中讲到了23种设计模式，分为三类。
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
数据可视化能准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。
DAG (Directed Acyclic Graph) 是一个非常有用、也有很有意思的数据结构。如果说数组、链表、二叉树这类数据结构是学习中的基础，那么 DAG 绝对算得上工作中常常会听到、用到的实践知识。工作中两个 SDE 讨论技术问题，DAG 和 Array/Linkedlist/Tree 算的上是同一级的词汇、知识，默认彼此都懂。 下面我们详细讲讲原因：有向无环图 (DAG)，结合拓扑排序（topolocial sort）的确是解决存在依赖关系的一类问题的利器。 举个例子，Excel 中的单元格 (
Dependence Inversion Principle，DIP High level modules should not depend upon low level modules.Both should depend upon abstractions.高层模块不应该依赖低层模块，二者都应该依赖其抽象 Abstractions should not depend upon details.Details should depend upon abstractions.抽象不应该依赖细节；细节应该依赖抽象
在大型多人协作的系统中，如何有效地管理不同用户的访问权限，确保系统的安全性和稳定性，是每一个开发者都需要面对的挑战。为了解决这一问题，业界提出了一种被广泛应用的权限管理模型——基于角色的访问控制（Role-Based Access Control，简称RBAC）。
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