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Python异步Web编程
python
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异步编程适用于那些频繁读写文件和频繁与服务器交互数据的任务,异步程序以非阻塞的方式执行I/O操作。这样意味着程序可以在等待客户机返回数据的同时执行其他任务,而不是无所事事的等待,浪费资源和时间。
jhao104
2019-12-05
2.7K
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Python标准库笔记(10) — itertools模块
python
编程算法
存储
目录[-] itertools 用于更高效地创建迭代器的函数工具。 itertools 提供的功能受Clojure,Haskell,APL和SML等函数式编程语言的类似功能的启发。它们的目的是快速有效地使用内存,并且将它们关联在一起以表示更复杂的基于迭代的算法。 基于迭代器的代码比使用列表的代码提供了更好的内存消耗特性。因为直到数据需要使用时才从迭代器中生成,所有数据不需要同时存储在内存中。这种 “惰性” 的处理模式可以减少大型数据集的交换和其他副作用,从而提高性能。 除了 itertools 中
jhao104
2018-06-19
1.8K
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机器学习笔记—KNN算法
机器学习
编程算法
目录[-] 前言 分类(Classification)是数据挖掘领域中的一种重要技术,它从一组已分类的训练样本中发现分类模型,将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN(K-Nearest Neighbors)、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法,最初由Cover和Hart于1968年提出,思路非常简单直观,易于快速实现。 基本思想 如下图所示
jhao104
2018-03-20
1.6K
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曲线点抽稀算法-Python实现
编程算法
python
目录[-] 何为抽稀 在处理矢量化数据时,记录中往往会有很多重复数据,对进一步数据处理带来诸多不便。多余的数据一方面浪费了较多的存储空间,另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准。因此要通过某种规则,在保证矢量曲线形状不变的情况下, 最大限度地减少数据点个数,这个过程称为抽稀。 通俗的讲就是对曲线进行采样简化,即在曲线上取有限个点,将其变为折线,并且能够在一定程度保持原有形状。比较常用的两种抽稀算法是:道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法和垂距限值法。 道格拉斯-普克(Dougl
jhao104
2018-03-20
4K
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