【导读】本文是机器学习爱好者 Sambit Mahapatra 撰写的一篇技术博文，利用Python设计一个二分类器，详细讨论了模型中的三个主要过程：处理不平衡数据、调整参数、保存模型和部署模型。...在大多数资源中，用结构化数据构建机器学习模型只是为了检查模型的准确性。 但是，实际开发机器学习模型的主要目的是在构建模型时处理不平衡数据，并调整参数，并将模型保存到文件系统中供以后使用或部署。...在这里，我们将看到如何在处理上面指定的三个需求的同时在python中设计一个二分类器。 在开发机器学习模型时，我们通常将所有创新都放在标准工作流程中。...从快照中可以看到，数据值在某些属性上相当偏离。 比较好的做法是标准化这些值，因为它会使方差达到合理的水平。 另外，由于大多数算法使用欧几里德距离，因此在模型构建中缩放特征效果更好。...我在这里采用了随机梯度分类器。 但是，你可以检查几个模型，并比较它们的准确性来选择合适的。
这是一个笔记-turtle的垃圾教程 1.画图-turtle 类似 import turtle as t t.forward(12) # 题会出，只会出1个 想画图 导入库 import import...turtle as使用 import turtle as t 可以写 可以不写 写了可方便一些 import推荐放到代码最上端 python暂时没有自带的画图 一定要做import导入 要使用库名.方法名的方法...类似：绘制线段代码t.forward(100) 2.导入库有方法 绘制图形最重要的是 1 线段 2 旋转 绘制线段：t.forward(长度 像素) python import turtle as t...t.forward(12) 旋转： t.right() t.left() 括号中填写角度 python import turtle as t t.left(1) t.right(2) 画笔粗细 python
while的代码test1.py： i = 0 while i < 10000000: i += 1 for-loop的代码test2.py： for n in range(0,10000000):...pass time python test1.py 或者test2.py，得到第一个的时间大概是0m1.189s；第二个的时间是0m0.514s。...while循环的时间大概是for-range的两倍。 其实如果对python字节码的反汇编可以看到两者所做的操作数量是不一样的，while要多于for-loop。...另外，range()作为内置方法，是作为C代码执行的，而 i +=1需要解释，在效率和速度之间是差很多的。而且i += 1相当于创建了新对象，相对而言也会更慢。...参考：https://stackoverflow.com/questions/869229/why-is-looping-over-range-in-python-faster-than-using-a-while-loop
需要从某个可迭代对象中分解出 N 个元素，但该对象的长度可能超过 N，这会导致抛出“分解的值过多（too many values to unpack）”的异常。...解决方案 Python 的星号表达式可以用来解决这个问题。...) >>> one, two, *any, tail = x >>> one 0 >>> two 1 >>> any [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] >>> tail 9 讨论 星号表达式在迭代对象的长度可变是非常有用...args in records: if tag == 'foo': do_foo(*args) elif tag == 'bar': do_bar(*args) 星号解压语法在字符串操作的时候也会很有用...Cookbook》第三版 http://python3-cookbook.readthedocs.org/zh_CN/latest/
这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。 如果该列是NULL，则没有相关的索引。...要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。...） 不损失精确性的情况下，长度越短越好 ref 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值 rows 表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数...这里的关键是为什么要收集数据，原因在于：mysql使用“索引”完成查询结束后，mysql得到了一堆的行id，如果有的列并不在索引中，mysql需要重新到“数据行”上将需要返回的数据读取出来返回个客户端。...但像下面那个8192, 表示大约8K, 这就很恐怖了, 每行大约8M, 这可能不是数据量真的有这么大, 而是, 设置的字段长度设置的很大. 需要优化.
最后，我认为在你看到这些抽象的实际应用之后，更容易理解它们。 这种策略的缺点是章节中散布着前向引用。我希望现在你知道我为什么选择这条路，这些引用会更容易容忍。...在更广泛的 Python 社区中，我有太多的大师无法一一列举，但除了已经提到的那些，我还要感谢 Steve Holden、Raymond Hettinger、A.M....为什么 len 不是一个方法 我在 2013 年向核心开发者 Raymond Hettinger 提出了这个问题，他回答的关键是引用了"Python 之禅"中的一句话："实用性胜过纯粹性。"...在"特殊方法的使用方式"中，我描述了当 x 是内置类型的实例时，len(x) 的运行速度非常快。对于 CPython 的内置对象，不调用任何方法：长度直接从 C 结构体中的一个字段读取。...笛卡尔积 列表推导式可以从两个或多个可迭代对象的笛卡尔积构建列表。构成笛卡尔积的项是由每个输入可迭代对象的项构成的元组。结果列表的长度等于输入可迭代对象的长度相乘。参见图 2-3。
我最终需要的excel文档结构是这样的：每道题独立占1行，每1列是这道题的一项内容，大概就是问题、选项A、选项B等等。 ?...] # 6、比对切割得到的第一个元素，如果它在匹配的字符串中，就获取它在列表中的索引，并把获取到的结果添加到列表index_list中，这就知道了每道题的开头在l中的哪个位置了...但是，它从txt读取出来的格式是全部内容都视为1列的，而txt中的每一段，在它这里就是每一行（注意是每一段对应一行，而不是每一行对应每一行） 预览一下：结果显示800行，1列。...接着在真正的数据提取环节，根据这个进行判断，如果判断到它值是Fales，那么就在每一轮遍历提取数据的最后一次遍历，一次性在它后面的缺失数据的列加上空字符串，作为占位用，这样最后得到的列表长度就都一样了，...直到匹配到下一个“数字.”开头的，又重复这个过程。 如果你的文档里面并不是像我这样，没有顺序递增的题号，你可以手动给每个你想要放在表格中第一列的段落，在它前面加标识符，例如“####.”
UNION 联合查询注入 原理 UNION 语法：用于将多个select语句的结果组合起来，每条select语句必须拥有相同的列、相同数量的列表达式、相同的数据类型，并且出现的次序要一致，长度不一定相同...order by 的作用为根据一列或者多列的值，按照升序或者降序排列数据，当超出表的列数是发生报错。 为什么需要确定列数？...笔者在看到这个语句的时候其实是有疑惑的。 为什么构造的语句为第二个参数？我理解函数执行过程中，第二个参数像正则匹配一样从第一个参数中匹配出结果。...另外，报错信息是有长度限制的，在mysql的源码 mysql/my_error.c 中也有注释，如果得到的数据太长，可以使用substr进行字符串的切割。 ?...这和mysql中的隐式类型转换有关，官方文档在末尾。 简单来说，mysql会自动推导数据类型，我们看一个列子。 ? 笔者猜测由于类型转换失败，不进行匹配，所以仍然能查出结果。
HashMap 的底层结构是一个 “数组 + 拉链” 的二维结构，在 Java 7 中使用的是数组 + 链表，而在 Java 8 中当链表长度大于 8 时会转换为红黑树。...因为当冲突加剧的时候，在链表中寻找对应元素的时间复杂度是 O(n)，n 是链表长度。...3.3 为什么 HashMap 的长度是 2^n 次幂？ 这是为了尽量将集合元素均摊到数组的不同位置上。...3.4 HashMap 中 Key 的匹配判断 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key !...这个问题我认为有 2 个原因： 1、不可变类 String 可以避免修改后无法定位键值对： 假设 String 是可变类，当我们在 HashMap 中构建起一个以 String 为 Key 的键值对时，
ref：非唯一索引扫描，只会扫描索引树中的一部分来查找匹配的行。...range：范围扫描，只会扫描索引树中的一个范围来查找匹配的行。...Using index for order by：表示MySQL在排序操作中使用了索引，通常在排序涉及索引中的所有列时发生。...在分析为什么一条SQL语句没有使用索引时，我们需要考虑到是否需要使用索引以及选择使用哪个索引是由MySQL的优化器决定的。优化器会根据成本估算做出这个决定。...索引区分度不高：索引的区分度不足可能导致不使用索引，因效率不高。 表过小：当表中数据很少，优化器认为全表扫描成本不高时，也可能不使用索引。 查询中的索引字段使用了函数、类型不一致等导致索引失效。
数据库的话我只对MySQL有些熟悉，因此我们以MySQL为主进行知识点的整理。...第二范式:(确保表中的每列都和主键相关)在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中，数据表里的非主属性都要和这个数据表的候选键有完全依赖关系。...左外连接: 包含左边表的全部行（不管右边的表中是否存在与它们匹配的行），以及右边表中全部匹配的行。 右外连接: 包含右边表的全部行（不管左边的表中是否存在与它们匹配的行），以及左边表中全部匹配的行。...可重复读(RR): 一个事务执行过程中看到的数据, 总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下, 未提交变更对其他事务也是不可见的。...通过保存数据在某个时间点的快照来实现该机制，其在每行记录后面保存两个隐藏的列，分别保存这个行的创建版本号和删除版本号，然后Innodb的MVCC使用到的快照存储在Undo日志中，该日志通过回滚指针把一个数据行所有快照连接起来
假定"ABCDEF"的"EF"是好后缀，则它的位置以"F"为准，即5（从0开始计算）。 （2）如果"好后缀"在搜索词中只出现一次，则它的上一次出现位置为 -1。...因此，在对模式 P 进行预处理时，可预先生成 "坏字符规则之向后位移表" 和 "好后缀规则之向后位移表"，在具体匹配时仅需查表比较两者中最大的位移即可。...这个过程等价于将模式保存在一个散列表中, 然后在文本中的所有子字符串查找. 但不需要为散列表预留任何空间, 因为它只有一个元素....(匹配) 计算散列函数 在实际中，对于5位的数值, 只需要使用int就可以完成所有需要的计算, 但是当模式长度太大时, 我们使用Horner方法计算模式字符串的散列值 2 % 997 = 2 2 6...在这里插入图片描述 关注我 我是蛮三刀把刀，后端开发。主要关注后端开发，数据安全，爬虫等方向。
在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。...在Python中，一个.py文件就可以称之为一个模块（Module）。 使用模块有什么好处？ 最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次，编写代码不必从零开始。...摘要算法模块 hashlib HASH Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为”哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值...MD5不可逆的原因是其是一种散列函数，使用的是hash算法，在计算过程中原文的部分信息是丢失了的。 MD5用途 防止被篡改： 比如发送一个电子文档，发送前，我先得到MD5的输出结果a。...比如我提供文件下载，为了防止不法分子在安装程序中添加木马，我可以在网站上公布由安装文件得到的MD5输出结果。 SVN在检测文件是否在CheckOut后被修改过，也是用到了MD5.
可能用到的索引 key key 实际上使用的索引 key_len key_length 实际使用到的索引长度 ref ref 当使用索引列等值查询时， 与索引列进行等值匹配的对象信息 rows rows...有子查询的语句id可能相同也可能不同 为什么有可能相同也有可能不同的，那是因为查询优化器觉得这条包含子查询的语句可以使用连接查询进行优化， 就会对这条语句进行重写为连接查询，所以想知道查询优化器是否重写了查询语句...MySQL 在执行计划中输出 key_len 列主要是为了让我们区分某个使用联合索引的查询具体用了几个索引列(联合索引有最左前缀的特性，如果联合索引能全部使用上，则是联合索引字段的索引长度之和，这也可以用来判定联合索引是否部分使用...key_len 表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。...，在 Extra 列中会显示Using where；当使用索引访问来执行对某个表的查询，并且该语句的 WHERE 子句中有除了该索引包含的列之外的其他搜索条件时，在 Extra 列中也会显示Using
一些万能钥匙可以打开多把锁，也就是说钥匙是可以变化的，锁是固定的。我们要判断的就是模式串能不能匹配上母串，也就是钥匙能不能打开锁。 ? 在模式串p当中可能出现两种特殊字符，一种是?...原因也很简单，因为当出现*这个符号的时候，我们不知道它究竟应该匹配多长的字符串。可以是0，也可以是长度任意一只匹配到结尾。 为了解决这个问题，最好的办法就是都试一试，枚举一下*这个符号应该匹配的长度。...即p当中的指针移动了一位，但是s中的指针保持不动，等待继续匹配。 第二种决策是只匹配当前的si，不再匹配si之后的内容。...但是我们仔细分析一下，会发现其实这三种情况是可以合并的。在第二种情况中，我们只匹配当前位置，其实这等价于我们在当前位置执行第三种策略，在转移之后的位置执行策略1。...在这种情况下，使用bfs会比dfs效率更高，但遗憾的是这两种方法我都试过了，都无法通过，因为会超时。可能这是Python的原因（解释型语言执行效率低），因为我用C++是可以过的。
1，索引谁实现的 正确的创建合适的索引是提升数据库查询性能的 使用b+树实现 2，索引的定义 索引 是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构 为什么要用索引？...索引能极大的减少 存储引擎需要扫描的数据量 索引 可以把随机IO 变成顺序IO 索引 可以帮助 我们在进行 分组、 排序等操作时，避免使用临时表 3，为什么选择B+Tree 平衡二叉树： 缺点：...在两大引擎中如何体现 Myisam Innodb Innodb与Myisam对比 5，索引知识补充 列的离散性 越大离散型越好 离散性越高选择性就越好 比如性别建索引不太好 选择性太差还不如全表扫描...覆盖索引可减少数据库IO，将随机IO变为顺序IO，可提高查询性能 所以才不让用select* 被命中索引就不用回表了 索引注意点 索引列的数据长度能少则少。...； 多用指定列查询，只返回自己想到的数据列，少用select *； 联合索引中如果不是按照索引最左列开始查找，无法使用索引； 联合索引中精确匹配最左前列并范围匹配另外一列可以用到索引； 联合索引中如果查询中有某个列的范围查询
all() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 中的所有元素是否有 0、''、False 或者 iterable 为空。如果没有这些返回 True，否则返回 False。...因为c.ndim也就是c的维度与d也就是元组中的元素个数不匹配，或者说是要进行重复的A的维度和reps重复次数不匹配，这样可想而知是不可以的，所以加入了一个进行处理的代码。...形成最终的shape_out shape_out = tuple(s*t for s, t in zip(c.shape, tup)) 因为我们在第五步的时候，已经将我们的c的ndim与我们的tup的维度匹配...= 1: c = c.reshape(-1, n).repeat(nrep, 0) n //= dim_in 从上面的分析我们也可以知道，到这一步，我们的shape和tup中的元素个数是相互匹配的...这里的 c.reshape(-1,n)直接把c中的全部元素变成是一个一行n列的一个数组。
"根据名字找出其他信息"： - 前2句只是加载数据 - 核心就一句，待匹配表.merge(数据源,how='left') - What！我还没说用哪一列找啊。...pandas 会自动识别匹配表与数据源的列，有交集的自动识别为匹配依据 看看，假如"待匹配"有 部门 与 收入，反过来找 名字 与性别： - 代码其实没有变化，懒人模式嘛，有哪些列可以在数据源那边找到...看看数据： - 现在还是用名字匹配信息 - 但是数据源中，第一行的人名在其他部门也存在 看看匹配执行结果： - 代码仍然是一样 - 结果却多了一笔记录 > 这就是为什么写 Sql 关联多表时，我们都会很小心考虑表之间的颗粒度...> tips：在专栏第9节有详细讲解关于数据颗粒度的理解与实战场景 既然 pandas 的 merge 方法是按照关系数据库表连接设计的，那么自然有数据库中的"关系验证"功能： - merge 设置参数...() ，2表连接 - 参数 on 指定匹配关键列 - 参数 validate 可对表关系进行验证 - 参数 how 可指定连接方式，常用的关系都有
键值数据库：将数据存储为键值对的集合，其中键是数据的唯一标识符。键值数据库的示例包括 Riak 和 Redis。 列族数据库：将数据存储为列族，其中每个列族包含一组相关的列。...这些数据库中的每一个都有自己的一组 API 和驱动程序，可用于与它们进行交互。在这里，我将以MongoDB为例，说明如何使用Python及其PyMongo包进行CRUD操作。...安装 MongoDB 后，您可以通过在终端中运行以下命令来启动它： mongod 使用 Python 连接到 MongoDB 接下来，您需要安装该pymongo库，它是 MongoDB 的官方 Python...该find方法从集合中检索与查询匹配的多个文档，并返回一个Cursor可用于迭代文档的对象。参数query是dict指定查询条件的对象。在第二个示例中，查询检索字段age大于 30 的所有文档。...它们的运行成本通常低于关系数据库，因为它们可以在低成本的商品硬件上运行。 缺点： NoSQL 数据库可能不提供连接或 ACID 事务等功能，这对于某些用例来说可能是个问题。
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