创建目录 os.Mkdir创建单个目录函数原形func Mkdir(name string, perm FileMode) error输入一个目录的名称和目录的权限，我们可以用默认的os.ModePerm...然后返回的是一个error的信息，我们看下,也一块复习前边的一点知识 import ( "fmt" "os" ) func main() { var path string if os.IsPathSeparator...() //当前的目录 err := os.Mkdir(dir+path+"md", os.ModePerm) //在当前目录下生成md目录 if err !...(path string, perm FileMode) error输入的是多级目录结构和权限返回的是error的信息 import ( "fmt" "os" ) func main() { dir...= nil { fmt.Println(err) } fmt.Println("创建文件夹" + dir + "/a/b/c成功") }
创建目录 os.Mkdir创建单个目录函数原形func Mkdir(name string, perm FileMode) error输入一个目录的名称和目录的权限，我们可以用默认的os.ModePerm...然后返回的是一个error的信息，我们看下,也一块复习前边的一点知识 import ( "fmt" "os" ) func main() { var path string if os.IsPathSeparator...() //当前的目录 err := os.Mkdir(dir+path+"md", os.ModePerm) //在当前目录下生成md目录 if err !...(path string, perm FileMode) error输入的是多级目录结构和权限返回的是error的信息 复制代码代码如下: import ( "fmt" "os" ) func...= nil { fmt.Println(err) } fmt.Println("创建文件夹" + dir + "/a/b/c成功") }
作者 l 萝卜 前言 用已知数据集训练出一个较为精准的模型是一件乐事，但当关机或退出程序后再次接到 “ 用新的格式相同的数据来进行预测或分类 ” 这样的任务时；又或者我们想把这个模型发给同事并让TA用于新数据的预测...常见的做法是将其保存在一个变量中用于后续的预测。...这个时候我们便可以通过 sklearn 的 joblib 包来把我们训练好的模型下载成可执行的代码文件（拓展名为 .m）供后续使用 from sklearn.externals import joblib...# joblib 中的 dump 函数用于下载模型 joblib.dump(value=best_est, filename='mybest_dt_model.m') 仅仅两行就搞定，接着我们便能看到当前目录出现如下图标的文件...~ 02 加载模型并用于预测 现在楼上的运营部那个懂一点点 Python 的同事已经收到了我发给TA的 m 文件，现在TA只需要一行代码就可将其加载出来，而后便可愉快的使用我训练好的模型了 # 加载模型
大家好，我是小轩 这两天整理了在数据分析中常见的5种存储格式 内容比较多，只是简要整理，仅供大家学习和选择 后面会对使用到的数据存储方式进行详细介绍 目录 csv / txt / json hdf...为什么创建HDF？...np.load()和np.save()是读写磁盘数组数据的两个重要函数。使用时数组会以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。...列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。...Parquet、Avro、ORC格式对比 相同点 1. 基于Hadoop文件系统优化出的存储结构 2. 提供高效的压缩 3. 二进制存储格式 4. 文件可分割，具有很强的伸缩性和并行处理能力 5.
一旦你把文件保存在lpthw目录中，你应该能够在终端中输入ls test.txt来查看它是否存在。...你的窗口标题可能略有不同，也许颜色略有不同，而你的 Jupyter 窗口的左侧不会相同，而是会显示你用于保存文件的目录。所有这些差异都是可以接受的。...我在行首有print，它看起来与我在单元格中的完全相同。完全意味着完全，不是有点类似。每个字符都必须匹配才能正常工作。颜色无关紧要，只有你输入的字符。...一旦它完全相同，你可以按下SHIFT-ENTER来运行代码。如果你做对了，那么你应该看到与我在本练习的你应该看到的内容部分相同的输出。如果没有，那么你做错了。不，计算机没有错。...按下CTRL-s是最简单的方法，但如果你记不住，可以使用菜单。这次它不应该要求你“重命名”文件，而应该直接保存。 你的文件现在保存在你的项目目录中。
image.png 图1 本文就将给大家介绍在我的日常工作中经常使用到的12个jupyter lab实用插件。...格式的文件想必也是比较熟悉，而jupyter lab中的geojson-extension插件可以帮助我们在jupyter lab界面中以地图可视化的方式打开查看geojson文件： image.png...图3 但要注意的是，因为是基于leaflet的界面，所以不要用这种方式来查看要素太多的geojson文件（不过应该没有人会用geojson格式存大量矢量信息吧?） ...中查看表格类文件，特别是其支持查看多工作表的excel表格文件： ?...lab中查看当前环境中存在的变量相关信息，以美观的界面形式对多种类型的对象予以呈现： ?
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes❞ 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时...而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。...joblib对其进行安装，安装完成后，下面我们来学习一下joblib中有关并行运算的常用方法： 2.1 使用Parallel与delayed进行并行加速 joblib中实现并行计算只需要使用到其Parallel...，保留两个核心进行并行计算： 关于并行方式的选择上，由于Python中多线程时全局解释器锁的限制，如果你的任务是计算密集型，则推荐使用默认的多进程方式加速，如果你的任务是IO密集型譬如文件读写、网络请求等...---- 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~
制作基本预测脚本 如果您正在遵循目录结构，那么现在应该打开 model/Train.py 文件。你先要加载虹膜数据集，并使用一个简单的决策树分类器来训练模型。...训练完成后，我将使用 joblib 库保存模型，并将精度分数报告给用户。 这里并不复杂，因为机器学习不是本文的重点，这里只是模型部署。...你需要操作系统模块：Flask 和 Flask RESTful 中的一些东西，它们是 10 秒前创建的模型训练脚本，你还要将它们和 joblib 加载到训练模型中： import os from flask...在 Train.py 中，你已经声明该模型将保存在文件 iris-model.model 文件中，并且如果该文件不存在，则应该首先对模型进行训练。...几乎马上你就能从你的模型中得到预测。 写在最后 我希望你能看完这篇文章。如果你只是复制粘贴的所有内容，只要你安装了所有必需的库，那么应该就可以继续。
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时...而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。...joblib对其进行安装，安装完成后，下面我们来学习一下joblib中有关并行运算的常用方法： 2.1 使用Parallel与delayed进行并行加速 joblib中实现并行计算只需要使用到其Parallel...8的机器上，保留两个核心进行并行计算： 关于并行方式的选择上，由于Python中多线程时全局解释器锁的限制，如果你的任务是计算密集型，则推荐使用默认的多进程方式加速，如果你的任务是IO密集型譬如文件读写...以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~
图1 本文就将给大家介绍在我的日常工作中经常使用到的12个jupyter lab实用插件。...jupyter lab界面中以地图可视化的方式打开查看geojson文件： 图3 但要注意的是，因为是基于leaflet的界面，所以不要用这种方式来查看要素太多的geojson文件（不过应该没有人会用...lab中查看表格类文件，特别是其支持查看多工作表的excel表格文件： 图9 安装命令： jupyter labextension install jupyterlab-spreadsheet 官方文档...keplergl-jupyter是我使用非常频繁的jupyter lab插件，因为没有它就无法在jupyter lab中正常使用keplergl： 图11 安装命令： jupyter labextension...2.12 jupyterlab-variableInspector jupyterlab-variableInspector帮助我们在jupyter lab中查看当前环境中存在的变量相关信息，以美观的界面形式对多种类型的对象予以呈现
镜像的基础 可以通过分层来进行继承，基于基础镜像（没有父镜像），可以制作各种具体的应用镜像 特性：一次同时加载多个文件系统，但从外面看起来，只能看到一个文件系统，联合加载会把各层文件系统叠加起来，这样最终的文件系统会包含所有底层的文件和目录...（root file system),在 bootfs之上，包含的就是典型 Linux 系统中的 /dev、/proc/bin、/etc 等标准目录和文件 rootfs 就是各种不同的操作系统发行版，比如...分层理解 下载镜像的时候看到一层层下载就是分层 ? 思考：为什么Docker镜像要采用这种分层的结构呢？ 最大的好处，我觉得莫过于资源共享了！...比如有多个镜像都从相同的 Base 镜像构建而来，那么宿主机只需在磁盘上保留一份 base 镜像，同时内存中也只需要加载一份 base 镜像 这样就可以为所有的容器服务了，而且镜像的每一层都可以被共享...Already exists 代表宿主机已存在镜像所需的文件，所以不再需要下载，直接使用即可 Downloading 代表宿主机没有所需的文件，所以需要下载，下载完之后就会存在宿主机，以后下载其他镜像时如果用到这些文件就可以直接拿来用
R语言和Python语言有许多共通之处，比如pandas就是借鉴R中的dataframe。其他的相同点不再多说，比如开源、易学习，主要的不同点在： python 更加通用。...R的包管理很复杂。虽然同样是机器学习，R中不同模型可以使用的方法都不一样，而且有时候还需要加载一些命名非常奇怪的包。更多情况下是我自己写完的R代码过几天再看，这都是啥？...：下载对应的.whl(编译好的文件) 到本地，再用 pip install 安装。 ...3.4.5.2 防止过拟合 sklearn.learning_curve 中的 learning curve 可以很直观的看出我们的 model 学习的进度，对比发现有没有 overfitting 的问题...cross-validation") plt.legend() plt.show() 3.4.5.3 同时兼顾过拟合与参数寻优 validation_curve, 用这一种 curve 我们就能更加直观看出改变 model 中的参数的时候有没有
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，scikit-learn作为经典的机器学习框架...熟悉scikit-learn的朋友应该清楚，scikit-learn中自带的一些基于joblib等库的运算加速功能效果有限，并不能很充分地利用算力。 ...而今天我要给大家介绍的知识，可以帮助我们在不改变原有代码的基础上，获得数十倍甚至上千倍的scikit-learn运算效率提升，let's go！...，我们在jupyter lab中编写测试用代码来看看加速效果如何，使用方式很简单，我们只需要在代码中导入scikit-learn相关功能模块之前，运行下列代码即可： from sklearnex import...---- 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~
://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 下面代码的开发环境为jupyter notebook，使用在jupyter...0.打开jupyter 在桌面新建文件夹命名为基于word2vec的文档分类，如下图所示: ?...image.png 在PowerShell中输入命令并运行：jupyter notebook ?...数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1PY3u-WtfBdZQ8FsKgWo_KA 密码: hq5v 下载完成后，将压缩文件包放到基于word2vec的文档分类文件夹中，...： 0.7825 5.3 保存模型 调用sklearn.externals库中的joblib方法保存模型为logistic.model文件。
❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes❞ 1 简介 大家好我是费老师，scikit-learn作为经典的机器学习框架...熟悉scikit-learn的朋友应该清楚，scikit-learn中自带的一些基于joblib等库的运算加速功能效果有限，并不能很充分地利用算力。...而今天我要给大家介绍的知识，可以帮助我们在不改变原有代码的基础上，获得数十倍甚至上千倍的scikit-learn运算效率提升，let's go！...，我们在jupyter lab中编写测试用代码来看看加速效果如何，使用方式很简单，我们只需要在代码中导入scikit-learn相关功能模块之前，运行下列代码即可： from sklearnex import...---- 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论
跨进程通讯的几种方式 Android中为什么子线程不能更新UI 如果不做这个校验，是不是我也可以正常在子线程更新UI 但是google为什么要这样去设计呢 ViewRootImp是在onActivityCreated...如果存在多个广播接收者配置的 priority 属性值相同，则动态注册的广播接收者的优先级高于静态注册的广播接收者。...区别在于调用父类构造器时，DexClassLoader多传了一个optimizedDirectory参数，这个目录必须是内部存储路径，用来缓存系统创建的Dex文件。...而PathClassLoader该参数为null，只能加载内部存储目录的Dex文件。所以我们可以用DexClassLoader去加载外部的apk文件，这也是很多插件化技术的基础。...则会抛出异常 如果不做这个校验，是不是我也可以正常在子线程更新UI // 如果不做这个校验，是不是我也可以正常在子线程更新UI？
比如慢成我这样 安装相关依赖 安装 Jupyter 过程中还需要其他一些依赖，我们使用以下命令安装他们： yum -y groupinstall "Development Tools" yum -y...的支持包最好用豆瓣源来下载，不要问为什么，就是快 配置 Jupyter Notebook 建立项目目录 我们先为 Jupyter 相关文件准备一个目录： mkdir /data/jupytercd.../data/jupyter 再建立一个目录作为 Jupyter 运行的根目录： mkdir /data/jupyter/root 准备密码密文 由于我们将以需要密码验证的模式启动 Jupyter，...生成的配置文件在 /root/.jupyter/ 目录下，可以点此编辑配置。...现在我们可以看到 /data/jupyter/root/ 目录中出现了一个 Untitled.ipynb 文件，这就是我们刚刚新建的 Notebook 文件。
项目的设定文件名称都很长，相似度也很高，文件里面也有多个路径需要修改，也存在路径名设置问题。 因此本文主要针对上述4个问题，提供使用经验的分享。...数据集（dataset）下载、整理：在容器外处理 事实上这个环节是整个项目中最繁琐一环，因为项目引导中只提供4个数据库链接网址，却没有明确地指出需要在每个网页中下载哪些文件？...开启Jupyter环境后，容器以/workspace作为启动的根目录，因此我们需要将工作位置切换到步骤4与容器外产生对应的“host”目录下。...，在这个项目中的tlt_specs目录下有6个配置文件，在训练过程中需要修改部分内容的路径设定。...: "/home/data/train" 与我们的设置不一样，所以需要修改，可以直接从Jupyter的文件列表中进入tlt_specs目录，打开下面的detectnet_v2_tfrecords_kitti_trainval.txt
⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接企业hive集群的 案例一：多参数循环写入临时表 案例背景：写入每天的热搜数据，热搜类型分为当日、近1日、近2日、近3...但日常业务中可能存在更复杂的写入或者更大的量级，那有没有办法提高效率呢？ 大家都知道python的循环是单线程的，在一次循环结束前是不会调起下次循环的。...这里通过一个简单的小case演示joblib的效果 # 查看集群服务器cpu数量 print(os.cpu_count()) 48 %%time # 查看简单循环的执行时间：15s for i in...# 但要我手动一个个删除那也是不可能的，做个简单的for循环即可 for i in range(1,29): drop_sql=''' DROP TABLE IF EXISTS temp.hh_mult_test...在处理复杂需求，提升工作效率方面，Python还是有一席之地的。不知道大家有没有什么实用的python处理日常需求的小案例呢？ 共勉～
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