数据模型==对象模型 Python官方文档说法是“Python数据模型”，大多数Python书籍作者说法是“Python对象模型”，它们是一个意思，表示“计算机编程语言中对象的属性”。...这句话有点抽象，只要知道对象是Python对数据的抽象，在Python中万物皆对象就可以了。 官方文档严谨说法，Python程序中的所有数据都是用对象或对象之间的关系来表示的。...很多人会误以为Python是弱类型语言，其实Python是强类型语言，这个误解的真实原因是，Python不需要编译，不需要提前知道变量的类型，在运行时才检查类型，这应该叫做动态语言。...小结 Python数据模型就是常说的对象模型，万物皆对象，有编号、类型、值三个要素。了解了对象模型后，Python另一个重要概念即将浮出水面，它就是数据结构。...参考资料： 《流畅的Python》 https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html
每一个编程语言的背后都有自己独特的内存模型支持，比如最经典的C语言，一个int类型占8字节。那么在python中不区分数据类型，定义一个变量其在内存在占用多少字节呢？...python中数据的运算其内存是如何变化的呢？ 在回答上面的问题之前，首先看一下python中可变的数据和不可变数据。...一、可变对象和不可变对象 Python一切数据皆为对象，python中的对象分成两类：可变对象和不可变对象。所谓可变对象是指，对象的内容可变，而不可变对象是指对象内容不可变。...python对于数据的特殊处理 小整数 Python为了优化速度，避免为整数频繁申请和销毁内存空间，使用了小整数对象池。...python为了避免创建大整数浪费的内存空间和时间，将创建过的大整数加入大整数池。 python中大整数池，默认大整数池里面为空，每一个py程序都有一个大整数池。
前言最近用Real-ESRGAN的时候遇到了个问题，别人预训练的模型都是Pytorch的.pth格式的模型，但NCNN打包的ESRGAN只能使用.param和.bin的NCNN模型，有没有办法转换chaiNNer...（英语不好，四级擦边过），从源代码手动下载Python，然后解压到软件内的python目录，重命名为python但是这个Python是作为摆设的，因为我电脑有Python了，而且装有CUDA的torch...，如果没有或者怕冲突的话建议还是继续使用我们刚刚复制的python作为虚拟环境。...此时进入就不会提示安装Python了，因为我们只做模型转换，ffmpeg的功能暂时用不上，他也会下载ffmpeg，就只能耐心等了，报错不用理，一样能够进入软件安装依赖使用内嵌Python点这里打开需要下载...Convert to NCNN，连起来最后保存为NCNN模型（Save Model，选择NCNN里面的）第一步选择.pth的模型，最后一步设置保存的目录和名称最后点击上面的运行，很快就转换完成了
最近需要使用 python3 多线程处理大型数据，顺道探究了一下，python3 的线程模型的情况，下面进行简要记录； 多线程运行的优点： 使用线程可以把程序中占用时间较长的任务放到后台去处理； 用户界面可以更加吸引人...python 的多线程 threading 有时候并不是特别理想....这个东西让 Python 还是一次性只能处理一个东西: 尽管Python完全支持多线程编程， 但是解释器的C语言实现部分在完全并行执行时并不是线程安全的。...GIL最大的问题就是Python的多线程程序并不能利用多核CPU的优势 （比如一个使用了多个线程的计算密集型程序只会在一个单CPU上面运行）; 如果要进行利用python的多进程形式，可以使用python...的 multiprocessing 编程模型包； GIL只会影响到那些严重依赖CPU的程序（比如计算型的）。
---- 必看前言 不知道你是否已经看完了我之前讲过的有关机器学习的文章，如果没看过也没关系，因为本篇文章介绍的内容适用于所有分类模型（包括神经网络），主要就是介绍分类模型的评估指标。...如果我们希望捕获少数类，模型就会失败。 其次，模型评估指标会失去意义。...2 混淆矩阵 从上面内容可以看出，如果我们的目标是希望尽量捕获少数类，那准确率这个模型评估逐渐失效，所以我们需要新的模型评估指标来帮助我们。...如果一个模型在能够尽量捕获少数类的情况下，还能够尽量对多数类判断正确，则这个模型就非常优秀了。为了评估这样的能力，我们将引入新的模型评估指标：混淆矩阵来帮助我们。...结束语 到这里，有关于监督学习的分类模型就讲完啦。后面我会结合实战再同大家分享，而且也会介绍回归模型和一些无监督学习的算法，感兴趣的可以点击下方专栏进行关注。
一、如何理解数据模型？ 最近我在阅读一本专门讲述 Python 语言特性的书（本文部分内容来自 Fluent Python 这本书），书中提到了数据模型这个词，数据模型是不是我们经常说的数据类型？...其实不是，数据模型是对 Python 框架的描述，他规范了自身构建模块的接口，这些接口我们可以理解为是 Python 中的特殊方法，例如 __iter__、__len__、__del__ 等。...当你进一步的理解这种不适感背后的强大之处的时候，你会被 Python 的设计哲学所折服，这正是建立在 Python 数据模型之上的结果，Python 数据模型的 API ，为我们使用地道的 Python...四、数据模型与特殊方法 数据模型描述的是对象协议，而特殊方法正是内置对象的所实现的协议，为了让我们的代码风格表现的和内置类型一样，或者说更 Python 风格的代码，我们可以使用特殊方法，而不是子类化。...Python 中的特殊方法还有很多，这里主要讲述的还是数据模型，希望大家可以理解 Python 语言的设计哲学，以及思考如何写出更 Pythonic 的代码。
IO模型介绍 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞 同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞...总之，多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求，但面对大规模的服务请求，多线程模型也会遇到瓶颈，可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。...该模型的优点： #相比其他模型，使用select() 的事件驱动模型只用单线程（进程）执行，占用资源少，不消耗太多 CPU，同时能够为多客户端提供服务。...如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序，这个模型有一定的参考价值。 该模型的缺点： #首先select()接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。...#其次，该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起，一旦事件响应的执行体庞大，则对整个模型是灾难性的。
主要功能如下： 1.classification分类 2.Regression回归 3.Clustering聚类 4.Dimensionality reduction降维 5.Model selection模型选择...： 模型流程： # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 模型预测 model.predict(X_test) # 获得这个模型的参数 model.get_params...() # 为模型进行打分 model.score(data_X, data_y) 线性回归 from sklearn.linear_model import LinearRegression...False-模型没有截距 normalize：当fit_intercept设置为False时，该参数将被忽略。...(model, 'model.pickle') #载入模型 model = joblib.load('model.pickle')
来源于知乎 模型上线一般通过java处理 此时最好用pmml，github上有sklearntopmml的模块可以免费使用，强烈推荐。
lda主题模型 文档主题生成模型(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)通常由包含词、主题和文档三层结构组成。...LDA模型属于无监督学习技术，它是将一篇文档的每个词都以一定概率分布在某个主题上，并从这个主题中选择某个词语。文档到主题的过程是服从多项分布的，主题到词的过程也是服从多项分布的。
本文的代码例子： https://github.com/ccc013/CodesNotes/blob/master/FluentPython/1_Python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%...A8%A1%E5%9E%8B.ipynb 前言 数据模型其实是对 Python 框架的描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。...通常在不同框架下写程序，都需要花时间来实现那些会被框架调用的方法，python 当然也包含这些方法，当 python 解释器碰到特殊的句法的时候，会使用特殊方法来激活一些基本的对象操作，这种特殊方法，也叫做魔术方法...块） 一摞 Python 风格的纸牌 接下来尝试自定义一个类，并实现两个特殊方法：__getitem__ 和 __len__ ，看看实现它们后，可以对自定义的类示例实现哪些操作。...对于特殊方法的调用，这里还要补充说明几点： 特殊方法的存在是为了被 Python 解释器调用的。我们不需要调用它们，即不需要这么写 my_object.
，或者打印一个对象的时候被调用，如str(v);输出（3，4） （3）默认实现打印对象时，两者没有什么区别 （4）两个特殊方法，只想实现一个时，repr是更好的选择，因为如果一个对象没有str函数，而python
3.利用ARMA模型进行预测 3.1 先查看现有的销售趋势 df_Month = df.resample('M').sum() plt.figure(figsize=(18, 7), dpi=128)...datetime from itertools import product # 设置p阶，q阶范围 # product p,q的所有组合 # 设置最好的aic为无穷大 # 对范围内的p,q阶进行模型训练...，得到最优模型 ps = range(0, 6) qs = range(0, 6) parameters = product(ps, qs) parameters_list = list(parameters...model.aic]) results_table = pd.DataFrame(results) results_table.columns = ['parameters', 'aic'] print("最优模型
python代码执行过程 在python程序运行时，python首先会编译生成“字节码”，之后将字节码发送到所谓的“虚拟机”上执行。 字节码是一种低级的，与平台无关的表现形式。...在下一次运行python程序的时候，如果没有对源代码进行更改或者是python版本进行更改，那么python将会直接加载.pyc文件。...cpython是我使用的python解释器，38表示我所使用的python版本是python3.8。...python虚拟机 字节码会被发送到python虚拟机(python virtual machine)上执行。...CPython是最初的，标准的Python实现。它由ANSI C编写而成。你从python官网(https://www.python.org/)获取的Python就是CPython。
下面是一个简单的示例，它演示了如何使用Django模型层来定义一个博客应用程序的模型、插入数据、查询数据和更新数据。首先，我们需要定义一个博客文章模型，它包括标题、内容和发布日期。...models.DateTimeField(auto_now_add=True) def __str__(self): return self.title接下来，我们需要在数据库中创建这个模型的表...可以使用以下命令：$ python manage.py makemigrations blog$ python manage.py migrate然后我们就可以在Python交互式终端中进行操作：$ python
Transformer模型自提出以来，已经成为深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）中的一种革命性模型。...在本文中，我们将详细介绍Transformer模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow/Keras实现一个简单的Transformer模型。 1....Transformer模型简介 Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个编码器和解码器层都由多头自注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural...使用Python和TensorFlow/Keras实现Transformer模型 下面我们将使用Python和TensorFlow/Keras实现一个简单的Transformer模型，用于机器翻译任务。...总结 在本文中，我们详细介绍了Transformer模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow/Keras实现了一个简单的Transformer模型。
在Django中，ORM的核心是模型层（Model Layer），它允许开发人员使用Python代码来定义数据库模型，并通过该模型进行数据操作。...模型层的基本概念在Django中，每个模型对应一个数据库表。模型可以用Python代码来定义，它们继承自Django提供的Model类。模型中的属性对应表中的字段，属性的类型决定了字段的类型。...模型中的方法可以用于查询、插入、更新和删除数据。模型类通常定义在应用程序的models.py文件中。...一个简单的模型定义如下：from django.db import modelsclass Article(models.Model): title = models.CharField(max_length...模型层的使用方法Django的ORM使得对数据库的操作变得非常简单和易于维护。通过模型层，我们可以进行数据查询、插入、更新和删除等操作。
Django通过model不可以创建数据库，但可以创建数据库表，一下是创建表的字段以及表字段的参数。
导读：上篇文章推荐算法｜FM模型原理简介中我们介绍了FM模型原理，本次我们通过python进行实例展示。为了提升模型性能，本次代码同步引入加入L2正则及Adagrad。...Adagrad 梯度下降中有学习率参数，合适的学习率会影响模型训练效率及准确性。Adagrad的核心思想就是随着迭代次数增加，让学习率变小。加入后，参数的迭代变为： ? 其中 ?...2 代码逻辑 本例中我们通过梯度下降来训练一个二分类FM模型。 对于二分类问题，我们取logit作为损失函数： ? 我们的目标就是使得上述损失函数最小的最优化问题。...在FM模型中，参数的梯度为： ? 其中 ? 根据Adagrad更新学习率，就得到最终计算方法。整个过程伪代码如下： ? 3 python实现 此处仅展示核心代码，获得完整代码方法在文末。
画重点啦~ >传输模型 先来了解下基本模型 ? 能看懂上面的模型么？大致想到是两个人在打电话吧。 有了基本模型，再了解下它的层次划分。 ? 请注意它的高亮区域！...> 作为python开发，是在应用层的HTTP协议之上进行开发的。 > 网络编程，主要是了解python能编写的最低的层次，即传输层的基本情况。...回顾下传输模型 层次划分 | 传输层 | TCP协议 >TCP连接 三次握手是怎样的呢？ ? 为什么是三次？
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