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。
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。
，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
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.
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')
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。
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。
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。
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
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
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？
该物种在此生态系统中有天敌、食物、空间等资源也不足（非理想环境），则增长函数满足逻辑斯谛方程，图像呈S形，此方程是描述在资源有限的条件下种群增长规律的一个最佳数学模型。...逻辑斯蒂模型的微分式是：dx/dt=rx(1-x) 式中的r为速率参数。 K为环境容量，即增长到最后，P(t)能达到的极限。 P0为初始容量，就是t=0时刻的数量。...，基于疫情相关数据设计了几款疫情预测模型，结果曲线能够很好地与国内疫情发展情况拟合并能较好地预测病例增长的拐点时间。...然后，分别利用python的np.polyfit 和 np.polyld分别进行一元二次式拟合和一元三次式拟合，发现一元三次式拟合程度更高。...选择了高斯函数模型，利用python的curve_fit对每日增长的确诊数量进行拟合，预测拐点。
最近断断续续地在接触一些python的东西。按照我的习惯，首先从应用层面搞起，尽快入门，后续再细化一 些技术细节。...1.广义线性模型 这里的“广义线性模型”，是指线性模型及其简单的推广，包括岭回归，lasso，LAR，logistic回归，感知器等等。下面将介绍这些模型的基本想法，以及如何用python实现。...blue',linewidth = 3) pl.xticks(()) pl.yticks(()) pl.show() 1.2.岭回归 岭回归是一种正则化方法，通过在损失函数中加入L2范数惩罚项，来控制线性模型的复杂程度...，从而使得模型更稳健。...然而使用这些准则的前提是我们对模型的自由度有一个恰当的估计，并且假设我们的概率模型是正确的。事实上我们也经常遇到 这种问题，我们还是更希望能直接从数据中算出些什么，而不是首先建立概率模型的假设。
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