1、Python彻底分离了对象和引用，可以认为内存中的对象都是不可修改的，每次修改引用，相当于在堆上重新创建一个对象，引用指向新对象。
2、对于数值和字符串，修改意味着引用指向一个新对象。
3、集合中的元素都是引用。考虑元组，元组中的引用不能增加删除，也不能修改引用的指向。但是元组本身也是个引用，可以指向另一个元组。
4、考虑列表，列表中的引用可以增加删除，也可以修改引用的指向。列表本身也是个引用
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2014-03-12 15:27:00
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# 使用 TensorFlow 存储和加载模型的完整指南
在机器学习和深度学习中，模型的训练可能需要耗费大量时间和资源，因此有效地保存和加载模型是非常重要的。本文将教你如何使用 TensorFlow 来存储和加载模型。我们将通过简单的步骤来实现这一目标并附上代码示例。
## 整体流程
以下是使用 TensorFlow 保存和加载模型的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-15 05:22:26
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# Python模型存储与读取
在机器学习领域，模型的存储和读取是非常重要的一环。随着训练模型的复杂度和规模的增加，有效地管理和保存模型变得尤为重要。本文将介绍如何使用Python来存储和读取机器学习模型，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要模型存储与读取？
在机器学习的实际应用中，我们通常需要在训练模型之后将其保存下来以便后续的推理或预测。模型存储使得我们可以将模型部署到生产环境中，或
原创
2023-11-11 04:42:49
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一、前言本文将会介绍tensorflow保存和恢复模型的两种方法，一种是传统的Saver类save保存和restore恢复方法，还有一种是比较新颖的SavedModelBuilder类的builder保存和loader文件里的load恢复方法。通过了解这两种方法，我们可以解决如何保存和恢复一个已经训练好的神经网络模型用于推理预测的现实需求，也可以辅助查看分析一个长时间训练的模型性能，最重要的是我们
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2024-09-15 21:27:58
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# Python调用存储模型
## 引言
在机器学习和深度学习领域，训练好的模型需要保存起来以备后续使用，而Python作为一种广泛用于数据科学和机器学习的编程语言，提供了丰富的工具和库来调用和使用已保存的模型。本文将介绍如何使用Python调用存储的机器学习模型，并提供示例代码。
## 存储模型
在开始之前，我们首先需要将训练好的模型保存到存储介质中。Python提供了各种方式来保存模型
原创
2023-08-25 17:29:37
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程序的局部性：程序在执行过程中的一个较短时期，所执行的指令地址和指令的操作数地址，分别局限于一定区域时间局部性一条指令的一次执行和下次执行，一个数据的一次访问和下次访问都集中在一个较短时期内空间局部性当前指令和邻近的几条指令，当前访问的数据和邻近的几个数据都集中在一个较小区域内分支局部性一条跳转指令的两次执行，很可能跳到相同的内存位置例子：页面大小为4K，分配给每个进程的物理页面数为1。在一个进程
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2024-07-28 15:05:51
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数据库市场需要细分，行式数据库不再满足所有的需求，而有很多需求需要通过本内存数据库和列式数据库解决，列式数据库在数据分析、海量存储、BI这三个领域有自己独到。 1. 关系型数据库(行式数据库) MySQL Sybase Oracle 定义：关系模型使用记录（行或者元祖）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言，提供
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2024-05-30 13:20:49
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每一种数据存储系统，对应有一种存储模型，或者叫存储引擎。我们今天要介绍的是三种比较流行的存储模型，分别是：Hash存储模型B-Tree存储模型LSM存储模型不同存储模型的应用情况1、Hash存储模型redismemcache2、B-Tree存储模型MySQL（以及大多数的关系型数据库）MongoDB3、LSM树存储模型HBaseRocksDB不同存储模型介绍1、Hash存储模型Hash存储模型其实
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2023-07-12 20:26:47
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序列化与反序列化模型训练时，模型是在内存中的，而内存中的数据不具备长久性的存储功能，因此需要把模型从内存中搬到硬盘中进行长久的存储。 序列化与反序列化主要指内存与硬盘之间的数据转换关系，模型在内存中是以一个对象形式存储的，但是在内存当中对象不能长久的保存，因此需要保存到硬盘中。而在硬盘中，是以二进制的形式进行保存的，即二进制序列。 因此序列化是指将内存中的某一个对象保存到硬盘中，以二进制序列的形式
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2023-10-16 20:40:48
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一.内存模型的相关概念 大家都知道，计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，势必涉及到数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快，而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行，会大大降低指令执行的速度。因此
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2023-10-01 20:51:32
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# Python模型中Array文件的存储方法
在数据科学和机器学习领域，数组（array）是数据存储和处理的重要形式之一。Python提供了多种机器学习框架和工具来处理数组数据。尤其是在使用NumPy、Pandas和TensorFlow等库时，我们通常需要将数组数据存储到文件中以便后续使用。这篇文章将详细介绍如何在Python模型中存储array文件，并给出相关的代码示例。
## 1. 使用
1.首先我们要明白tf-idf计算的数学公式： &nb
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2023-08-27 10:29:27
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存储模型(2)
原创
2021-08-02 14:34:08
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# Swift 存储模型
Swift 是一种现代的、安全的、快速的编程语言，广泛应用于 iOS、macOS、watchOS 和 tvOS 平台上的应用程序开发。它提供了一种高效的存储模型来管理数据的存储和访问。在本文中，我们将深入探讨 Swift 的存储模型，并通过示例代码来说明其使用方法。
## 存储模型简介
存储模型是指将数据存储在内存中的方式和规则。Swift 提供了多种存储模型，包括
原创
2023-09-15 23:32:45
49阅读
原创
2021-07-22 11:40:02
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《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》读书笔记 近期一直在分析OceanBase的源代码，恰巧碰到了OceanBase的核心开发人员的新作《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》.看完样章后决定入手，果然物有所值。对于准备学习分布式的同学，这是一本不错的书籍，相对系统，全面的介绍了分布式的
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2017-05-20 21:52:00
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# PyTorch 存储模型指南
在机器学习的开发过程中，模型的存储与加载是相当重要的一环，这样既能确保算法的效率，也能保护模型研究的成果。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了简单易用的方法来保存和加载模型。本篇文章将深入探讨如何在 PyTorch 中存储和加载模型，包括代码示例及其背后的原理。
## 为什么要存储模型？
1. **避免重复训练**：在训练模型的过程中，可能需要大
列表（list）- 列表是Python中的一个对象
- 对象（object）就是内存中专门用来存储数据的一块区域
- 之前我们学习的对象，像数值，它只能保存一个单一的数据
- 列表中可以保存多个有序的数据
- 列表是用来存储对象的对象
- 列表的使用：1.列表的创建创建列表，通过[ ]来创建列表my_list = [] # 创建了一个空列表
print(my_list , type(my_list
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2023-08-06 08:57:27
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随机森林（RandomForest）集成学习中的Bagging通过bootstrapping的方式进行抽取不同的资料从每一堆资料中学得一个小的模型g，然后再将这些小的模型进行融合进而得到一个更为稳定的大的模型G。决策树模型通过递归的方式按照某些特征进行分支得到更小的树，最后通过检测不纯度来决定是否停止切割。这个模型受资料影响较大，所以得到的模型不够稳定。如果将这两种学习模型合在一起就会构成一个既稳
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2024-04-09 10:37:42
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Kubernetes（K8S）是一个开源的容器编排平台，提供了强大的存储模型，可以帮助我们管理和使用容器化应用程序中的数据存储。本文将介绍Kubernetes存储模型的基本概念和使用方法，并通过代码示例来帮助新手理解和实践。
一、Kubernetes存储模型概述
Kubernetes提供了多种方式来管理和使用存储资源，包括持久卷（PersistentVolume）、持久卷声明（Persisten
原创
2024-01-22 14:19:31
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