本文翻译自：https://www.parallelpython.com/概述Parallel Python是一个python模块，提供了在SMP（具有多个处理器或核心的操作系统）和群集上并行执行python代码的机制。Parallel Python具有轻量级、易安装、易与其他python软件集成的特性。Parallel Python是用纯Python语言写的开源跨平台的模块。特征Python代码
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2023-08-16 15:52:19
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# Python包构建
在Python中，包是一种组织代码的方式，它可以帮助我们更好地管理和组织我们的代码。构建一个Python包可以让我们将相关的模块和功能组织在一起，使代码更加清晰和易于维护。在本文中，我们将介绍如何构建一个简单的Python包，并演示如何使用它。
## 什么是Python包？
Python包其实就是一个包含有多个模块的目录。在这个目录下，我们可以放置一些Python模块
原创
2024-05-22 03:38:15
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# Python构建包
在Python中，包是一种组织代码的方式。它允许我们将相关的模块组织在一起，以便更好地管理和重用代码。本文将介绍如何使用Python构建包，并提供相应的代码示例。
## 什么是包
包是一个包含模块和子包的目录。它必须包含一个名为`__init__.py`的文件，这个文件可以是空的，也可以包含一些初始化代码。包的目录结构如下所示：
```
mypackage/
原创
2023-12-09 10:18:13
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一、模块1、什么是模块：一个模块就是一个包含了Python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。但其实import加载的模块分为四个通用类别：1、使用Python编写的代码(.py文件)2、已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展3、包好一组模块的包4、使用C编写并链接到Python解释器的内置模块2、为何要使用模块？如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或
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2023-09-08 09:33:14
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# Python构建Wheel包的指南
在Python开发中，轮子（Wheel）是一种用于分发和安装软件包的标准格式。它解决了传统源代码安装的许多问题，提供了速度更快的安装过程和更好的版本兼容性。本文将详细介绍如何构建Python Wheel包，并提供相应的代码示例与流程图。
## 什么是Wheel包
Wheel是一种打包格式，由PEP 427定义，它以`.whl`为扩展名。Wheel包包含
# Python 构建父包
## 简介
在 Python 中，当我们需要管理多个相关的模块时，可以使用包的概念将这些模块组织起来。而在包的层级中，我们可以使用父包来统一管理和导入子包或模块，提高代码的可维护性和复用性。
本文将介绍如何使用 Python 构建父包，并逐步指导刚入行的开发者完成这个任务。
## 构建父包的步骤
下面是构建父包的步骤，我们可以通过一个流程表格来展示：
| 步
原创
2023-12-22 07:41:31
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# Python构建pip包
在Python开发中，我们经常会使用第三方库来扩展我们的功能。而pip则是Python的包管理工具，可以方便地安装、卸载和管理这些第三方库。有时候，我们也需要将自己开发的代码打包成pip包，以便其他人可以方便地安装和使用。
## 构建pip包的步骤
### 1. 创建Python项目
首先，我们需要创建一个Python项目，并编写需要打包的代码。假设我们有一个
原创
2024-06-05 05:30:09
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# 如何实现“Python源码包构建RPM包”
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python源码包构建RPM包的过程。这个过程会涉及到几个关键的步骤，包括准备工作、创建spec文件、打包源码、构建RPM包等。通过本文的指导，你将能够掌握构建RPM包的基本流程和技巧。
## 2. 流程概览
下面是构建Python源码包的RPM包的基本步骤概览：
```mermaid
gantt
原创
2024-06-01 07:01:26
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前言在上一篇中，我们已经介绍了如何在DEAP中实现进化算法的基本操作，在这一篇中我们试图将各个操作组装起来，用进化算法解决一个简单的一元函数寻优问题。进化算法实例 - 一元函数寻优问题描述与分析给定一个函数，求解该函数的最大值。该函数图像如下：function_visuallization该函数的最大值应该出现在处，值为。可以看到该函数有很多局部极值作为干扰项，如果进化算法过早收敛，很容易陷入某个
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2023-11-03 12:14:31
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# 构建自己的Python包
在Python开发中，构建自己的包是一个非常重要的技能。通过创建包，我们可以将代码组织得更加井然有序，便于复用和共享。这篇文章将指导你如何从零开始构建一个简单的Python包，并附带代码示例、流程图和饼状图。
## 什么是Python包？
Python包是一种将相关模块组织在一起的方式。包实际上是一个包含多个模块（.py文件）的目录，里面还会有一个`__init
原创
2024-08-06 13:42:14
30阅读
概念算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法时间复杂度与空间复杂度时间复杂度一个算法的优劣可以用时间复杂度与空间复杂度来衡量。通常讨论算法的复杂度：1、问题规模相同 2、机器配置相同常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。如何判断一个算法的时间复杂度循环减半的过程>>> O(logn)几次循环就是N的几次方的复杂度常用的时间复杂度（按效率排
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2023-06-13 21:26:34
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经典排序算法图解：经典排序算法的复杂度：使用场景：1.空间复杂度 越低越好、n值较大：堆排序 O(nlog2n) O(1)2.无空间复杂度要求、n值较大：桶排序 O(n+k) O(n+k)大类一（比较排序法）：1、冒泡排序（Bubble Sort）【前后比较-交换】 python实现：d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6,
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2023-09-01 18:21:43
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# Python如何构建依赖包
## 问题描述
我们现在面临一个问题，我们正在开发一个机器学习算法，它需要依赖于其他的Python库。我们希望能够将我们的算法和依赖的库打包成一个独立的Python依赖包，以便其他人可以轻松地使用。
## 解决方案
为了解决这个问题，我们可以通过使用Python的包管理工具pip和虚拟环境来构建依赖包。下面是一个具体的方案：
### 步骤1：创建虚拟环境
原创
2023-08-14 13:06:12
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# C语言构建Python包的科普
Python是一门功能强大且易于使用的编程语言，广泛用于科学计算、数据分析、人工智能等领域。然而，在某些情况下，Python的性能可能无法满足需求。这时，我们可以借助C语言来构建Python扩展，提升性能。本文将介绍如何使用C语言构建一个Python包，并通过代码示例来阐述具体步骤。
## 为什么使用C语言构建Python包？
Python的效率相对较低，
参考文章：Dockerfile构建镜像最佳实践 在前文Dockefile及命令详解中我们已经学习了如何通过Dockerfile构建镜像以及命令的详细说明，但是在生产环境或项目使用时如何构建出一个尽可能小的镜像是一个必须要学会的要点，本文将带领大家讨论如何精简镜像以及精简镜像带来的好处。在学习本文前建议大家看下Docker核心技术原理和Docker容器和镜像的区别文章中关于镜像的分层等知识有基础的了
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2024-01-09 22:59:12
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本人不是专业的python使用者，所以就不按照KNN的算法写推到代码了，直接运用机器学历里面运用得比较多，而且比较简单的sklearn包scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易用性，目前受到了很多数据科学
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2023-10-13 21:29:27
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数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法，以及Apriori算法的用法。此外，在小型企业场景中，我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。什么是关联规则挖掘？如前所述，Apriori算法用于关联规则挖掘。现在，什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁模式和关联的技术。
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2023-10-27 05:00:45
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一、什么是算法算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法二、时间复杂度、空间复杂度Ⅰ、时间复杂度时间复杂度是一个函数，它定量描述该算法的运行时间，时间复杂度常用“O”表示，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。呈现时间频度的变化规律，记为T(n)=O(f(n)) 指数时间：一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长（即 求解所需的执行时间呈
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2023-07-02 19:33:08
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数据结构线性表包括顺序表和链表，python的list是顺序表，链表一般在动态语言中不会使用。不过链表还是会出现在各种算法题中。链表 link list单链表
逆转链表： leetcode 206
双链表循环单链表字符串 string有一个重要的点就是字符串的匹配问题，其中比较重要的是无回溯匹配算法(KMP算法)，算法比较复杂，重要的思想在于匹配过程中不回溯。实际复杂度是O(m+n), m
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2023-09-29 07:39:30
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——————1 系统概要 孤立词识别：语音只包含一个单词的英文识别识别对象：0-9以及o的英文语音 训练数据：330句话，每个字符30句话，11个字符
测试数据：110句话，每个字符10句话，11个字符模型：混合高斯模型(GMM)，k=5个分量 环境：window、Pycharm、python3.5、utils、numpy、scipy
目标：单个字符的识别准确率
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2024-01-23 23:09:15
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