murasameda的博客

建议使用Anaconda创建独立环境，安装numpy、pandas、scikit-learn等核心库，并通过import tensorflow as tf验证TensorFlow环境。分类任务：准确率、精确率、召回率、F1分数（classification_report）。数据划分：按7:3比例分割训练集与测试集，固定随机种子保证可重复性。回归任务：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）.一、Python机器学习环境搭建与基础流程。​神经网络（TensorFlow）​。二、经典算法实现与代码示例。

通过一个简单的递减计数器实验可以发现：单线程执行1亿次减操作耗时约6.5秒，而两个线程各执行5千万次操作时，总耗时反而增加到6.8秒。模块创建独立进程，每个进程拥有独立的GIL，实现真正的多核并行。对I/O密集型任务，异步模型通过事件循环减少线程切换开销。这与直觉中“多线程应缩短一半时间”的预期相悖。GIL是CPython解释器的线程同步机制，​。管理线程复用，避免频繁创建销毁开销。

Python 作为一门简洁优雅的编程语言，不仅以其强大的功能和广泛的应用领域著称，还隐藏着许多有趣的“彩蛋”。

通过 PyInstaller，我们可以轻松地将 Python 编写的《贪吃蛇》游戏打包为 EXE 文件，方便在 Windows 系统中运行。