<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[pythoncsdn111的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; pythoncsdn111]]></copyright><item><title><![CDATA[机器学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100133616</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100133616</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Thu, 29 Aug 2019 10:59:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习基本概念
什么是机器学习和深度学习
名词解释


样本集：一般就是一个表格数据 ，我们研究数据的集合，每一列就是样本的一条属性，每一行就是一个数据样本


样本标签：我们要研究的数据指标， 可能是数据的一条属性


训练集：从样本集中，拆分出来的一部分样本，样本个数多  8：2  9：1  7：3，用来训练算法模型的数据集合


测试集：从样本集中，拆分出来的一部分样本，样本个数少  8：...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[负载均衡与服务器架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126814</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126814</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 21:04:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.5 WebServer、负载均衡、服务器架构
Nginx 与负载均衡


反向代理


将用户请求转发给内部服务器，保护内网拓扑结构
                / static file              /cache hit─&gt;Redis/NoSQL
               /                          /
              /  ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分布式部署2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126795</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126795</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 21:02:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.4 SSH、部署、脚本
服务器环境部署
Step-1: 创建登录密钥
$ ssh-keygen -t rsa  # 执行此命令

# 程序输出
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):  # 确认密钥文件位置 (敲回车)
Enter passp...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[项目部署]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126782</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126782</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 21:02:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.3 分布式存储及 Web 服务器性能

后端知识体系

语言：语法 20%
语言生态：库、框架 20%
服务器：Linux 15%
网络：15%
存储：

File 10%
SQL 20%





高可用与负载均衡

单点故障：

一个服务只有一个可工作的节点，一旦发生问题，就完全无法提供服务，这样的故障称为单点故障


冗余：多余的，一大好处是，有问题的时候，有一个备用的，缺点是成本双倍。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Social模块开发（3）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126763</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126763</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 21:00:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.2 缓存、排行榜、积分接口
开发任务


为获取个人资料接口添加缓存处理


统一为所有数据模型增加缓存处理

任何 model 对象创建时，自动为该对象添加缓存
任何 model 对象创建时，自动更新缓存数据



开发全服人气排行功能

被左滑 -5 分
被右滑 +5 分
被上滑 +7 分
统计全服人气最高的 10 位用户



缓存处理



缓存一般处理流程
data = get_fr...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Social模块开发（下）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126737</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126737</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 20:59:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.1 会员、权限、日志
VIP、权限模块功能


VIP 分类

非会员
一级会员
二级会员
三级会员



权限分类

超级喜欢
每日反悔 3 次
查看喜欢过我的人



权限分配

非会员: 无任何权限
一级会员: 超级喜欢
二级会员: 超级喜欢 + 反悔3次
三级会员: 超级喜欢 + 反悔3次 + 查看喜欢过我的人



开发难点


User 与 VIP 的关系

一种 VIP 对应多个...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[social模块开发]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126725</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126725</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 20:57:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.5 Social 模块开发
Social 功能概述

交友模块

获取推荐列表
喜欢 / 超级喜欢 / 不喜欢
反悔 (每天允许返回 3 次)
查看喜欢过我的人


好友模块

查看好友列表
查看好友信息



开发中的难点

滑动需有大量用户，如何初始化大量用户以供测试？
推荐算法
如何从推荐列表中去除已经滑过的用户
滑动操作，如何避免重复滑动同一人
如果双方互相喜欢，需如何处理
好友关系如...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Django配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126707</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126707</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 20:56:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.4 上传文件、异步、初始化脚本
项目中的静态文件处理


Nginx
Nginx 处理静态资源速度非常快, 并且自身还带有缓存.
但需要注意, 分布式部署的多台 Nginx 服务器上, 静态资源需要互相同步
80: Nginx -&gt; {server config} -&gt; django:8080
​                                           ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Django缓存、验证码、登录、表单验证]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126684</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126684</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 20:55:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.3 缓存、验证码、登录、表单验证
Django 中的缓存


接口及用法
from django.core.cache import cache

# 在缓存中设置 age = 123, 10秒过期
cache.set('age', 123, 10)

# 获取 age
a = cache.get('age')
print(a)

# 自增
x = cache.incr('age')
prin...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126436</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126436</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 20:42:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习基本概念
名词解释


样本集：一般就是一个表格数据 ，我们研究数据的集合，每一列就是样本的一条属性，每一行就是一个数据样本


样本标签：我们要研究的数据指标， 可能是数据的一条属性


训练集：从样本集中，拆分出来的一部分样本，样本个数多  8：2  9：1  7：3，用来训练算法模型的数据集合


测试集：从样本集中，拆分出来的一部分样本，样本个数少  8：2  9：1  7：3，用...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[scikit-learn 估计器的选择]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100126384</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 28 Aug 2019 20:39:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[基估计器的选择

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[文件的读写操作和遍历目录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100047088</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100047088</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Fri, 23 Aug 2019 22:36:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[读文件

过程：

找到文件
打开文件
读取文件内容
关闭文件


打开文件

原型：
def open(file, mode=‘r’, buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True)
参数：
file：要打开文件的路径
mode：打开方式
encoding：编码格式
errors：错误处理
返回值：文...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[银行系统（python基础实现）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100046362</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100046362</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Fri, 23 Aug 2019 21:36:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[银行提款机系统
首先应该明确有哪些类和哪些属性，方法
用户身份证类
class IdCard(object):
    def __init__(self, name, cardId):
        self.__name = name
        self.__cardId = cardId

    @property
    def name(self):
        retur...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python的异常处理和调试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100045320</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/100045320</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Fri, 23 Aug 2019 21:23:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[异常处理


概述：在程序运行过程中，总会遇到到各种各样的错误，有的错误是编程代码有问题造成的，这种错误通常称为BUG，BUG是必须修复的。有的错误时用户输入造成的，这种错误可以通过检查用户的输入来做响应处理。还有一种错误是完全无法再程序运行过中预测的，比如写文件的时候，磁盘满了，写不进去了。在比如从网络中抓取数据，突然断网了，通常这种情况称为异常，在程序中必须要处理的，否则程序会应为各种问题而结...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python实现各种常见的算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/99993938</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/99993938</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Wed, 21 Aug 2019 22:22:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[单链表
单链表和数组的比较
数组静态分配内存，链表动态分配内存；数组在内存中连续，链表不连续；数组利用下标定位，时间复杂度为O(1)，链表定位元素时间复杂度O(n)；数组插入或删除元素的时间复杂度O(n)，链表的时间复杂度O(1)。
根据以上分析可得出数组和链表的优缺点如下：


数组的优点

随机访问性强（通过下标进行快速定位）
查找速度快



数组的缺点

插入和删除效率低（插入和删除需要移...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensorflow的基本使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/99652055</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/99652055</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Thu, 15 Aug 2019 22:05:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本使用

安装：要仅为CPU安装当前版本：

$ pip install tensorflow
将GPU包用于 支持CUDA的GPU卡：
$ pip install tensorflow-gpu


使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:

使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 t...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/98800368</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/98800368</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Thu, 08 Aug 2019 00:55:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习基本概念
名词解释


样本集：一般就是一个表格数据 ，我们研究数据的集合，每一列就是样本的一条属性，每一行就是一个数据样本


样本标签：我们要研究的数据指标， 可能是数据的一条属性


训练集：从样本集中，拆分出来的一部分样本，样本个数多  8：2  9：1  7：3，用来训练算法模型的数据集合


测试集：从样本集中，拆分出来的一部分样本，样本个数少  8：2  9：1  7：3，用...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matplotlib基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/98664126</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/98664126</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Tue, 06 Aug 2019 21:36:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[matplotlib基本用法
一、Matplotlib基础知识
1.绘制一条曲线图
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
# 1、可以使用多个plot函数（推荐），在一个图中绘制多个曲线...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Scipy简介]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/98395661</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/98395661</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Sun, 04 Aug 2019 00:37:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[Scipy简介

Scipy依赖于Numpy
Scipy包含的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等
应用场景:Scipy是高端科学计算工具包，用于数学、科学、工程学等领域
Scipy由一些特定功能的子模块组成:


图片消噪处理

scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换
速度比传统傅里叶变换更快，是对之前算法的改进...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[交叉表和透视表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/98240358</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/pythoncsdn111/article/details/98240358</guid><author>pythoncsdn111</author><pubDate>Fri, 02 Aug 2019 21:11:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用Python实现数据透视表和交叉表
1、透视表 pivot table
透视表（pivot table）是常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，根据行和列上的分组键将数据分配到矩形区域中。pandas中使用pivot_table方法创建透视表，
pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='me...]]></description><category></category></item></channel></rss>