hang on it more longer

Tesseract-OCR

转载于​​​​​​推荐系统基础算法--余弦相似度算法详解及应用_至臻于勤-大道至简的博客-优快云博客_余弦相似度推荐算法Jaccard index相似系数：简单的计算u与v兴趣相似度的公式： 余弦相似度计算（向量方法）： 一般余弦公式证明公式：再来看看，上面的例子，Nu=X={a,b,c,d}，Nv=Y={a,c,g}，令物品出现一次就加1，就得到两个向量X={1,1,1,1,0}，Nv=Y={1,0,1,0,1}，代入上式得：从上面的计算得出，用户u与v的兴趣相似度是0.577,属于一般偏上一点，扩展

转载：https://www.jianshu.com/p/b9b3d66aa0be[python] ThreadPoolExecutor线程池StormZhu关注52018.05.06 12:12:15字数 1,865阅读 106,810初识Python中已经有了threading模块，为什么还需要线程池呢，线程池又是什么东西呢？在介绍线程同步的信号量机制的时候，举得例子是爬虫的例子，需要控制同时爬取的线程数，例子中创建了20个线程，而同时只允许3个线程在运行，但是20个线程都需要创建和

import asyncioimport contextvars"""上下文测试，此模块支持线程/协程上下文测试方式：分别在两个客户端访问，交错执行命令，结果表明前后上下文一致telnet 127.0.0.1 8081"""client_addr_var = contextvars.ContextVar('client_addr')def render_goodbye(): # The address of the currently handled client can ...

动态加载模块分2种情况来说明1 该模块没有调用其他模块如当前目录下有个add.py文件，文件内容如下：def add(a, b): return a + b在当前测试文件中写如下测试代码：def test_func(): module = __import__('add') func = getattr(module, "add") print(type(func)) print(func(1, 2))打印：<class '

1 添加root_span原理只要传zipkin_attrs或者设置采样率，则认为是root_span，此时，可以利用ZipkinLoggingContext，发送存储在Tracer/span_storage中的span2 添加子span原理利用with上下文管理，每执行一次上下文，则在start的时候push保存上下文，退出时pop上下文，这样只要基于父上下文，就能根据父span新建子span2 多线程和协程通过localThread获取的已经是另外一个线程了，因此需要在新建线程之前，

1. 注册一个pypi账号网址在这里 https://pypi.org/ 很简单，直接注册就好2.新建python 项目注意参考标准目录文件，常用结构如：├── README.md├── docs├── project│ ├── init.py│ ├── main.py│ ├── moduleA│ │ ├── init.py│ │ └── pack...

1

之前通过map函数，可以对列进行处理，这节主要学习transform和apply函数1. transform函数transform()函数更适用于聚合操作，但是它对参数有特定要求：作为参数的函数必须生成一个标量（聚合），因为只有这样才能进行广播frame.groupby(‘color’).transform(np.sum).add_prefix(‘tot_’)>>> im...

1.goupby()函数实例可以对frame或者其中部分列排序，排序by可以是一列或多列，返回索引列为by中的列，而columns则为所选择的要排序的列frame[‘price1’].groupby(frame[‘color’])>>> frame = pd.DataFrame({'color': ['white', 'red', 'green', 'red', 'gree...

1.take排序take()函数可以理解为对frame对象按照给定行按顺序抽取frame.take([2,1]) //取index为2,1的行>>> import pandas as pd>>> import numpy as np>>> frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3))...

为对连续数据进行分区，pandas提供了一些函数：1. 区间划分>>> import pandas as pd>>> results = [1,3,4,8,2,5]>>> bins = [1,3,9]>>> cat = pd.cut(results, bins)注意：这里的bins最小值要小于results中的值...

1. 删除重复元素通过duplicated()函数可以找出重复的行，操作如下：frame.duplicated() //判断是否重复行frame[frame.duplicated()] //删除重复行frame.drop_duplicates() //删除重复行示例如下：>>> frame = pd.DataFrame({'color': ['white', 'wh...

1.拼接numpy的concatenate函数利用concatenate可实现按axis进行拼接，如：>>> import numpy as np>>> a = np.arange(9)>>> aarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])>>> a = np.arange(9).resh...

1.merge函数指定合并列>>> import pandas as pd>>> frame1 = pd.DataFrame({'id': ['ball', 'pencil', 'pen', 'mug', 'ashtray'olor': ['white', 'red', 'red', 'black', 'green'], 'brand': ['OMG...

pandas提供各种I/O API函数，这里把一些常用的方式分享给大家。1.读写csv文件frame = read_csv('a.csv')//返回DataFrame对象，相关参数如:names=['',''] 指定表头; header=None 使用默认表头;index_col=['color', 'status']，给前2列设置为层级索引frame.to_cs...

之前介绍的Series和DataFrame都是单条索引，其实还可以是多级索引。通过多级索引可以很方便的处理多维数据。注：ser指Series对象，frame指DataFrame对象1. Series多级索引>>> ser = pd.Series(np.arange(4), index=[['a', 'a', 'b', 'b'], ['i1', 'i2', 'i3']...

排序和位次约定：ser指Series，frame值DataFrame1. 根据索引排序ser.sort_index() //索引升序ser.sort_index(ascending=False) //索引降序frame.sort_index(axis=1) //按列名排序，默认0为按索引行排序2.元素排序ser.order() //元素排序frame.sort_i...

Index对象声明后不能改变，不同的数据结构公用Index对象1. Index对象的方法frame.idxmin()、frame.idxmax() //索引值最小和最大元素2. 含有重复标签的Indexindex=['a', 'a']frame.index.is_unique //索引是否唯一3. 更换索引frame.reindex(['a', 'b'])注意：会删...

DataFrame对象DataFrame可以理解为一个由Series组成的字典，其中一列的名称为字典的键，Series为字典的值。一般可以直接通过字典或嵌套字典来构建DataFrame1. 定义DataFrame对象通过dict创建DataFrame，这里的color和object为columns名>>> data = {'color': ['r', 'g', ...

Series对象1. 声明Series对象a.通过数组赋值>>> import pandas as pd>>> s = pd.Series([9,8,-1,2])>>> s0 91 82 -13 2dtype: int64b.设置index>>> s = pd.Ser...

inputpython2中为raw_input()python3为input()print 函数print语句没有了，取而代之的是print()函数Unicodepython2中一般在文件开头设置文件编码方式为# coding:utf-8，同时将文件源码保存为utf-8。而python3中默认编码方式为unicode，计算中文字符串字数时非常方便，如len(words)，...

背景flask是一款同步阻塞框架，在调用外部http服务时，当前进程将阻塞，无法其他用户的请求，本文则是研究的是如何利用gevent提升flask的并发能力，包括如下内容：改造前的服务from flask import Flaskimport timeapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index(): time.sleep(1...

在代码中是查看celery队列不太方便，只能通过管理工具来查看(目前暂未找到其他较好方案，如有请留言告诉我)，本文介绍一种利用redis的list结构来模拟任务队列状态。首先我们学习下redis的基本操作。python中redis基本操作 # 创建连接，默认数据库参数 r = redis.Redis() # 可以使用连接池 pool = redis.Conne...

本文重点探讨以下几个内容：python自身对分布式进程的支持managers子模块主进程task_master.py子进程task_worker.pycelery分布式框架实践celery简介celery+redis环境安装celery实现简单分布式计算python自身对分布式进程的支持Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模...

python应用日志写入ES实时/准实时方案可以使用以下3种方式实现：flume+kafka+spark准实时写入ESlogging + CMRESHandler实时写入ES利用python中的Elasticsearch库实时写入ESpyinotify后台监控文件变化写入ES定时写入方案则有：超时重试及定时批量写入ESimport uuides_id = str(uuid....

本文重点探究以下几个内容：创建进程Process进程间数据传递Queue/Pipe/Value/Array/Manager进程池Pool创建进程Process创建进程方式如下：import timefrom multiprocessing import Processdef foo(a, b): time.sleep(1) print(a+b) # 不打印...

本文重点探究以下几个问题：多线程内存共享 线程类 获取线程结果 方法：join/setDaemon对线程退出的作用 线程无法利用多核，不是真正的并发多线程内存共享多个线程访问同一内存变量时，需要通过锁机制来实现，未使用锁的多线程代码如下：import time, threading# 假定这是你的银行存款:balance = 0def change_it(n):...