`#导入重要的包importpandasaspd#用于数据操作和分析的库importnumpyasnp#用于处理数组的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘图和可视化的库importseabornassns#用于可视化的库%matplotlib内联importscipy.statsasstats#这个库包含大量的概率分布以及不断增长的统计函数库#ZED分数对比Z分数公式为：Z=(X-μ)/σ在哪里：Z是Z分数X是单个数据点μ是总体平均值σ是总体标准差x_1=83000mu_1=

机器学习是一个令人兴奋且快速发展的领域，它融合了数学、统计学和计算机科学来创建从数据中学习的系统。对于渴望深入机器学习的初学者来说，了解要学习哪些编程语言至关重要。这是机器学习最重要的编程语言以及它们为何必不可少的指南。1.Python为什么选择Python？Python因其简单性以及庞大的可用库和框架生态系统而成为最流行的机器学习语言。它的语法干净且易于学习，是初学者的绝佳选择。主要图书馆：NumPy：用于数值计算。Pandas：用于数据操作和分析。Scikit-learn：用于构建机器学习模型的强大库

装饰器的一种类型是属性获取器和设置器。这些装饰器允许对类实例中的变量进行受控访问。属性getter和setter是专为控制面向对象编程中的属性而设计的。它们与函数装饰器不同，因为它们用于类属性（请在此处查看我关于函数装饰器的帖子）。函数装饰器和属性getter和setter装饰器都使用可重用代码修改代码并使用“@”语法。它们都改变了代码的功能。好吧，让我们开始吧。属性getter和setter应用于类中的方法来定义各种行为。setter将属性设置为值，getter从类中获取属性。该属性首先设置。让我们看一

所以我最近一直在使用pythonrepl。我一直在windows上使用它，但无法清除终端屏幕确实让我很恼火。通过一些工作，我能够将这段代码组合在一起，以允许我清除终端。有一些小问题使得这件事变得不平凡。运行cls我在stackoverflow上找到的大多数示例都使用os.cmd来调用clear或cls。不推荐使用os.system。我需要弄清楚如何将其作为子进程运行。这使得它变得更加棘手，因为cls是一个内部命令。这意味着它内置于cmd可执行文件中。我们无法直接执行cls，因此我们需要将其作为cmd调用的

您是否希望提高解决问题的能力并更加精通编码和算法实现？LabEx提供的算法快速入门课程就是您的最佳选择。这门综合课程旨在帮助您通过众多交互式编码挑战快速理解和实现各种算法。掌握基本算法在本课程中，您将深入研究算法的世界，学习如何实现各种技术，包括排列、二和、压缩、哈希图、字符串差异、FizzBuzz、反向字符串、唯一字符、旋转、优先级队列、链表、分区、删除、循环检测、排序、堆栈、队列、广度优先搜索、最短路径、深度优先搜索和树平衡。在课程结束时，您将对这些基本算法及其实际应用有深入的了解。提高解决问题的能力

pyenv包是一个非常有用的工具，用于管理多个版本的python，没有太多麻烦。它还附带了各种用于简化开发体验的插件，包括pyenv-virtualenv，它提供了管理虚拟环境和conda环境的功能。不幸的是，windows上不支持pyenv。但是，我们建议windows用户使用pyenv-winfork。安装pyenv1.安装所需的python构建依赖项macosxbrewinstallopensslreadlinesqlite3xzzlibubuntu/debian/mintsudoapt-getup

为什么Python应该成为你的第一门编程语言Python不仅仅是另一种编程语言 — 它是编码领域的瑞士军刀。原因如下：易于学习：Python的语法清晰易读，非常适合初学者。多功能：从Web开发到AI，Python都能做到。高需求：公司不断寻找Python开发人员。强大的社区：从数百万Python爱好者那里获得帮助和资源。MicrosoftLearn：您的编码指南MicrosoftLearn是学习Python的首选资源。这就像有一位超级乐于助人的导师一步步指导您完成所有事情。最好的部分是什么？完全免费！无需

通过并行执行实现最佳性能至关重要。python是一种多功能编程语言，提供了多种并发执行工具。最强大且用户友好的模块之一是concurrent.futures，它允许开发人员异步运行调用。在本文中，我们将探讨该模块的功能以及如何利用它来执行各种任务，包括文件操作和web请求。并发期货概述concurrent.futures模块提供了一个名为executor的抽象类，它有助于异步执行调用。虽然不应该直接使用它，但开发人员可以利用它的具体子类，例如threadpoolexecutor和processpoolex

我一直致力于多个项目，我已将应用程序从PoC转移到生产环境。这些是我为自己和我的团队准备的清单，以确保我们为生产做好准备。这里检查表是重点，因为应用程序采用Python编程语言并通过Kubernetes部署到AWS。并非所有这些都是强制性的，但它们是我发现最有用的。1.警报和指标[]是否针对基础设施问题设置了警报（例如内存或CPU使用率增加、服务不可用）？[]是否针对关键的应用程序特定逻辑故障设置警报？[]我们可以查看基础设施和资源使用情况的历史数据（过去几个小时/几天）吗？[]有实时监控仪表板吗？2.仪

想象一个社会，其中知识是繁荣的关键，而拥有知识的个人可能会揭示未来的奥秘。来自令人兴奋的数据科学世界的问候，在这里，创造力和好奇心汇聚在一起，产生了可以运用的见解。在日益信息驱动的世界中，数据科学领域的成功职业需要的不仅仅是了解算法和处理数字。它还需要接受持续学习和战略成长的旅程。通过专业指导、必要的技能和求职策略，这本完整的指南将帮助您进入数据科学领域。**1.教育基础**实现这一目标的第一个方法是获得数据科学、统计学或计算机科学等相关领域的学士学位。这是公司招聘数据科学家时最常见的标准之一。尽管随着时

世界你好！！已经有一段时间了。我非常专注于在hng的实习，这是一次美妙的经历，学习了很多编码时要使用的标准约定，创建提交和拉取请求时要遵循的最佳实践等。我最奇妙的经历之一是大多数实习生被要求切换堆栈。我当时处于后端轨道上，并且已经熟悉django和express，但django并不属于我们正在开发的项目所需的堆栈之列。首选堆栈是fastapi。我们必须在两到三天内学会fastapi。这很酷，因为我们大多数人已经习惯了在如此短的时间内学习工具的压力。学习fastapi是一回事，但我总是问自己-我对这个新框架

数据科学是指使用科学方法、流程、算法和不同系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解的领域。整个过程涉及提取、处理和分析数据，以获得用于不同目的的见解。数据科学生命周期这是指数据科学项目从最初开始、数据收集、分析和解释到传达结果和见解通常经历的各个阶段。数据科学项目通常遵循相似的生命周期，尽管它们来自不同行业，因此具有独特性。该过程涉及：资料收集数据准备探索和可视化实验与预测数据讲故事和交流。在本文中，我将解释如何在数据科学领域建立成功的职业生涯。教育小贴士数据科学有多种专业，主要有统计学、信息技术、数学

随着现代软件开发的不断进步，我们用来与数据库交互的工具比以往任何时候都更加重要。在这些工具中，prismaclientpython已经成为一种强大的orm，它优先考虑类型安全和高效的数据库操作，特别提供了sqlalchemy等传统orm库可能缺乏的功能，例如无缝数据库拉取。类型安全的重要性在编程中，尤其是在处理数据库时，确保类型安全可以帮助防止许多常见错误和不一致。类型安全允许开发人员定义数据库必须遵守的严格模式，从而减少由于数据类型不匹配而导致运行时错误的可能性。prismaclientpython通过

欢迎来到“使用cdkv2探索aws无服务器部署”的第3部分。首先，我要感谢您的耐心等待，因为自第2部分以来一直存在一些差距。我在工作中深入研究和从事无服务器项目，这让我无法继续工作，但我很高兴能回到正轨并继续我们的探索。在之前的文章中，我们定义了我们的构造并将其部署到aws。今天，我们将重点关注一个基本实践：测试。正确的测试可确保我们的部署按预期工作，并可以使我们避免潜在的问题。开始测试首先，您需要将pytest添加到项目的依赖项（我们堆栈的主要requirements.txt文件）。pipinstall

介绍机器学习(ML)是人工智能(AI)的一个子集，它为系统提供了自动学习和从经验中改进的能力，而无需明确编程。这项技术彻底改变了从医疗保健到金融等各个行业，使计算机能够更加准确地做出预测和决策。在这篇博文中，我们将深入研究机器学习的基本概念，探索不同类型的系统、学习模式以及该领域面临的挑战。机器学习系统的类型ML系统可以根据不同的标准进行分类：监督方式：监督学习：在这种方法中，系统根据标记数据进行训练，其中所需的输出与输入一起提供。该模型学习将输入映射到正确的输出。无监督学习：这涉及在未标记的数据上训练系