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转向机器学习工程师需升级为数据驱动、可交付、持续优化的工程化能力；重点夯实数据处理与特征工程，掌握pandas高级操作、特征有效性评估及三类实战特征实现，并建立模型选型到评估的业务闭环。
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lower()函数将字符串大写字母转为小写，返回新字符串，原字符串不变。如"HelloWorld".lower()得"helloworld"，常用于用户输入处理、字符串比较等场景。
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数据类通过@dataclass自动生成__init__、__repr__、__eq__等方法，减少样板代码，提升可读性与维护性，支持类型提示，简化数据存储类的定义。
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CPython是官方标准实现，用C编写，支持广泛但多线程受GIL限制；2.Jython将Python编译为Java字节码，适用于JVM平台并可调用Java库，但不支持C扩展且版本更新慢；3.IronPython运行在.NET平台，支持与C#交互，适合Windows和.NET集成，同样不兼容多数C扩展；4.PyPy使用JIT提升性能，执行速度快，兼容纯Python代码但对C扩展支持有限；5.选择解释器需根据项目需求权衡平台集成、性能和库依赖。
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本文介绍使用Python的itertools.product快速生成多维参数的笛卡尔积，构建结构化参数网格，便于超参数遍历与模型调优。
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实现网络爬虫的关键步骤为：分析目标网站结构、发送请求获取数据、解析页面内容、存储有用信息。首先明确要爬取的网站及内容，如新闻标题或商品价格，并检查页面HTML结构；接着使用requests库发送GET请求，注意添加headers和延时避免被封；然后用BeautifulSoup或XPath解析HTML提取所需数据；最后将数据保存为文本、CSV或存入数据库，根据需求选择合适方式。
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模型调优是围绕数据、模型结构、训练过程和评估反馈的系统性迭代，核心是提升图像任务的稳定性、准确性和泛化性，而非单纯刷高验证集指标。
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asyncio协程基于单线程事件循环实现高并发I/O，不阻塞、开销小、需全异步生态支持；示例用aiohttp并发发3请求；须用Semaphore控并发、try/except和wait_for保健壮；生产推荐FastAPI、asyncpg等异步栈。
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可通过关键字参数机制实现调用时参数顺序无关：一、用*kwargs接收任意关键字参数；二、用分隔强制关键字参数；三、为参数设默认值；四、用dataclass/TypedDict解包传参。
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应直接标注具体类型（如str、Path）并设非None默认值，而非用Optional[T]=None；这样mypy等检查器能确保参数永不为None，同时支持不传参使用默认值。
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Django核心原理是理解请求响应生命周期、ORM桥接机制、模板安全渲染及“约定优于配置”思想。请求经WSGI→路由匹配→中间件处理→视图执行→响应返回；ORM通过Model定义表结构、QuerySet惰性执行、select_related/prefetch_related优化查询；模板自动转义、继承与标签约束逻辑分离；实战中通过模型设计、Admin定制和权限装饰器串联六大模块。
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Python通过MRO（方法解析顺序）解决多重继承中的菱形问题，确保方法调用路径可预测；其核心是C3线性化算法，保证类的查找顺序单调且一致。使用__mro__或help()可查看MRO，而super()函数依据MRO动态调用下一个类的方法，实现协作式继承的链式调用，避免歧义与重复执行。
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zoneinfo更推荐用于新项目，因其是Python3.9+内置模块，直接对接IANA数据库、无需额外依赖、符合PEP615，且避免pytz的localize/astimezone陷阱，时区附加更直观安全，ZoneInfo实例不可变且可哈希。
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Python中换行符统一用\n，跨平台通用；读文件时open()默认启用universalnewlines自动归一化\r\n、\n、\r为\n；print()默认末尾加\n，无需手动添加。
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自定义主题和动态交互是Python可视化开发的两大基础能力：seaborn/matplotlib统一视觉风格，Plotly/Dash实现无刷新交互，matplotlib.animation添加轻量动画。
