python封装利用begin end执行多条sql 因为业务需求，优化模型运行时间。考虑到sql语句每一次执行都要建立连接，查询，获取数据耗时过多。就想到将sql一起提交上去运行，能够节省很多时间。原本1.6-2.5秒耗时的sql语句经过修改后时间降到0.3-0.6秒，感觉性能提升挺好的。 当然还有一种想法，如果有python框架的orm可能会更快，相比来说耗时基本看不到了吧，这只是我的猜想，仅仅为了优化一个模型写一个框架的话 代码可能需要改的比较多，自我感觉付出和收获不一定会成正比，当然以后有时间可以试试。 这次优化基本代码逻辑没有动，利用了begin end进行sql整合。 公司用的是o

端到端ML房屋价格预测 一个端到端的机器学习项目，用于预测加利福尼亚的房价。 从头到尾构建机器学习项目的所有必需阶段。 它在机器学习项目中考虑以下“ HOWS”： 获取数据 可视化并从发现中获取意义 准备不同的机器学习算法 如何选择和训练模型 如何微调模型 如何保存模型 它在两者之间给出了一些说明，以在Jupyter笔记本中提供一些说明。 使用的数据集是housing.csv Jupter笔记本电脑是端到端的ML_外壳 致谢：Aurelien Geron

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互联网浪潮对贸易手段和生活方式的冲击

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本书以linux操作系统(内核为2.6版本)为开发平台、gcc 4.0/gdb 6.3为开发调试环境，详细介绍了linux系统下编程环境及编程工具、文件管理(文件类型、ansi以及posix标准下文件读写操作)、进程管理(创建、退出、执行、等待、属性控制)、进程间通信(管道、消息队列、共享内存)、进程间同步机制(信号量)、进程间异步机制(信号)、线程管理(创建、退出、取消等以及属性控制)、线程间同步(互斥锁、读写锁、条件变量)以及网络基本编程、高级应用等内容。.

银行票据验证与docker端到端实现 钞票认证端到端使用Docker实施|英特尔:registered:开发人员专区使用Flasgger构建UI |英特尔:registered:开发人员专区与Streamlit一起部署| 烧瓶 关于数据 数据是从从真实的和伪造的钞票状标本中获取的图像中提取的。 为了数字化，使用了通常用于打印检查的工业相机。 最终图像具有400x 400像素。 由于物镜和到被研究物体的距离，获得了分辨率约为660 dpi的灰度图片。 小波变换工具用于从图像中提取特征。 问题陈述很简单： 问题陈述 如有关数据部分中所述，有笔记的灰度图片，分辨率约为660 dpi。 小波变换工具被用来从图像中提取特征。我们具有四个特征['Variance', 'skewness', 'curtosis', 'entropy']并且我们必须预测['Variance', 'skewness', 'curtosis', 'entropy'

这本书是IDl最经典的书籍，从基础到应用，从数据读取到可视化，从直接图形法到对象图形法，从代码格式到编程习惯，对IDL作了全方位的阐述。作者dfanning