主要介绍了Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在开始今天的话题之前，简单的来看有关Python的体系结构。为了方便起见我做一张导图，让大家有个宏观的认识。今天本来准备全面的聊聊有关高性能并发这个话题来着，但是周末马上要来了啊。所以我就取了其中的一点来介绍，关于其他的方面，有兴趣的小伙伴可以和我交流。谈高效并发，往往脱离不了以下三种方案：1.进程：每个逻辑控制流都是一个进程,由内核来调度和维护。因为进程有独立的虚拟地址空间，想要和其他控制流通信必须依靠显示的进程间通信，即我们所说的IPC机制2.线程：线程应该是我们最为熟知的。它本质是运行在一个单一进程上下文中的逻辑流，由内核进行调度。3.I/O多路复用：应用程序在一个进程的上下文中显式地调

字符张量流 使用Tensorflow在Python中使用字符级语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）。 灵感来自安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的。 要求 基本用法 要在tinyshakespeare语料库上使用默认参数进行训练，请运行python train.py 。 要访问所有参数，请使用python train.py --help 。 要从检查点模型中采样python sample.py 。 在学习仍在进行时进行采样（以检查最后一个检查点）仅在CPU或其他GPU中有效。 要强制CPU模式，请使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并随后unset CUDA_VISIBLE_DEVICES （在Windows上分别set CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并set CUDA_VISIBLE_DEVICES= ）。 要在

适合零基础人员

在学习pandas的时候，需要用测试数据，College.csv则是提供的一个测试数据。通过College.csv数据，我们可以很好的对pandas的DataFrame有一个很好的实践，方便我们更好的理解和学习

互斥缓存-Python 一个小型实用程序库，用于基于缓存键动态创建互斥体。 用例 假设您正在实现一个graphql服务器，其对象字段彼此独立地异步解析。 多个字段执行相同的操作，因此应使用互斥锁和一些基本缓存来确保数据库查询最多发生一次。 如果您有这些对象的数组，则它们突然都使用相同的互斥量，这可能会降低性能。 动态创建多个短期的互斥对象，而不是使用一个互斥对象来全部统治它们，每个对象可以独立于其他解析对象使用。 通过为互斥锁使用与用于缓存检查相同的缓存键，几乎可以透明地使用动态创建的互斥锁，而不必担心互斥锁的性能或分配/取消分配。 使用互斥锁，如果已经存储了与缓存键关联的互斥锁，则将其返回。 否则，将以静默方式创建新的互斥锁，将其存储以备将来使用并返回。 安装 pip3 install mutexcache 用法 MutexCache.get（）返回threading.Lock对

SimpleE-CommerceSite：python中的简单电子商务站点

用python来写新年快乐，祝自己新年快乐

Python中的联系人管理

Python中的Web爬取和API：报废的烂番茄。 使用exchangeatesapi.io构建了货币转换器。 使用了Github API，iTunes API和EDAMAM API来制作有趣的东西