贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？
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2024-11-02 16:27
对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语（上）
本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语，分析了攻击阶段、目的和对抗措施，帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。
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2024-05-05 23:18
现代Python CRUD技术栈
作为一名资深Python CRUD boy，在今天用flask和django干这些体力活已经稍显过时，flask这些年来功能并没太大进步，想用什么还是得自己折腾，在工程化方面比较考验开发者的个人素养。而django的虽然功能完善，但它的笨重在需要深度定制时，又显得束手束脚。
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2023-07-23 11:28
Python源码剖析：深度探索Cpython对象
Python是一门备受推崇的脚本语言，以其简单的语法和全面的功能而著称，可快速实现各种业务。本文从 CPython 对象构造器入手，介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式，读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。
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2023-07-04 23:14
聊一聊：Python和Golang的垃圾回收
GC作为现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来，让他们有更多的时间放在业务逻辑上。但这并不意味着码农就可以不去了解GC，毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码。
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2023-07-02 23:27
使用多线程为你的 Python 爬虫提速的 N 种姿势，你会几种？
和大多数学习 Python 的人一样，博主学习 Python 是从写爬虫开始的，而这个爬虫程序刚好是那种抓取“宅男女神”的程序，下载图片无疑是整个流程里最关键的环节，所以，整个优化的核心，无外乎提升程序的稳定性、提高抓取速度。所以，接下来，我会带大家走近 Python 中的多线程编程，涉及到的概念主要有线程(池)、进程(池)、异步I/O、协程、GIL等，而理解这些概念，对我们而言是非常重要的，因为它将会告诉你选择什么方案更好一点。想让你的爬虫更高效、更快吗？在这里就能找到你的答案。
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2023-02-12 14:05
部署机器学习方案之困（下）
在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。
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2023-02-12 14:04
部署机器学习方案之困（上）
近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。
本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言，了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的，本文将对这方面进行主要阐述，最后介绍潜在的解决方案，共分为上、下两篇，本篇为上篇，希望各位能从中受益并引发更多思考。
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2023-01-04 23:40
为 Python 写一个 C++ 扩展模块
在本文中，我将向你展示如何编写一个 C++ 扩展模块。使用 C++ 而不是 C，因为大多数编译器通常都能理解这两种语言。我必须提前说明缺点：以这种方式构建的 Python 模块不能移植到其他解释器中。它们只与 CPython 解释器配合工作。因此，如果你正在寻找一种可移植性更好的与 C 语言模块交互的方式，考虑下使用 ctypes 模块。
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2022-12-24 23:38
美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一）
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
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2022-08-18 23:33
修复 Ubuntu Linux 中 “Command ‘python’ not found” 的错误
Python 语言不是以 python 的形式安装的，而是以 python3 或 python2 的形式安装的（在一些老的 Ubuntu 版本中）。
在遥远的过去的某个时间点，Python 实际上是作为 python 包/可执行文件提供的。当 Python 发布第二版时，Ubuntu 和其他发行版不得不同时支持 Python 1.x 和 2.x 版本。
因此，他们将较新的 Python 版本命名为 python2，以区分这两个版本。其他应用或库也在其代码中指定 python 或 python2。
最终，Python 1 版本被完全停用，但软件包继续被命名为 python2。
类似地，当 Python 3 版本发布时，发行版开始同时提供 python2 和 python3 包。
Python 2 不再被支持，Python 3.x 是你在 Ubuntu 上安装的版本。该软件包仍被命名为 python3。
总结一下，你已经在 Ubuntu 上安装了 Python。它是以 python3 软件包方式使用的。
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