这篇简洁实用的文章向您展示了如何在FastAPI中返回TXT或JSON文件。我假设你已经对web框架有了一定的了解，所以我不会浪费你的时间来解释什么是FastAPI，它是如何工作的，或者漫谈它的历史。让我们直入主题吧。

psutil (process and system utilities)是Python实现的跨平台库，用于获取进程和系统信息工具（CPU, memory, disk, network, sensors)，gopsutil是Go语言实现版本。gopsutil屏蔽了不同系统的差异，有良好的可移植性。另外，通过移植C结构体至Go，gopsutil没有cgo代码，跨平台编译更容易。

Box-Cox变换由统计学家George Box和David Cox于1964年提出，其核心是通过参数λ（lambda）对原始数据实施幂变换。数学表达式为：通过参数λ的调节，可以覆盖对数变换（λ=0）、平方根变换（λ=0.5）等多种常见变换当λ=1时，函数退化为线性变换，保持数据原貌要求输入数据必须严格为正数（处理零值时需要做位移处理）Box-Cox变换作为数据预处理的重要工具，通过智能的参数选择

GORM是一种流行的Go语言ORM库，通过抽象SQL查询的复杂性，在促进数据库交互方面发挥了关键作用。其核心功能是数据库模式的管理，其中包括创建、更新和维护数据库结构等任务。在GORM上下文中，迁移是将这些模式更改应用到数据库的系统方法。总之，迁移是基于gorm的应用程序中数据库管理的一个关键方面。无论是选择自动迁移还是手动迁移，开发人员都必须权衡利弊，并选择最适合其项目需求的方法。通过遵循最佳实

理解多个预测变量与连续响应变量之间关系通常适用线性回归，但当响应变量为类别变量时需要适用逻辑回归。逻辑回归是尝试从数据集中把W观测记录分为不同类别的分类算法。相比于线性回归的响应值是连续变量，上述示例的响应变量仅包括两个值中的一个。...

本文介绍如何构建简单线性回归模型及计算其准确率，最后介绍如何持久化模型。

OrientDB是开源多模式NoSQL数据库，支持图、文档、key-value、地理空间等多种存储模式；同时支持SQL语法进行查询交互，本文介绍OrientDB数据库的Java api。

在 PyTorch 中对 BERT 进行微调以用于命名实体识别涉及一系列步骤，从加载预训练的 BERT 分词器和模型开始，到准备数据集、训练，最后使用训练好的模型来识别命名实体。有了合适的数据集和适当的模型调整，这种技术使你能够利用最先进的 NLP 架构应用于各种实际场景。

在当今的工业物联网(IIoT)环境中，从各种设备收集、处理和转发数据是一项关键任务。本文将详细介绍如何使用Telegraf这一强大的数据收集工具，从多种通信协议的IoT设备中收集数据，并将其发送到InfluxDB等数据存储系统。

本文介绍偏差与方差的概念和K折交叉验证，并通过示例展示其实现过程。方差与偏差为了评估模型在数据集上的表现，我们需要衡量模型预测与观测数据的匹配程度。对于回归模型，通常使用的指标是MSE(mean squared error)，其计算公式为：MSE = (1/n)*Σ(yi{_i}i​ – f(xi{_i}i​))2{^2}2n 为观测数据量yi{_i}i​ 第i个观测数据的响应值f(xi{_i}i