async & await 关键字在Python3.5版本中正式引入，await能够暂停一个async函数的执行，直到可等待对象（如协程、任务、期货或I/O操作）完成，从而让出执行权，使其他任务得以在此期间运行。它允许你在事件循环中调度协程的执行，并且可以追踪协程的运行和完成状态，以便未来获取协程的结果。可以看到在say_hello_async这个函数执行期间，程序还可以去执行其他任务，这就是异步

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。简单说就是依据熵值计算，不断地做出选择，直到获得最终结果（熵值为0或者在设定的某个范围内）。根据计算方法不同，有ID3算法、C4.5算法、CART算法

K邻算法（k-Nearest Neighbor）是最常用也是最简单的机器学习算法之一。关于该算法正式的表述是：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别的样本的特性。通俗点说，就是近朱者赤近墨者黑，你周围的狐朋狗友多数属于哪一类人，你大概率也属于这一类人。具体说就是，找到跟你关系最近的K个朋友，看看他们是哪一类人（

套索回归法和岭回归法类似，套索回归算法也会惩罚回归系数。在套索回归中，会惩罚回归系数的绝对值。此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。套索回归算法和岭回归算法有点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。这导致惩罚（或等于约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于零。使用惩罚值越大，进一步估计会使缩小值越趋近零。这将导致我们要从给定的N个变量中选择变量。 如果预测的一组变量高度相似

Python有很多好用的框架，在爬虫领域，最重要的就是Scrapy框架了。1、安装与启动安装（命令行）pip3 install scrapy创建scrapy项目（命令行进到要建立scrapy项目的目录下）：scrapy startproject 项目名创建爬虫（命令行）：scrapy genspider 爬虫名 要爬取的网站地址# 可以创建多个爬虫启动爬虫:命令行启动scrapy crawl 爬虫

装袋算法是一种提高分类准确度的算法，通过给定组合投票的方式获得最优解。比如你生病了去看医生，每个医生都给你开了药方，最后哪个药方的出现次数多 ，就说明这个药方越有可能是最优解，这就是装袋算法的思想。主要的三种装袋算法模型：装袋决策树 CBagge Decision ees ）随机森林（Random Forest ）极端随机树 CExtra Trees ）装袋决策树：以最常见的装袋决策树为例，skl

这本笔记是关于pytorch的全面学习资料，基本包括了pytorch使用的方方面面。并且在几乎每一个重要的使用场景都给出了代码示例。现把它记录在此，可以作为我的pytorch的使用手册。

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Python Django项目完整的上线部署流程，采用Nginx+uwsgi+MySQL的配置方案

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