● 输出函数f_string● 输入函数● 对象的概念基本属性：类型、身份标识和值● 变量对象的名字，依附于对象存在，首次出现于赋值符号“=”左侧● 编码规范及注释Python 编程应遵循PEPE8规范注释以“#”开头，独占一行或置于代码后，至少空两格。

支持向量机（SVM）是一种高效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过在特征空间中寻找一个最优的超平面来区分不同类别的数据点，目标是最大化两类数据点之间的间隔，从而提高模型的泛化能力。SVM的关键概念包括超平面、间隔、支持向量以及核函数，其中核函数允许SVM处理非线性问题，通过将数据映射到更高维的空间来寻找线性可分的超平面。此外，软间隔和正则化技术用于处理数据的非完全线性可分性，同时控制模

在定义数据表之前，我们应该首先理解什么是模型类。模型类其实模型类本质上属于一个 Python 类，只不过在 Django 中称之为做模型类，它是由派生出的子类通过上述介绍，我们可以这样理解：Django 中模型类就相当于 ORM 模块。定义数据表通过以上代码，UserInfo 数据表就已经创建完成，我们对代码进行逐行解析：第 1 行，使用 from django.db import models

赋值运算符：用于将值分配给变量。Python中的赋值运算符包括：=、+=、-=、*=、/=、%=、**=、//=。取整等于运算符（//=）：将左侧变量的值除以右侧的值，向下取整，并将结果分配给左侧变量。幂等于运算符（**=）：将左侧变量的值的指数幂等于右侧的值，并将结果分配给左侧变量。加等于运算符（+=）：将左侧变量的值加上右侧的值，并将结果分配给左侧变量。乘等于运算符（*=）：将左侧变量的值乘以

词云图，又称为文本云或标签云，是一种数据可视化技术。它通过将文本数据中的词汇以视觉化的形式展示出来，帮助人们快速理解文本的主题和关键信息。在词云图中，不同的词汇会以不同的大小、颜色和字体显示，这些视觉元素通常与词汇在文本中出现的频率或重要性相关联。词云图的基本原理是对文本进行分词处理，然后统计每个词汇的频率或权重。接着，根据这些频率或权重来调整词汇在图中的大小、颜色和位置等视觉属性。这样可以使得出

机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。该算法通过计算给定特征下各个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。朴素贝叶斯算法因其简单、高效且易于实现的特点，在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域得到广泛应用。以下案例将详细讲解朴素贝叶斯算法的原理、应用及其实践过程中的注意事项。以山河作礼。🎖️🎖️:Python领域新星创作者，

决策树是一种广泛应用于机器学习和数据分析领域的算法，它特别适用于分类和回归问题。作为一种监督学习算法，决策树通过模仿人类决策过程来构建预测模型。它的核心思想是从数据特征中选择最优的属性作为决策节点，然后根据这个属性的值将数据分成几个子集，这个过程递归地在每个子集上重复，直到满足某个停止条件。决策树的结构可以形象地看作是一棵树，其中根节点代表整个数据集，内部节点代表数据的一个特征属性，叶节点则代表最

随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归问题。这种方法的核心思想是利用多个决策树的预测结果，通过投票或平均的方式来提高整体模型的准确性和鲁棒性。随机森林中的“随机”体现在两个方面：首先，每棵树在训练时，从原始数据集中随机选择一部分数据点作为训练集；其次，在每棵树的每个分裂节点上，只考虑一部分特征，而不是所有特征。这种方法的优点在于它能够处理高维数据，并且对特征的缺失值和异常

本书在内容逻辑上分为三部分。第1、2章为第一部分，介绍了如何应对IT服务交付中的问题。该部分描述了IT服务从业者过于关注消除交付摩擦和降低交付风险的问题，这反而使得他们的态势感知能力，以及学习和改进的能力下滑。了解这个问题对于任何IT服务交付组织都很重要，尤其对于那些希望实现DevOps承诺的组织。第3～7章为第二部分，详细讲解了服务交付中每个关键要素及其所起的作用，该部分探讨了这些要素的重要性、

很荣幸参加了本次亚马逊云科技云技能孵化营，再本期的《亚马逊云科技云技能孵化营》中，为开发者提供了云从业者的精要知识和入门课程，帮助开发者从浅入深地学习云基础知识，并划出重点，快速上手云原生时代的学习大门。数字化转型已成为各行各业的重要趋势，通过将业务和数据迁移上云，借助云技术降低企业运维成本，简化IT运维，焕发业务灵活可拓展的生命力，提升业务敏捷性和长效竞争力。开发者应积极拥抱云原生时代的机遇与挑