https://www.jianshu.com/p/e0844e7cdba5 https://sklearn.apachecn.org/docs/0.21.3/62.html 中文文档…

Python实现代码统计工具--终极加速篇 声明 本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter),通过C扩展接口重写核心算法加以优化,并与网上常见的统计工具做对比.实测表明,CPLineCounter在统计精度和性能方面均优于其他同类统计工具.以千万行代码为例评测性能,CPLineCounter在Cpython和Pypy环境下运行时,比国外统计工具cloc1.64分别快14.5倍和29倍,比国内SourceCounter3.4分别快1.8倍和3.6倍. 运…

简介: Bandit是一款Python源码分析框架,可用于Python代码的安全性分析.Bandit使用标准库中的ast模块,将Python源码解析成Python语法节点构成的树.Bandit允许用户编写自定义的测试.测试完成后,Bandit会生成针对源码的安全报告. 官网: https://wiki.openstack.org/wiki/Security/Projects/Bandit 安装: pip3 install bandit 使用命令: bandit -r 目标路径 -f txt -o…

最近接手的 Apache HUE 项目性能出现了问题,线上经常出现响应时间过长或因为时间过长而无法服务等问题.老大让我准备弄个性能分析工具,便于追踪和分析平台当前的瓶颈出现在哪里. 那就搞起吧!先从代码性能分析入手.本篇博客分享的也是代码层面的性能分析. 之前用过的就有 debug_toolbar 插件. 这款插件主要可以用来DB查询语句及耗时时间,具体的文档详见: Django Debug Toolbar 其有详细的安装配置教程.笔者使用的 HUE 是 基于 Django 1.6 的, 用最新…

点击获取提取码:7qi1 在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措.本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习. 本书专注于两类核心的"算法族",即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则.全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法.预测模型的构建.惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现. 本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能. 主要内容…

命令行工具(Command line tools) 全局命令 startproject settings runspider shell fetch view version 项目命令 crawl check list edit parse genspider deploy bench 1.创建爬虫工程的命令 scrapy startproject myproject 2.控制项目创建一个spider scrapy genspider mydomain mydomain.com 3.使用爬虫进行…

参见原书 1.1-1.4节 一.惩罚线性回归模型 基本特性: 1.训练时间快,使用训练好的模型进行预测的时间也快2.应用于高速交易.互联网广告的植入等3.解决回归.分类问题 最重要的特性:能明确指出,哪个变量对预测结果最重要 普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)->惩罚回归方法(OLS主要问题:过拟合) 惩罚回归方法:使自由度与数据规模.问题的复杂度相匹配 核心概念:1.特征工程/特征提取选择哪些变量用于对结果的预测 2.自由度统计学名词,当以样本的统计量估计总…

参见原书2.1-2.2节 新数据集就像一个包装好的礼物,它充满了承诺和希望! 但是直到你打开前,它都保持神秘! 一.基础问题的架构.术语,机器学习数据集的特性 通常,行代表实例,列代表属性特征 属性,实例中用于预测的数据其他名称:预测因子 特征 独立变量 输入 标签,需要预测的数据其他名称:结果 目标 依赖变量 响应 2.1.1属性和标签的不同类型决定模型的选择数值变量 类别变量/因素变量 惩罚回归算法只能处理数值变量:SVM 核方法 K最近邻转换:类别变量->数值变量 当标签是数值的,就叫作回…

参见原书1.5节 构建预测模型的一般流程 问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题.提取特征.训练算法.评估算法 熟悉不同算法的输入数据结构:1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现 机器学习:开发一个可以实际部署的模型的全部过程,包括对机器学习算法的理解和实际的操作 通常,有非常切实的原因,导致某些算法被经常使用,了解背后的原因 (1)构造一个机器学习问题审视数据集中的数据,确定需要做何种形式的预测如,这些数据代表什么?如何与预测任务关…

NET : CLR Profiler的使用 经常讲课的时候会提到值类型和引用类型,也会提到如何查看它们的大小.多次被朋友问到,如何真的想要知道到底每个方法分配了多少内存之类的问题,其实这可以通过CLR Profiler工具来监控. 有兴趣的朋友可以查看下面这篇文档 http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms979205(en-us).aspx 演示程序 using System; public class ProfilerSample1 { static…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

Python3中级玩家:淘宝天猫商品搜索爬虫自动化工具(第一篇) 淘宝改字段,Bugfix,查看https://github.com/hunterhug/taobaoscrapy.git 由于Github 打包的exe某些文件上传被.gitignore了,所以欢迎从这里下载工具:上面那条链接可以下载 一.前言 大家好,今天我要来讲讲一个比较实用的爬虫工具,抓取淘宝的关键字商品信息,即是: 输入关键字,按照价格等排序,抓取列出的商品信息以及下载图片,并且支持导出为Excel. 如果如下: 看完下面…

IEEE Spectrum排行榜第一,Skill UP排名第一的开发工具,Stack Overflow年度调查中程序员最感兴趣的选择,Stack Overflow 6月份访问量最多的编程语言......没错,这些盛誉都指向了一个编程语言--Python. Python在科学计算中用途广泛:计算机视觉.人工智能.数学.天文等.它同样适用于机器学习也是意料之中的事.这里将列举并描述Python的最有用的机器学习工具和库. 另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,在这里只列出主要焦点在机器学习的库…

转自:https://my.oschina.net/markco/blog/601773 利用meliae来监控python进程的内存占用情况 meliae是一个python进程内存占用监控.分析工具,它的安装需要依赖pyrex包. 一.安装: 安装python内存分析工具sudo pip install cythonsudo pip install meliae 二.使用: meliae会把某个时刻的内存给dump到一个文件中,然后再对该文件进行分析,当我们的某个python程序占用内存很大,…

https://blog.csdn.net/leamonjxl/article/details/6431444 MySQL越来越被更多企业接受,随着企业发展,MySQL存储数据日益膨胀,MySQL的性能分析.监控预警.容量扩展议题越来越多.“工欲善其事,必先利其器”,那么我们如何在进行MySQL性能分析.监控预警.容量扩展问题上得到更好的解决方案,就要利用各种工具来对MySQL各种指标进行分析.本文是读书笔记,下面提及的工具,读者可能都用过,或打算准备是使用.MySQL服务器的发布包没有包含那些…

MySQL越来越被更多企业接受,随着企业发展,MySQL存储数据日益膨胀,MySQL的性能分析.监控预警.容量扩展议题越来越多.“工欲善其事,必先利其器”,那么我们如何在进行MySQL性能分析.监控预警.容量扩展问题上得到更好的解决方案,就要利用各种工具来对MySQL各种指标进行分析.本文是读书笔记,下面提及的工具,读者可能都用过,或打算准备是使用.MySQL服务器的发布包没有包含那些能完成许多常见任务的工具,例如监控服务器的工具.比较服务器间数据的工具.我们把这些工具分成以下几类:界面.监控.…

无聊,顺应一下潮流,学习一下python机器学习吧. 买了一本书,首先分析一下目录吧. 1.第一章是 Python机器学习的生态系统. 1.1.数据科学或机器学习的工作流程. 然后又分成6点进行详细说明:获取,检查和探索,清理和准备,建模,评估,部署. 1.2.讲解了Python库和相应的功能. 这里也分成5个点进行详细说明:获取,检查,准备,建模和评估,部署. 1.3.设置机器学习的环境. 1.4.最后来一个总结. 2.第二章就来一个案例吧,构建应用程序,来挖掘低价的公寓. 2.1.首先来获取…

Python代码分析工具:PyChecker.Pylint - CSDN博客 https://blog.csdn.net/permike/article/details/51026156…

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =…

Python性能分析工具Profile 代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile,cProfile 与 hotshot 等.其中 Profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈.Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot. p…

目录 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识bombardier 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识wrk.wrk2 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 接口以及场景压测 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 收集诊断跟踪信息与如何分析瓶颈 堪比…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

https://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticle/dm-1112qiaob/ 引言 DB2 提供了两个比较常用的数据库性能分析工具,分别是 Event Monitor 和 Snapshot.两者都可以用来实时采集并分析数据库的使用情况,例如数据库 buffer pool 的使用状况:即时的数据库 locking 状态:SQL 语句的信息等等.本文将就 Event Monitor 的使用方法作简单的介绍. Event Mo…

在线网站类: WebPageTest 说明: 在线的站点性能评测网站,地址http://www.webpagetest.org/ 补充: 其实这网站也是个开源项目,所以支持自己搭建一个内部的测试站点 ShowSlow 说明: showslow是yslow的数据收集与展示平台http://www.showslow.com/,它是一个开源的php项目,可以用来与firefox的yslow插件.page speed插件或者dynatrace通信,收集插件或程序所发送过来的信息并集中展示.只需要在dyn…

一. uptime root@calm:~# uptime :: up days, :, user, load average: 0.04, 0.09, 0.04 这里主要关注load average参数,3个值分别表示最近1分钟,5分钟,15分钟的系统负载值.此部分值可参考CPU的个数或者核数,CPU的信息可用lscpu或者cat /proc/cpuinfo查看 如果5分钟的负载值或15分钟的负载值长期超过CPU个数的2倍,说明系统当前处于高负载,需要优化 如果数值长期低于CPU个数或核数,说…

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工…

分享一篇来自机器之心的文章.关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的.原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源.你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了.本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和…

内容简介 本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikitlearn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具:第3章进阶篇…