'list'但是，有时我们确实需要列表对象作为键，这怎么办？可以将列表转化为元祖，元祖是可哈希的，所以能作为字典的键。总结以上就是列表专题的所有13个方面总结，目录如下：列表基础1

'是想与朋友们分享一个再普通不过的道理：脚踏实地做些实事，哪怕是不起眼的小事，每天前进一点，日积月累会做出一点成绩的。'借助内置的textwrap模块中fill方法，实现每行11个字符:import

前天我在公众号里分享一件过去做的事情：我半年多沉淀一个4200人star的Python库，以及接下来我对此库的施工计划。从昨天我就着手开始去执行，现在思路也更加清晰，晚上绘制施工的思维导图：大概主要包括以下模块：主要章节和小节重新按照如下逻辑划分：一、Python基础1

系列，深度神经网络系列和强化学习系列，中间穿插这些算法的常见应用领域：CV，推荐，NLP.

CSDN博客作者：zsx_yiyiyi编辑：python大本营50个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。1.关联散点图带边界的气泡图带线性回归最佳拟合线的散点图抖动图计数图边缘直方图边缘箱形图相关图矩阵图2.偏差发散型条形图发散型文本发散型包点图带标记的发散型棒棒糖图面积图3.排序有序条形图棒棒糖图包点图坡度图哑铃图4.分布连续变量的直方图类型变量的直方图密度图直方密度线图Joy

当子类和父类都存在相同的shout()方法时，子类的shout()覆盖了父类的shout()，在代码运行的时候，总是会调用子类的shout()。这样就获得了继承的另一个好处：多态。

lazy_sum的返回函数赋值给mysum，当我们打印mysum时发现，并没有真正运行内部包裹的函数sum，而是返回一个sum的地址值，因此这是一种延迟加载。

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https://github.com/jackzhenguo/machine-learning/tree/master/basics

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二叉树明明是多叉树的特例，怎么可能用二叉树描述多叉树呢？这出乎意料，但是的确是可能的，就像是0~0.1的实数和整个轴上的实数一样多相似。

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MinPts，则称P为核心对象，如下图所示，设定MinPts=5，可以看到P的邻域内的样本点数为7个，所以P为核心对象，可以理解为点P的密度比较大。

至此，SVM就介绍完了，SVM的目标就是求出一个最胖的决策宽度，所有的样本点中，真正起到支持作用的点就是离着决策边界最近的点。大家可以拿两个点来求决策边界为例，想一下SVM的几何意义。

SVM的以上目标函数求解选用了拉格朗日方法，可以查阅资料，了解此求解方法，里面还用到KKT，转化为先求w,b的最小值，然后再求alfa_i的最大值问题，进而求得参数w和b，至此完毕。

一般只进行一次判定，可以包含两个或者多个叶结点，可以选择属性的一个阈值做为分割点进行判定，大于该阈值分配到一类，小于该阈值分配到另一类；当然也可以选取多个阈值并由此得到多个叶结点。

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因为已经求出了从A->center的最短路径，所以每次迭代只需要找出center->{有关系的节点nodei}的最短距离，如果两者的和小于dist(A->nodei)，则找到一条更短的路径。

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我们在浏览B网页的时候，读到文章末尾后，虽然给出了两个链接，但是你可能是一个比较另辟蹊径的人，根本不关心给出的链接，直接在地址栏中输入其他网址，直接到C网页了。

每个节点都会有自己的NodeManager，NodeManager管理这个节点上的资源分配和监控运行节点的健康状态，这是与一代MapReduce不同的地方，一代中统一由JobTracker集中管理。

若不满足（要么cur没有右孩子，要么右孩子访问过），不论哪种情况，都要访问cur节点了，访问后出栈，标记它为访问过，同时当前访问的元素置为None。

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Variables。为什么要这样做，本来周日和周一日期是挨着的，但是转化为1，和7后，如果画在x轴上，它们就会离得很远，这样给算法一个错觉，这个日期的变化会对目标值一个错误的影响。

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进程具有特点：动态性，并发性，独立性，制约性。在计算机中某一时刻只有一个进程执行，轮询获得CPU的时间片，只不过这个时间片会很小，这样进程之间的切换回很快，所以在宏观上感觉是并发执行的.

i依然是语料库中的第i个词（贝叶斯），D是语料库中所有的网页个数，分母的集合表示，贝叶斯出现在1亿个网页中的个数，如上所述为500个网页。最后，再取对数，可以得出贝叶斯的IDF比“的”的IDF大。

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JDK：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

比如，从A到D的最短路径，通过肉眼观察可以得出为如下，A->C->D，距离等于3+3=6，其中A->C边上的数值3称为权重，又知这是无向图，从C到A的权重也为3。

HDFS有一个默认工作目录/usr/$USER，其中$USER是你的登录用户名，作者的用户名是root。该目录不能自动创建，需要执行

如果client为DataNode，某个block的3份备份，如何选取DataNode进行存储呢？一般地，它会在自己所在的host上备份一个，然后在另外一台机架的不同DataNode上分别备份一个。

总结了关联规则挖掘的经典算法Apriori算法，这个算法利用了一个定律：如果一个集合不是频繁项集，则它的所有超集都不是频繁项集，自下而上，挖掘出满足支持度和可信度阈值的所有级别的频繁项集。

入度是图论算法中重要的概念之一。它通常指有向图中某点作为图中边的终点的次数之和，也就是项点的入边条数称为该项点的入度。如上图所示，顶点4的入度为0.

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Session对象，封装了TF的执行环境。大家如果开发过多线程，分布式软件的话，对于Session的理解可能更容易些，Session尤其对于高并发环境，并行计算显得更重要。

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假如，我们选择前者，我们也许不能测试各种不同种类的神经网络，如果选择了后者，我们必须维护不同的两套代码，我们能有足够的精力做这个吗？

在此尝试对几种算法集成到stacker中，然后综合考虑这几个集成算法的预测结果，然后输入到xgboost中，根据实际的训练集中的Survived真实情况，用xgboost进行修正。

["Pclass","Sex","Age","Fare","Embarked","FamilySize","IsAlone","Title","Has_Cabin"]

再次走一遍上述的过程后，节点3又添加到2--->1这个链表上，newhead依然指向反转后的链表的头部，反转后的链表：3-->2--->1.

RMS泰坦沉船是人类历史上最著名的沉船事故之一。1912年4月15号，泰坦号在碰到一个冰块后而沉船，船上的2224名有1502人遇难。这起事故震惊使人，让人们更加注意轮船的规则。