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Python机器学习库
## {{{ http://code.activestate.com/recipes/203871/ (r3) import threading from time import sleep # Ensure booleans exist (not needed for Python 2.2.1 or higher) try: True except NameError: False = 0 True = not False class ThreadPool: """Flexible thread pool class. Creates a pool of threads, then accepts tasks that will be dispatched to the next available thread.""" def __init__(self, numThreads): """Initialize the thread pool with numThreads workers.""" self.__threads = [] self.__resizeLock = threading.Condition(threading.Lock()) self.__taskLock = threading.Condition(threading.Lock()) self.__tasks = [] self.__isJoining = False self.setThreadCount(numThreads) def setThreadCount(self, newNumThreads): """ External method to set the current pool size. Acquires the resizing lock, then calls the internal version to do real work.""" # Can't change the thread count if we're shutting down the pool! if self.__isJoining: return False self.__resizeLock.acquire() try: self.__setThreadCountNolock(newNumThreads) finally: self.__resizeLock.release() return True def __setThreadCountNolock(self, newNumThreads): """Set the current pool size, spawning or terminating threads if necessary. Internal use only; assumes the resizing lock is held.""" # If we need to grow the pool, do so while newNumThreads > len(self.__threads): newThread = ThreadPoolThread(self) self.__threads.append(newThread) newThread.start() # If we need to shrink the pool, do so while newNumThreads < len(self.__threads): self.__threads[0].goAway() del self.__threads[0] def getThreadCount(self): """Return the number of threads in the pool.""" self.__resizeLock.acquire() try: return len(self.__threads) finally: self.__resizeLock.release() def queueTask(self, task, args=None, taskCallback=None): """Insert a task into the queue. task must be callable; args and taskCallback can be None.""" if self.__isJoining == True: return False if not callable(task): return False self.__taskLock.acquire() try: self.__tasks.append((task, args, taskCallback)) return True finally: self.__taskLock.release() def getNextTask(self): """ Retrieve the next task from the task queue. For use only by ThreadPoolThread objects contained in the pool.""" self.__taskLock.acquire() try: if self.__tasks == []: return (None, None, None) else: return self.__tasks.pop(0) finally: self.__taskLock.release() def joinAll(self, waitForTasks = True, waitForThreads = True): """ Clear the task queue and terminate all pooled threads, optionally allowing the tasks and threads to finish.""" # Mark the pool as joining to prevent any more task queueing self.__isJoining = True # Wait for tasks to finish if waitForTasks: while self.__tasks != []: sleep(.1) # Tell all the threads to quit self.__resizeLock.acquire() try: self.__setThreadCountNolock(0) self.__isJoining = True # Wait until all threads have exited if waitForThreads: for t in self.__threads: t.join() del t # Reset the pool for potential reuse self.__isJoining = False finally: self.__resizeLock.release() class ThreadPoolThread(threading.Thread): """ Pooled thread class. """ threadSleepTime = 0.1 def __init__(self, pool): """ Initialize the thread and remember the pool. """ threading.Thread.__init__(self) self.__pool = pool self.__isDying = False def run(self): """ Until told to quit, retrieve the next task and execute it, calling the callback if any. """ while self.__isDying == False: cmd, args, callback = self.__pool.getNextTask() # If there's nothing to do, just sleep a bit if cmd is None: sleep(ThreadPoolThread.threadSleepTime) elif callback is None: cmd(args) else: callback(cmd(args)) def goAway(self): """ Exit the run loop next time through.""" self.__isDying = True # Usage example if __name__ == "__main__": from random import randrange # Sample task 1: given a start and end value, shuffle integers, # then sort them def sortTask(data): print "SortTask starting for ", data numbers = range(data[0], data[1]) for a in numbers: rnd = randrange(0, len(numbers) - 1) a, numbers[rnd] = numbers[rnd], a print "SortTask sorting for ", data numbers.sort() print "SortTask done for ", data return "Sorter ", data # Sample task 2: just sleep for a number of seconds. def waitTask(data): print "WaitTask starting for ", data print "WaitTask sleeping for %d seconds" % data sleep(data) return "Waiter", data # Both tasks use the same callback def taskCallback(data): print "Callback called for", data # Create a pool with three worker threads pool = ThreadPool(3) # Insert tasks into the queue and let them run pool.queueTask(sortTask, (1000, 100000), taskCallback) pool.queueTask(waitTask, 5, taskCallback) pool.queueTask(sortTask, (200, 200000), taskCallback) pool.queueTask(waitTask, 2, taskCallback) pool.queueTask(sortTask, (3, 30000), taskCallback) pool.queueTask(waitTask, 7, taskCallback) # When all tasks are finished, allow the threads to terminate pool.joinAll() ## end of http://code.activestate.com/recipes/203871/ }}}
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2012-12-29 22:58 2214把 sqlalchemy pool源代码copy下来,有空看看 ... -
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2012-12-28 22:41 0文档参考:http://docs.sqlalchemy.org ... -
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2012-12-28 12:38 2107import pymysql conn = pymysq ...
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传动轴毕业设计 机械制造基础课程设计.doc
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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