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pickle.loads和pickle.dumps

在程序运行的过程中,所有的变量都是在内存中,比如,定义一个dict: d = dict(name='Bob', age= 20 , score= 88 ) 可以随时修改变量,比如把 name 改成 'Bill' ,但是一旦程序结束,变量所占用的内存就被操作系统全部回收。如果没有把修改后的 'Bill' 存储到磁盘上,下次重新运行程序,变量又被初始化为 'Bob' 。 我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。 序列化之后,就可以把序列化后的内容写入磁盘,或者通过网络传输到别的机器上。 反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。 Python提供了 pickle 模块来实现序列化。 首先,我们尝试把一个对象序列化并写入文件: >>> import pickle >>> d = dict(name= 'Bob' , age= 20 , score= 8...

sklearn.feature_extraction.DictVectorizer将字典格式的数据转换为特征

class sklearn.feature_extraction. DictVectorizer ( dtype=<class ‘numpy.float64’> , separator=’=’ , sparse=True , sort=True ) Transforms lists of feature-value mappings to vectors. This transformer turns lists of mappings (dict-like objects ) of feature names to feature values into Numpy arrays or scipy. sparse matrices(稀疏矩阵) for use with scikit-learn estimators. When feature values are strings, this transformer will do a binary one-hot (aka one-of-K) coding: one boolean-valued feature is c...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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