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如何在macOS上为Python安装XGBoost

摘要:XGBoost是一个开发非常快速和准确的梯度增强模型的库,它在Kaggle数据科学竞赛中被大量的kaggle选手选用,其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在本教程中,你将了解如何在macOS上为Python安装XGBoost库。 教程概述本教程分为以下3个部分:1.安装MacPorts;2.构建XGBoost;3.安装XGBoost。注意:我在一系列不同的macOS版本上都是使用这个过程。本教程是在macOS High Sierra(10.13.1)上编写和测试的。安装MacPorts你需要安装GCC和Python环境,以便为Python构建和安装XGBoost。我推荐GCC 7和Python 3.6,我建议使用MacPorts安装这些软件。1.有关逐步安装MacPorts和Python环境的帮助,请参阅本教程:如何在

python中的线程

1.线程的创建 1.1 通过thread类直接创建 import threading import time def foo(n): time.sleep(n) print("foo func:",n) def bar(n): time.sleep(n) print("bar func:",n) s1=time.time() #创建一个线程实例t1,foo为这个线程要运行的函数 t1=threading.Thread(target=foo,args=(3,)) t1.start() #启动线程t1 #创建一个线程实例t2,bar为这个线程要运行的函数 t2=threading.Thread(target=bar,args=(5,)) t2.start() #启动线程t2 print("ending") s2=time.time() print("cost time:",s2-s1) 在这段程序里,一个函数会先休眠几秒钟,然后再打印一句话,第二个函数也是先休眠几秒钟,然后打印一句话。 接着程序会实例化两个线程,并调用两个函数来执行,最后会打印程序问总共执行了多少时间 程序运行结果如下: ...

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