pickle

　　机器之心报道 　　 编辑：魔王、陈萍 　　 　　 一颗韭菜的自我修养。 　　股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升，股票瞬间成为大家的热门讨论话题，「现在入场还来得及吗？」几乎成为新的问候语。 　　然而，经历了连续近 10 个交易日的快牛行情后，上证指数上涨势头放缓。这是牛市，还是熊市？怎么在趋势之中腾挪转移，抓住时机下场？抑或是按兵不动，放长线钓大鱼？ 　　不要妄下定论。毕竟股市有风险，入市需谨慎。那么，有没有什么方法可以帮助你做决策呢？ 　　最近，一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统，发布数天就获得了不少关注。 　　于是我们就推荐给大家，既能学习 python 又能练习炒股。但正如项目作者所说，「本项目只能用于 Python 代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算 BUG。」如果真亏了，我们也不背锅呀，毕竟大家都是韭菜。 　　 　　pythonstock 的项目页面 　　总之，分析得准不准先不说，我们先来偷个师，看看这个用 Python 代码进行股票分析的项目到底是怎么实现的吧。 　　 PythonStock：一个用 Python 写成的股票分析系统 　　根据 GitHub 页面介绍，该项目是基于 Python 的 pandas、tushare、bokeh、tornado、stockstats、ta-lib

在 此前的文章 中，我已经向你介绍了Kubeflow，这是一个为团队设置的机器学习平台，需要构建机器学习流水线。 在本文中，我们将了解如何采用现有的机器学习详细并将其变成Kubeflow的机器学习流水线，进而可以部署在Kubernetes上。在进行本次练习的时候，请考虑你该如何将现有的机器学习项目转换到Kubeflow上。 我将使用Fashion MNIST作为例子，因为在本次练习中模型的复杂性并不是我们需要解决的主要目标。对于这一简单的例子，我将流水线分为3个阶段： Git clone代码库 下载并重新处理训练和测试数据 训练评估 当然，你可以根据自己的用例将流水线以任意形式拆分，并且可以随意扩展流水线。 获取代码 你可以从Github上获取代码： % git clone https://github.com/benjamintanweihao/kubeflow-mnist.git 以下是我们用来创建流水线的完整清单。实际上，你的代码很可能跨多个库和文件。在我们的例子中，我们将代码分为两个脚本， preprocessing.py 和 train.py 。 from tensorflow import keras import argparse import os import pickle def preprocess(data_dir: str): fashion_mnist

栏目介绍 这个栏目是负责写，比较难的Misc，日常记录，如果有错误请及时指出。谢谢 Python 3.7版本 脚本临时学的可能没有那么完美，自己码出来还有很大问题，请见谅。 BuuCTF难题详解| Misc | 我爱Linux 这一题目研究的比较久，现在详细的说一下： 本题要点就是python 序列化内容的存入。 至于序列化是啥： Python中的Pickle模块实现了基本的数据序列与反序列化。 一、dump()方法 pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 注释：序列化对象，将对象obj保存到文件file中去。参数protocol是序列化模式，默认是0（ASCII协议，表示以文本的形式进行序列化），protocol的值还可以是1和2（1和2表示以二进制的形式进行序列化。其中，1是老式的二进制协议；2是新二进制协议）。file表示保存到的类文件对象，file必须有write()接口，file可以是一个以’w’打开的文件或者是一个StringIO对象，也可以是任何可以实现write()接口的对象。 二、load()方法 pickle.load(file) 注释：反序列化对象，将文件中的数据解析为一个python对象。file中有read()接口和readline()接口 转自：https://blog.csdn.net/Yangxing_ch