掌握sklearn必须知道这三个强大的工具。因此，在建立机器学习模型时，学习如何有效地使用这些方法是至关重要的。

在深入讨论之前，我们先从两个方面着手：

• Transformer：Transformer是指具有fit()和transform()方法的对象，用于清理、减少、扩展或生成特征。简单地说，transformers帮助你将数据转换为机器学习模型所需的格式。OneHotEncoder和MinMaxScaler就是Transformer的例子。

前言

1）python自动化文档手册

python自动化文章一直深受广大python爱好者的青睐。基于此，我花了整整一周时间真理出来的python自动化文档手册，涉及到五个章节（如下图所示），① python使用openpyxl操作excel；② python使用PyPDF2和pdfplumber操作pdf；③ python使用python-docx操作word；④ python使用python-pptx操作PPT；⑤ python如何自动收发邮件；⑥ python制作电话号码归属地查询工具。

使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标

Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。

当考虑一个多类问题时，人们常说，如果类是不平衡的，那么准确性就不是一个好的度量标准。虽然这是肯定的，但是当所有的类新练的不完全拟合时，即使数据集是平衡的，准确性也是一个糟糕的度量标准。

作者

介绍

作者提出了一种生成式图像修复系统，该系统基于从数百万个图像中学习的门控卷积，无需额外的标记工作。作者所提出的卷积解决了将所有输入像素都视为有效像素的香草卷积问题，通过为所有通道在所有层上的每个空间位置提供可学习的动态特征选择机制来概括部分卷积。

此外，由于自由形式的蒙版可能会出现在任何形状的图像中，因此为单个矩形蒙版设计的全局和局部GAN均不适用。因此，我们还通过应用频谱归一化提出了基于补丁的GAN损失，称为SN-PatchGAN鉴别密集图像斑块。SN-PatchGAN的配方简单，训练快速，稳定。自动图像修复和用户指导的扩展的结果表明，与以前的方法相比，我们的系统可产生更高质量和更灵活的结果。我们的系统可帮助用户迅速移除分散注意力的物体，修改图像布局，清除水印并编辑脸部。

FastReport VCL是用于Delphi，C ++ Builder，RAD Studio和Lazarus的报告和文档创建VCL库。它提供了可视化模板设计器，可以访问最受欢迎的数据源，报告引擎，预览，将过滤器导出为30多种格式，并可以部署到云，Web，电子邮件和打印中。

近日，FastReport VCL更新至v6.7，在新版本中，添加了对最新版本IDE的支持，简化了用于付款标准的条形码的创建，新增从预览窗口直接编辑RichView的功能，同时修复了多个Bug问题。欢迎下载体验。（点击文末“了解更多”获取下载链接）

概述

Dubbo的配置项非常多，但所有配置项分为三大类，服务发现、服务治理、性能调优。服务发现类的配置项，表示该配置项用于服务的注册与发现，目的是让消费方找到提供方；服务治理类的配置项，表示该配置项用于治理服务间的关系，或为开发测试提供便利条件；对于性能调优类的配置项，则表示该配置项用于调优性能，不同的选项对性能会产生影响。所有配置最终都将转换为URL表示，并由服务提供方生成，经注册中心传递给消费方，各属性对应URL的参数。不同的配置项，有不同的使用场景，掌握配置项的含义和使用场景，是用好Dubbo框架的基本功。

基于3.0.5版本

整体架构

• Provider：服务提供方；