文章目录前言一、什么是Docker镜像、容器二、操作步骤1.拉取镜像2.用continuumio/anaconda3镜像创建一个名为test的容器3.进入test容器，查看conda位置4.在本地环境中将本地环境复制到docker中5.在本地环境中将本地代码复制到docker中6.将容器保存为镜像7.将镜像存为压缩包三、读取镜像四、几个常用docker命令五、参考文献前言本文主要讲解如何打包本地conda环境并生成镜像和压缩包。如需要配置Docker环境（本文所有docker指令都是使用用户组的用户）具体请看：Docker封装anaconda环境，生成镜像并打包，纯小白一文读懂（一）.提示：以
文章目录前言一、什么是Docker镜像、容器二、操作步骤1.拉取镜像2.用continuumio/anaconda3镜像创建一个名为test的容器3.进入test容器，查看conda位置4.在本地环境中将本地环境复制到docker中5.在本地环境中将本地代码复制到docker中6.将容器保存为镜像7.将镜像存为压缩包三、读取镜像四、几个常用docker命令五、参考文献前言本文主要讲解如何打包本地conda环境并生成镜像和压缩包。如需要配置Docker环境（本文所有docker指令都是使用用户组的用户）具体请看：Docker封装anaconda环境，生成镜像并打包，纯小白一文读懂（一）.提示：以
一、主要内容1、split()：拆分字符串。通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表（list）2、举例二、函数介绍1、split()函数语法：str.split(str="",num=string.count(str))[n]参数说明：str：表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空(’’)。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素，如文件中常见的’.’,‘_’，’+'等。num：表示分割次数。等于分隔符的数量。[n]：表示选取第n个分片注意：当使用空格作为分隔符时，对于中间为空的项会自动忽略2、os.path.split()函数语法：os.path.split(
一、主要内容1、split()：拆分字符串。通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表（list）2、举例二、函数介绍1、split()函数语法：str.split(str="",num=string.count(str))[n]参数说明：str：表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空(’’)。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素，如文件中常见的’.’,‘_’，’+'等。num：表示分割次数。等于分隔符的数量。[n]：表示选取第n个分片注意：当使用空格作为分隔符时，对于中间为空的项会自动忽略2、os.path.split()函数语法：os.path.split(
1. 特点1.1. 将多行数据作为整体来表达高级的条件1.2. 使用关联子查询时性能仍然非常好1.3. EXISTS的参数不像是单一值1.3.1. 参数是行数据的集合2. 什么是谓词2.1. 一种特殊的函数，返回值是真值2.2. 返回值都是true、false或者unknown2.2.1. 一般的谓词逻辑里没有unknown2.2.2. SQL采用的是三值逻辑，因此具有三种真值2.3. 谓词逻辑提供谓词是为了判断命题（可以理解成陈述句）的真假2.3.1. 为命题分析提供了函数式的方法2.4. 只有能让WHERE子句的返回值为真的命题，才能从表（命题的集合）中查询到3. 谓词的阶3.1. 阶（o
1. 特点1.1. 将多行数据作为整体来表达高级的条件1.2. 使用关联子查询时性能仍然非常好1.3. EXISTS的参数不像是单一值1.3.1. 参数是行数据的集合2. 什么是谓词2.1. 一种特殊的函数，返回值是真值2.2. 返回值都是true、false或者unknown2.2.1. 一般的谓词逻辑里没有unknown2.2.2. SQL采用的是三值逻辑，因此具有三种真值2.3. 谓词逻辑提供谓词是为了判断命题（可以理解成陈述句）的真假2.3.1. 为命题分析提供了函数式的方法2.4. 只有能让WHERE子句的返回值为真的命题，才能从表（命题的集合）中查询到3. 谓词的阶3.1. 阶（o
目录 前言提出问题一、介绍1.分类简介2.imblearn的安装二、数据加载及预处理1.加载并查看数据①导入Python第三方库 ②调用并查看数据2.查看数据分布①各国样本分布直方图②各国样本划分3.各国最受欢迎食材可视化4.平衡数据集①样本插值采样三、分类器选择四、逻辑回归模型构建1.数据导入及查看2.可训练特征与预测标签选择及数据集划分3.构建逻辑回归模型及精度评价4.模型测试五、更多分类模型1.第三方库导入2.测试不同分类器①线性SVC分类器②K-近邻分类器③SVM分类器④集成分类器六、模型发布为Web应用1.模型打包2.配置Flask应用②app.py3.应用运行及测试结论 前言
目录 前言提出问题一、介绍1.分类简介2.imblearn的安装二、数据加载及预处理1.加载并查看数据①导入Python第三方库 ②调用并查看数据2.查看数据分布①各国样本分布直方图②各国样本划分3.各国最受欢迎食材可视化4.平衡数据集①样本插值采样三、分类器选择四、逻辑回归模型构建1.数据导入及查看2.可训练特征与预测标签选择及数据集划分3.构建逻辑回归模型及精度评价4.模型测试五、更多分类模型1.第三方库导入2.测试不同分类器①线性SVC分类器②K-近邻分类器③SVM分类器④集成分类器六、模型发布为Web应用1.模型打包2.配置Flask应用②app.py3.应用运行及测试结论 前言
