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在 Python 中，我们会创建很多对象（如数字、列表、字典、类实例等），这些对象都需要占用一定的内存存储。当对象不再使用的时候，需要及时释放，否则就会导致程序占用的内存越来越多，当某一时刻程序没有更...
在现代 Python 开发中，随着应用对高并发、高性能的需求不断增加，传统同步编程方式在处理大量 I/O 操作时逐渐显得力不从心。异步编程通过极大提升程序的并发能力和资源利用率，成为了Web开发、微服...
pickle 是 Python 中用于序列化和反序列化对象的模块。序列化是将对象转换为字节流的过程，反序列化是将字节流还原为对象的过程。它常被用来： 但是，使用 Pickle 存在是一个严重的安全风险...
在 Python 编程中，掌握对象拷贝的细节至关重要。虽然对象拷贝看似是一个简单的操作，但在背后涉及到多个层次的实现机制。尤其是拷贝协议，它们为我们提供了强大的工具来控制对象的复制行为。通过合理地使用...
Google Protocol Buffers（简称 Protobuf）是一种由 Google 开发的数据序列化格式，用于定义结构化数据并在不同的系统或编程语言之间高效地传输和存储数据。它可以看作是一...
joblib 是一个Python库，用于在Python中高效地保存和加载对象，特别是那些包含大型数据数组的对象。它在机器学习领域中非常有用，因为经常需要保存训练好的模型或中间数据。 除了提供对象序列化...
Faiss（Facebook AI Similarity Search）是由 Facebook AI 团队开发的一个开源库，用于高效相似性搜索的库，特别适用于大规模向量数据集的存储与检索。 https...
在 Python 中存在 int、str、float、bool 等基本数据类型，也存在 list、tuple、set、dict 这样的容器数据类型。这些数据类型被划分为可变（mutable）和不可变（...
前置要求：了解 Word2Vec 中的 Skip-Gram 和 CBOW 模型，以及负采样、层次 SoftMax 知识。 FastText 在 2016 年发布时，是当时最先进的词嵌入模型之一。 它具...
词向量就是将自然语言中的词使用数值向量表示，例如我们将每个词使用 5 维向量表示： 词向量可以是任意的维度，32、64、512、768、1024… 等等。将文本表示为数值向量之后，就可以使...
FastText 的预训练模型通常是使用大规模文本语料库进行训练得到的，因此可以捕获单词的语义和语法信息。这些预训练模型的优势在于它们可以为各种语言和领域提供通用的语义表示，从而在具有限制的数据情况下...
文本分类是一种自然语言处理（NLP）任务，旨在将文本数据分配到预定义的类别或标签中。在文本分类任务中，算法接收输入的文本数据，并根据其内容或语义特征将其分配到一个或多个类别中。 文本分类在许多现实世界...
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