蠎周刊
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Python Load 145
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Python进行编程和数据分析的教程和项目，包括拉丁语分词、K均值聚类、优化Python代码、评估风险和返回事件概率、监视Linux上的CPU过载等内容。还介绍了一些工具和库，如Flask-SocketIO、Spark、PyConChina2017等。
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关键要点
- 使用条件随机字段进行拉丁语分词，达到98%的分词准确率。
- K均值聚类是一种无监督学习算法，用于在没有标签的数据中寻找数据组。
- 优化Python代码的过程与优化Ruby代码的过程相似。
- 讨论WSGI基础的Python web应用程序的限制及其解决方案。
- 使用Python评估风险和返回事件概率，帮助投资决策。
- 编写Python脚本监控Linux上CPU的温度和风扇转速。
- 使用NetworkX解决中国邮递员问题进行图优化。
- Flask-SocketIO为Flask应用提供低延迟的双向通信。
- Python 3.6.3是Python 3.6的第三个维护版本，包含许多新特性和优化。
- 使用Spark分析100GB的JSON数据。
- 介绍多个Python包和库，包括milksnake、pcap2curl、dockselpy等。
- PyConChina2017大会将探讨大数据和人工智能技术的创新应用。
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