蠎周刊
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Python Packaging 124
原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Python的打包在各种层次上有声誉，多功能性是主要原因。Visual Studio 2017中的Python开发和数据科学应用程序工作负载稳定可用。还有关于算法、数据结构、PCA、K-means聚类、构建图表、长时间内存网络、构建友好的CLI界面、机器学习的文章和库。
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关键要点
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Python的打包在各个层次上有声誉，主要是由于其多功能性。
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Visual Studio 2017中的Python开发和数据科学应用程序工作负载已稳定可用。
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Tomas每天分享一个算法或数据结构的博客，使用Python编写代码。
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主成分分析（PCA）是一种无监督的统计技术，用于降维。
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K-means聚类是一种将观察值分成多个聚类的算法。
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GooPyCharts是一个Python库，用于构建图表，语法类似于MATLAB。
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长短期记忆网络（LSTM）是一种可以学习和预测长序列的递归神经网络。
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使用Python从Amazon Mechanical Turk程序化众包生成训练数据。
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介绍了四个Python库，用于构建友好的命令行界面：Prompt Toolkit、Click、Pygments和Fuzzy Finder。
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提供了一些有用的Python库和工具，如pocket-archive-stream、flask-common和pdpipe。
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