ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1000 21.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1015 21.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计 算机必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下，1.1 和 2 文件系统的操 498 Chapter 16. 通用操作系统服务 The Python Library Reference, 发布 3.7.13 作，其权限语义可能超出常规的 POSIX 权限位模型。 在 3.3 版更改: 添加 dir_fd、effective_ids 和 follow_symlinks 参数。 在 3.6 版更改: 接受一个path-like object。 os.F_OK

ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1058 21.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1074 21.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。它提供了float 数据类型以外的几个优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计算机 必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是精确的。相比之下，1.1 和 2 Library Reference, 发布 3.7.13 注解: 即使access() 指示 I/O 操作会成功，但实际操作仍可能失败，尤其是对网络文件系统的操作， 其权限语义可能超出常规的 POSIX 权限位模型。 在 3.3 版更改: 添加 dir_fd、effective_ids 和 follow_symlinks 参数。 在 3.6 版更改: 接受一个path-like object。 os.F_OK

ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1046 20.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1063 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。与float 数据类型相比，它具有以下几个 优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计 算机必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是完全精确的。相比之下，1.1 和 list(map(round, sat.quantiles(n=10))) [810, 896, 958, 1011, 1060, 1109, 1162, 1224, 1310] 为了估算一个不易解析的模型分布，NormalDist 可以生成用于 蒙特卡洛模拟 的输入样本： >>> def model(x, y, z): ... return (3*x + 7*x*y - 5*y) / (11 * z)

ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1046 20.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1063 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。与float 数据类型相比，它具有以下几个 优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计 算机必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是完全精确的。相比之下，1.1 和 list(map(round, sat.quantiles(n=10))) [810, 896, 958, 1011, 1060, 1109, 1162, 1224, 1310] 为了估算一个不易解析的模型分布，NormalDist 可以生成用于 蒙特卡洛模拟 的输入样本： >>> def model(x, y, z): ... return (3*x + 7*x*y - 5*y) / (11 * z)

ElementTree --- ElementTree XML API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1120 20.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1139 20.7 xml.dom.minidom Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。与float 数据类型相比，它具有以下几个优点： • Decimal 类型的“设计是基于考虑人类习惯的浮点数模型，并且因此具有以下最高指导原则——计算机 必须提供与人们在学校所学习的算术相一致的算术。”——摘自 decimal 算术规范描述。 • Decimal 数字的表示是完全精确的。相比之下，1.1 和 list(map(round, sat.quantiles(n=10))) [810, 896, 958, 1011, 1060, 1109, 1162, 1224, 1310] 为了估算一个不易解析的模型分布，NormalDist 可以生成用于 蒙特卡洛模拟 的输入样本： >>> def model(x, y, z): ... return (3*x + 7*x*y - 5*y) / (11 * z)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1145 20.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1153 20.6.1 模块内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1185 20.13.4 内容模型描述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1186 20.13.5 Expat 十进制定点和浮点运算 源码： Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。与float 数据类型相比，它具有以下几个优点： • Decimal “基于一个浮点模型，它是为人们设计的，并且必然具有最重要的指导原则——计算机必须提 供与人们在学校学习的算法相同的算法。”——摘自十进制算术规范。 • Decimal 数字的表示是完全精确的。相比之下，1.1 和 2

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1072 20.6 xml.dom --- 文档对象模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1079 20.6.1 模块内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1110 20.13.4 内容模型描述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1111 20.13.5 Expat 十进制定点和浮点运算 源码： Lib/decimal.py decimal 模块为快速正确舍入的十进制浮点运算提供支持。与float 数据类型相比，它具有以下几个 优点： • Decimal “基于一个浮点模型，它是为人们设计的，并且必然具有最重要的指导原则——计算机必 须提供与人们在学校学习的算法相同的算法。”——摘自十进制算术规范。 • Decimal 数字的表示是完全精确的。相比之下，1.1 和 2

5 2.2 Keras 被工业界和学术界广泛采用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . 7 3 快速开始 8 3.1 Sequential 顺序模型指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.1 开始使用 Keras 顺序 (Sequential) 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3 6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

如果对上述草稿有话想说，请参与讨论。 5. 可以开始翻译咯。 6. PR。 README - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 初识 Django 初识 Django 设计模型 创建模型 享用便捷的 API 动态生成的管理页面：并非徒有其表 规划 URL 编写视图 设计模板 这只是冰山一角 Django 最初被设计用于具有快速开发需求的新闻类站点，目的是要实现简单快捷的网站开发。以下 实例教程（zh）开始入手，或者直接开始阅读详细的参考文档。 Django 无需数据库就可以使用，它提供了对象关系映射器（ORM）。通过此技术，你可以使用 Python 代码来描述数据库结构。 数据模型语法提供了很多方法来描述你的数据，这解决了多年来在数据库模式中的难题。以下是一个 简明的例子： 1. # mysite/news/models.py 2. 3. from django.db pub_date = models.DateField() 13. headline = models.CharField(max_length=200) 初识 Django 设计模型 初识 Django - 6 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 14. content = models.TextField() 15. reporter

（ORM，即对象关系映射）。借助 SQLAlchemy，你可以通过定义 Python 类来表 示数据库里的一张表（类属性表示表中的字段 / 列），通过对这个类进行各种操作 来代替写 SQL 语句。这个类我们称之为模型类，类中的属性我们将称之为字段。 Flask 有大量的第三方扩展，这些扩展可以简化和第三方库的集成工作。我们下面 将使用一个叫做 Flask-SQLAlchemy 的官方扩展来集成 SQLAlchemy。 os.path.join(ap p.root_path, 'data.db') app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False # 关闭对模型 修改的监控 # 在扩展类实例化前加载配置 db = SQLAlchemy(app) 如果你固定在某一个操作系统上进行开发，部署时也使用相同的操作系统，那么可 以不用这么做，直接根据你的需要写出前缀即可。 Flask-SQLAlchemy 文档的配置页面可以看到 Flask-SQLAlchemy 提供的配置变 量。 创建数据库模型 在 Watchlist 程序里，目前我们有两类数据要保存：用户信息和电影条目信息。下 面分别创建了两个模型类来表示这两张表： app.py：创建数据库模型 第 5 章：数据库 37 class User(db.Model): # 表名将会是 user（自动生成，小写处理）