d=-2) >>> sorted(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'] most_common([n]) 返 回 一 个 列 表， 提 供 n 个 频 率 最 高 的 元 素 和 计 数。 如 果 没 提 供 n ， 或 者 是 None ， most_common() 返回计数器中的 所有元素。相等个数的元素顺序随机： >>> Counter('abracadabra') rates or ratios, for example speeds. For example: 假设一名投资者在三家公司各购买了等价值的股票，以 2.5，3 ，10 的 P/E (投资/回报) 率。投资者 投资组合的平均市盈率是多少？ >>> harmonic_mean([2.5, 3, 10]) # For an equal investment portfolio. 3.6 Using 7.13 余的 PUT 操作码来加快打包过程。不应将其与自指 (self-referential) 对象一起使用，否则将导 致Pickler 无限递归。 如果需要进一步提高 pickle 的压缩率，请使用pickletools.optimize()。 class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding=”ASCII”, errors=”strict”)

rates or ratios, for example speeds. For example: 假设一名投资者在三家公司各购买了等价值的股票，以 2.5，3 ，10 的 P/E (投资/回报) 率。投资者投资 组合的平均市盈率是多少？ >>> harmonic_mean([2.5, 3, 10]) # For an equal investment portfolio. 3.6 Using 的使用，即不生成多 余的 PUT 操作码来加快打包过程。不应将其与自指 (self-referential) 对象一起使用，否则将导 致Pickler 无限递归。 如果需要进一步提高 pickle 的压缩率，请使用pickletools.optimize()。 class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding=”ASCII”, errors=”strict”) bytes 对象。参数 level 为整数，可取值为 0 到 9 或 -1， 用于指定压缩等级。1 (Z_BEST_SPEED) 表示最快速度和最低压缩率，9 (Z_BEST_COMPRESSION) 表 示 最 慢 速 度 和 最 高 压 缩 率。0 (Z_NO_COMPRESSION) 表 示 不 压 缩。 参 数 默 认 值 为 -1 433 The Python Library Reference

常适合于求比率和比例的平均值，比如速 率。 假设一辆车在 40 km/hr 的速度下行驶了 10 km ，然后又以 60 km/hr 的速度行驶了 10 km 。车辆的 平均速率是多少？ >>> harmonic_mean([40, 60]) 48.0 假设一名投资者在三家公司各购买了等价值的股票，以 2.5，3 ，10 的 P/E (价格/收益) 率。投资者 投资组合的平均市盈率是多少？ 的使用，即不生成多 余的 PUT 操作码来加快封存过程。不应将其与自指 (self-referential) 对象一起使用，否则将导 致Pickler 无限递归。 如果需要进一步提高 pickle 的压缩率，请使用pickletools.optimize()。 class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding=”ASCII”, errors=”strict” (Z_BEST_SPEED) 表示最快速度和最低压缩率，9 (Z_BEST_COMPRESSION) 表 示 最 慢 速 度 和 最 高 压 缩 率。0 (Z_NO_COMPRESSION) 表 示 不 压 缩。 参 数 默 认 值 为 -1 (Z_DEFAULT_COMPRESSION)。Z_DEFAULT_COMPRESSION 是速度和压缩率之间的平衡 (一 般相当于设压缩等级为 6)。函数发生错误时抛出error

常适合于求比率和比例的平均值，比如速 率。 假设一辆车在 40 km/hr 的速度下行驶了 10 km ，然后又以 60 km/hr 的速度行驶了 10 km 。车辆的 平均速率是多少？ >>> harmonic_mean([40, 60]) 48.0 假设一名投资者在三家公司各购买了等价值的股票，以 2.5，3 ，10 的 P/E (价格/收益) 率。投资者 投资组合的平均市盈率是多少？ 的使用，即不生成多 余的 PUT 操作码来加快封存过程。不应将其与自指 (self-referential) 对象一起使用，否则将导 致Pickler 无限递归。 如果需要进一步提高 pickle 的压缩率，请使用pickletools.optimize()。 class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding=”ASCII”, errors=”strict” (Z_BEST_SPEED) 表示最快速度和最低压缩率，9 (Z_BEST_COMPRESSION) 表 示 最 慢 速 度 和 最 高 压 缩 率。0 (Z_NO_COMPRESSION) 表 示 不 压 缩。 参 数 默 认 值 为 -1 (Z_DEFAULT_COMPRESSION)。Z_DEFAULT_COMPRESSION 是速度和压缩率之间的平衡 (一 般相当于设压缩等级为 6)。函数发生错误时抛出error

km 。车辆的平均 速率是多少？ >>> harmonic_mean([40, 60]) 48.0 假设一名投资者在三家公司各购买了等价值的股票，以 2.5，3 ，10 的 P/E (价格/收益) 率。投资者投资 组合的平均市盈率是多少？ >>> harmonic_mean([2.5, 3, 10]) # For an equal investment portfolio. 3.6 如果 data 的使用，即不生成多 余的 PUT 操作码来加快封存过程。不应将其与自指 (self-referential) 对象一起使用，否则将导 致Pickler 无限递归。 如果需要进一步提高 pickle 的压缩率，请使用pickletools.optimize()。 class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding=”ASCII”, errors=”strict” bytes 对象。参数 level 为整数，可取值为 0 到 9 或 -1， 用于指定压缩等级。1 (Z_BEST_SPEED) 表示最快速度和最低压缩率，9 (Z_BEST_COMPRESSION) 表 示 最 慢 速 度 和 最 高 压 缩 率。0 (Z_NO_COMPRESSION) 表 示 不 压 缩。 参 数 默 认 值 为 -1 465 The Python Library Reference

km 。车辆的平均 速率是多少？ >>> harmonic_mean([40, 60]) 48.0 假设一名投资者在三家公司各购买了等价值的股票，以 2.5，3 ，10 的 P/E (价格/收益) 率。投资者投资 组合的平均市盈率是多少？ >>> harmonic_mean([2.5, 3, 10]) # For an equal investment portfolio. 3.6 如果 data 的使用，即不生成多 余的 PUT 操作码来加快封存过程。不应将其与自指 (self-referential) 对象一起使用，否则将导 致Pickler 无限递归。 如果需要进一步提高 pickle 的压缩率，请使用pickletools.optimize()。 class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding=”ASCII”, errors=”strict” bytes 对象。参数 level 为整数，可取值为 0 到 9 或 -1， 用于指定压缩等级。1 (Z_BEST_SPEED) 表示最快速度和最低压缩率，9 (Z_BEST_COMPRESSION) 表 示 最 慢 速 度 和 最 高 压 缩 率。0 (Z_NO_COMPRESSION) 表 示 不 压 缩。 参 数 默 认 值 为 -1 485 The Python Library Reference

常适合于求比率和比例的平均值，比如速 率。 假设一辆车在 40 km/hr 的速度下行驶了 10 km ，然后又以 60 km/hr 的速度行驶了 10 km 。车辆的 平均速率是多少？ >>> harmonic_mean([40, 60]) 48.0 假设一名投资者在三家公司各购买了等价值的股票，以 2.5，3 ，10 的 P/E (价格/收益) 率。投资者 投资组合的平均市盈率是多少？ 的使用，即不生成多 余的 PUT 操作码来加快封存过程。不应将其与自指 (self-referential) 对象一起使用，否则将导 致Pickler 无限递归。 如果需要进一步提高 pickle 的压缩率，请使用pickletools.optimize()。 class pickle.Unpickler(file, *, fix_imports=True, encoding=”ASCII”, errors=”strict” (Z_BEST_SPEED) 表示最快速度和最低压缩率，9 (Z_BEST_COMPRESSION) 表 示 最 慢 速 度 和 最 高 压 缩 率。0 (Z_NO_COMPRESSION) 表 示 不 压 缩。 参 数 默 认 值 为 -1 (Z_DEFAULT_COMPRESSION)。Z_DEFAULT_COMPRESSION 是速度和压缩率之间的平衡 (一 般相当于设压缩等级为 6)。函数发生错误时抛出error

在训练过程中数据是否会混洗？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.3.13 如何在每个 epoch 后记录训练集和验证集的误差和准确率？ . . . . . . . . 32 3.3.14 如何「冻结」网络层？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 处理超过内存的数据集？ • 在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？ • 验证集划分是如何计算的？ • 在训练过程中数据是否会混洗？ • 如何在每个 epoch 后记录训练集和验证集的误差和准确率？ • 如何「冻结」网络层？ • 如何使用有状态 RNN (stateful RNNs)? • 如何从 Sequential 模型中移除一个层？ • 如何在 Keras 中使用预训练的模型？ evaluation_data 或 evaluation_split 时，评估将在 每个 epoch 结束时运行。 • 在 Keras 中，可以添加专门的用于在 epoch 结束时运行的 callbacks 回调。例如学习率变化 和模型检查点（保存）。 3.3.6 如何保存 Keras 模型？ 3.3.6.1 保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存

101 测试覆盖率 为了让让程序更加强壮，你可以添加更多、更完善的测试。那么，如何才能知道程 序里有哪些代码还没有被测试？整体的测试覆盖率情况如何？我们可以使用 Coverage.py 来检查测试覆盖率，首先安装它（添加 --dev 参数将它作为开发依 赖安装）： $ pipenv install coverage --dev 使用下面的命令执行测试并检查测试覆盖率： $ coverage coverage run --source=app test_watchlist.py 因为我们只需要检查程序脚本 app.py 的测试覆盖率，所以使用 --source 选项 来指定要检查的模块或包。 最后使用下面的命令查看覆盖率报告： $ coverage report Name Stmts Miss Cover ---------------------------- 5 行，测试覆盖率 为 97%。 你还可以使用 coverage html 命令获取详细的 HTML 格式的覆盖率报告，它会在当 前目录生成一个 htmlcov 文件夹，打开其中的 index.html 即可查看覆盖率报告。点 击文件名可以看到具体的代码覆盖情况，如下图所示： 第 9 章：测试 102 同时在 .gitignore 文件后追加下面两行，忽略掉生成的覆盖率报告文件： htmlcov/

定义、验证并观察 Istio 服务网格。它所提供的拓扑结构可以帮助您了解服务网格的结构，并提供服务网 格的健康状况信息。 Kiali 实时提供命名空间的交互式图形视图，可让您了解诸如电路断路器、请求率、延迟甚至流量图等功 能。Kiali 提供了从应用程序到服务以及负载等不同级别的组件的了解，并可显示与所选图形节点或边缘的 上下文信息和图表的交互。Kiali 还提供了验证 Istio 配置（如网关、目的规则、虚拟服务、网格策略等 中配置。目前，Jaeger 是唯一支持的 tracer 类型。sampling 是一个缩放整数， 代表 0.01% 增长，例如： 1 为 0.01%，10000 为 100%。可以指定追踪实施和抽样率： Jaeger 在 ServiceMeshControlPlane 资源的 addons 部分进行配置。 # if using principalBinding: USE_PEER Reload 来验证 ServiceMeshControlPlane 资源已被正确配置。 1.15.4.2. 调 调整抽 整抽样 样率 率 trace 是服务网格中服务间的执行路径。一个 trace 由一个或多个范围组成。span 是具有名称、开始时间 和持续时间的逻辑工作单元。抽样率决定了 trace 的持久性频率。 spec: addons: jaeger: name: di