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- 1. 问题抛出 celery介绍 1.RabbitMQ 2.Redis 1.创建应用 2.调用任务 3.存储结果 1.直接通过app来配置 2.专有配置文件 1. signature 指定任务发到那个队列中 配置周期性任务， 或者定时任务 周期执行任务 为celery设置环境变量 配置应用 设置app自动加载任务 从已经安装的app中查找任务 加上app对象的task装饰器 此 1. 问题抛出 celery介绍 1.RabbitMQ 2.Redis 1.创建应用 2.调用任务 3.存储结果 1.直接通过app来配置 2.专有配置文件 1. signature 指定任务发到那个队列中 配置周期性任务， 或者定时任务 周期执行任务 为celery设置环境变量 配置应用 设置app自动加载任务 从已经安装的app中查找任务 加上app对象的task装饰器 此
- 1.Python函数高级特性包括匿名函数（lambda语法格式、与普通函数区别、应用场景、参数形式）。2. 文件操作涵盖文件打开关闭、文件读写（write写数据、readlines读数据）。3. 面向对象编程包括类和对象（类定义、对象创建、类对象关系）、类构成、self关键字、对象属性操作、构造方法__init__、字符串方法__str__、多继承、子类重写、多态概念及应用、类 1.Python函数高级特性包括匿名函数（lambda语法格式、与普通函数区别、应用场景、参数形式）。2. 文件操作涵盖文件打开关闭、文件读写（write写数据、readlines读数据）。3. 面向对象编程包括类和对象（类定义、对象创建、类对象关系）、类构成、self关键字、对象属性操作、构造方法__init__、字符串方法__str__、多继承、子类重写、多态概念及应用、类
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- 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳
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