趋近智
高级Python编程与机器学习应用
章节 1: 机器学习流水线中的高级Python结构
用于内存高效数据处理的高级生成器技术
ML工作流中的资源管理上下文管理器
Python中用于数据转换的函数式编程模式
机器学习中的高阶函数和闭包
使用迭代器和
itertools 处理复杂序列实践环节：构建数据处理管道组件
章节 2: 适用于机器学习的 Python 性能优化
Python 代码性能分析：找出瓶颈
优化 NumPy 操作
大型数据集的Pandas高效用法
Cython简介：加速Python代码
使用 Numba 进行即时编译
理解Python的全局解释器锁（GIL）
内存分析与优化方法
动手实践：优化特征工程函数
章节 3: 机器学习框架中的元编程与Python内部机制
高级装饰器应用
理解和实现描述符
元类：定制类构建
动态代码生成与执行
内省与反射技术
属性访问自定义 (
__getattr__, __getattribute__)动手实践：使用元类构建插件系统
章节 4: Python 机器学习中的高级数据结构与算法
实现分层数据的树结构
图数据结构与算法
使用优先队列和堆
空间数据结构（四叉树、八叉树）
概率数据结构（布隆过滤器，HyperLogLog）
机器学习中的算法设计方法（贪心算法、动态规划）
实践操作：实现用于最近邻搜索的 k-d 树
章节 5: Python在机器学习任务中的并发与并行
机器学习任务中的多线程与多进程
用于并行执行的
multiprocessing 模块进程间通信 (IPC) 技术
使用
concurrent.futures 实现高级并发asyncio 异步机器学习操作简介
同步原语（锁、信号量、事件）
调试并发 Python 应用
动手实践：数据预处理并行化
章节 6: 使用 Python 构建自定义机器学习评估器和转换器
Scikit-learn API 和估计器接口
实现自定义转换器
开发自定义评估器
机器学习组件的组合与继承
参数验证与管理
将自定义组件整合到管道中
测试定制机器学习组件
实战演练：构建自定义集成估计器
ML工作流中的资源管理上下文管理器
这部分内容有帮助吗？
- The
withstatement andcontextlibmodule, Python Software Foundation, 2023 (Python Software Foundation) - 官方文档，详细介绍了with语句、上下文管理协议（__enter__、__exit__）以及用于简化上下文管理器创建的contextlib模块。 - Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming, Luciano Ramalho, 2022 (O'Reilly Media) - 一本关于高级Python功能的综合指南，其中包含专门章节，详细解释和实际演示了上下文管理器。
- mlflow.start_run, MLflow Developers, 2023 -
mlflow.start_run的官方API参考，它是用于管理MLflow实验运行和日志记录的常用上下文管理器。 - Effective Python: 90 Specific Ways to Write Better Python, Brett Slatkin, 2019 (Addison-Wesley) - 提供了编写Python代码的具体指导和最佳实践，包括关于使用上下文管理器进行可靠资源处理的建议。