《斯坦福数据挖掘教程（第3版）》上架之后，这是我们第一次整篇文章介绍这本书。这本书相当受欢迎（前两个版本累计销量超过5万册），尤其是受学校青睐——在此也说声抱歉，出于出版时间的原因，很多学校依然采用了旧版作为教材；同时也请知悉，新版已上架，正在使用这本书作为教材的学校可以考虑更新了。实际上，这本书已经在大家面前出过2次镜了，一次是2020年图灵奖

一、从计算机到Python1.计算机与程序思维计算机最核心的三个部分为CPU、内存和硬盘，都在主板上面，除此之外，还包括键盘、鼠标等输入设备和屏幕等输出设备，如下：CPU用于进行计算，硬盘用于存储数据和文件，内存（包括缓存）用于连接CPU和硬盘，作为两者的缓冲，可以加快读取和处理速率。冯·诺依曼架构如下：程序是指定如何执行计

一、列表之前的数据类型一般都是单个值，而不能再存储像矩阵、数组这种结构存储多个元素，要是需要达到这样的目标、需要使用新的数据类型，Python中提供了4种数据结构来存储多个对象，称它们为容器类型（ContainerTypes），包括如下几种类型：列表List元组Tuple字典Dictionary集合Set1.创建列表其实，

OratorOrator提供一个简单和方便的数据库数据处理库。它的灵感来源于PHP的Laravel框架，借助其思想实现了python版的查询构造器和ORM。这是完整的文档：http://oratororm.com/docs(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F

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大数据时代，越来越多的业务依赖实时数据用于决策，比如促销调整，点击率预估、广告分佣等。为了保障业务的顺利开展，也为了保证整体大数据链路的高可用性，越来越多的0级系统建设双流，以保证日常及大促期间数据流的稳定性。

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