python重载
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Python 没有函数重载？如何用装饰器实现函数重载？
摘要：Python不支持函数重载。当我们定义了多个同名的函数时，后面的函数总是会覆盖前面的函数，因此，在一个命名空间中，每个函数名仅会有一个登记项（entry）。
为什么 Python 没有函数重载？如何用装饰器实现函数重载？
英文：https://arpitbhayani.me/blogs/function-overloading
Python 数据挖掘与机器学习实战（一）：Python 语言优势及开发工具
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
JavaScript 浏览器统治地位不保？Python 有望取代
Python 第一语言霸主地位不是吹的...
Transcrypt：剖析 Python 转 JavaScript 编译器
在Web前端，开发千篇一律地使用了JavaScript。Transcrypt的Python转JavaScript编译器是一个相对较新的开源项目，意在使用大小近似的文件以JavaScript的速度执行Python 3.6。本文中，Jacques de Hooge介绍了构建源码到源码的编译器（transpiler）中的需求，以及Transcrypt是如何构建满足这些需求的。
从 Python 切换到 Go 的 9 个理由
Stream将其主要编程语言从Python切换到了Go。本文将会解释他们决定从Python切换到Go的一些原因。
采访：Go 语言编程
在编程语言的世界里，已经发布了很多种新语言，还有很多正在开发之中。今天让我们来看一下Google的Go语言，并和《Go语言编程（Programming in Go）》的作者Mark Summerfield一起讨论这门语言以及他的著作。
Intellij IDEA 9：Java EE 6、OSGi、Flex 及更多
JetBrains最近发布了他们的获奖IDE——Intellij IDEA 9。它包含对一整套新技术的支持、对已有特性的改善、性能的提升以及更加现代化的用户界面。
Grails 1.1.1 正式支持 Google App Engine
好消息是一个月后，Graeme Rocher在Grails的官方主页上正式宣布，Grails1.1.1版本开始支持GAE。同时引入的还有AppEngine插件，这个插件使用JDO（将来会是JPA）来取代Hibernate进行持久化，以便使用Google的DataStore API
编程不适合 12 小时工作制，“我有灵感才工作” | 专访《Java 编程思想》作者 Bruce Eckel
“如果非要说编程有黄金时代，那它永远都在未来”。
Oracle 企业功能包支持 Eclipse 3.6、GlassFish 和 Coherence
Oracle近期发布了基于Eclipse的Oracle企业包 (OEPE)。与本次更新同步的是近期发布的Eclipse3.6，或者叫“Helios”。这次发布的Bundle支持GlassFish、Java EE6和对WebLogic的管理和配置，加强了对Weblogic脚本工具（WLST）和Oracle的数据网格产品Coherence的支持。
现在谈论 C++ 与 Java 的遗产是否有些为时过早？
最近Bruce Eckel关于C++与Java遗产的博文引发了激烈的争论。在谈到了一些设计失误之后，他总结到：这两种语言对编程语言的发展都起到了非常重要的作用，同时也留下了宝贵的遗产。但此时来谈论这两种语言的遗产是否有些为时过早呢？
一文解决现代编程语言选择困难：命令式编程
本文概述了当前在用的现代编程语言，按推荐程度从低到高依次列出。希望本文有助于读者选择合适的工具完成工作，降低开发工作量。原文篇幅过长。译文按设计用于命令式编程的C语言家族，以及设计用于响应式编程的ML语言家族，分为上下两篇提供。本文是上篇。
Go 1.1 正式发布，性能显著改善、语言细微变化
最近，Go 1.1正式发布，相比1.0，Go 1.1包含了许多改进。最重要的改进是性能。优化的地方包括编译器、链接器、垃圾回收器、goroutine调度、map实现和部分标准库等等。
AWS 发布用于本地构建和测试 AWS Lambda 无服务器应用的“SAM Local”
AWS最近发布了一款测试版的新工具SAM Local，该工具可以帮助开发者在本地计算机上更轻松地构建并测试无服务器AWS Lambda应用程序。SAM Local提供的核心功能包括：在本地运行的Docker中测试AWS Lambda函数，通过一个简单的CLI启动本地API网关，以及针对各种AWS事件源的测试工作生成示例载荷。
从算法实现到 MiniFlow 实现，打造机器学习的基础架构平台
基础架构（Infrastructure）相比于大数据、云计算、深度学习，并不是一个很火的概念，甚至很多程序员就业开始就在用 MySQL、Django、Spring、Hadoop 来开发业务逻辑，而没有真正参与过基础架构项目的开发。在机器学习领域也是类似的，借助开源的 Caffe、TensorFlow 或者 AWS、Google CloudML 就可以实现诸多业务应用，但框架或平台可能因行业的发展而流行或者衰退，而追求高可用、高性能、灵活易用的基础架构却几乎是永恒不变的。 因此，今天的主题就是介绍机器学习的基础架构，包括以下的几个方面： 基础架构的分层设计； 机器学习的数值计算； TensorFlow 的重新实现； 分布式机器学习平台的设计。
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