无影随想zju_个人页

交互式分析使用jupyter，数据分析库有pandas，传统机器学习scikit-learn，深度学习Tensorflow，优化（线性规划、混合整数规划）用gurobi的python接口，操作maxcompute使用pyodps。

当然数学知识和实践经验才是内核。

a={'1':1, '2':2}
a['1']取值为1

使用pycharm或者idea+python插件，也可以使用任意文本编辑器。

也可以使用任意文本编辑器，再通过python xxx.py执行，但这样效率低。

int(3.2)，如果想四舍五入int(3.2+0.5)

也可以使用floor

!=，如果判断None要用is not None

lambda表达式，匿名函数，用于不想定义函数的场景，你的例子中应该是不管输入是什么，返回false，估计是为了适配某种接口

是函数式编程的扩展

推荐使用idea+python插件或者pycharm

当然也可以用vim，虽然不太友好。

使用type函数，比如type(10)。

推荐使用anaconda管理python环境。

直接到插件页面搜索python，点击安装。

因为我是从事机器学习的，列举一些重要的库：

numpy, scikit-learn, tensorflow等

推荐使用idea+python插件，或者pycharm

词汇表包括你想要做2vec操作的词汇，并且把他们从0到n-1进行编号。

不会，可以看一下nohup命令

https://github.com/marytts/marytts
https://github.com/mozilla/TTS

mozilla/TTS
marytts

spark框架的程序启动、调度、通信成本较高，数据量4百万建议直接单机动态规划，只有在超大规模数据下spark才会发挥优势。

普通的单目刷脸支付还未到“鉴权”所要求的精度，只是个辅助手段，“鉴权”主要还是依赖于传统的账号和安全监测。

不要执着于答案，要展现你解决问题的思路。