命令行中指定服务器信息的简单方法。这里我们不展开说明，但是会展示最常 用的方法：设置全局主机列表 env.hosts 。 env 是一个全局的类字典对象，是 Fabric 很多设置的基础，也能在 with 表达式 中使用（事实上，前面见过的 ~fabric.context_managers.settings 就是它的 一个简单封装）。因此，我们可以在模块层次上，在 fabfile 的顶部附近修改 它，就像这样： 文件名中包含了路径元素（比如： ../fabfile.py 或者 /dir1/dir2/custom_fabfile），而不只是文件名，Fabric 将直接找到该文件， 不做任何搜索。这种情况下同样接受波浪线表达式，也就是说你可以这样指 定： ~/personal_fabfile.py 。 注解 Fabric 通过 import （实际上是 __import__）来获取配置文件内容——而不是 eval 或者类似的方式。它的实现方式是，将 程序将永远等待网络资源的释放。 在 Fabric 0.9.4 或更新版本中，你可以使用这个函数方便地实现这个功能： disconnect_all ，只需要保证程序结束的时候调用该方法（通常在 try: finally 表达式中，以防意外的错误导致无法释放连接）即可。 如果你使用的是 Fabric 0.9.3 或更早之前的版本，你可以这样做（ disconnect_all 仅仅提供了更好看的输出）： from fabric

命令行中指定服务器信息的简单方法。这里我们不展开说明，但是会展示最常 用的方法：设置全局主机列表 env.hosts 。 env 是一个全局的类字典对象，是 Fabric 很多设置的基础，也能在 with 表达式 中使用（事实上，前面见过的 ~fabric.context_managers.settings 就是它的 一个简单封装）。因此，我们可以在模块层次上，在 fabfile 的顶部附近修改 它，就像这样： 文件名中包含了路径元素（比如： ../fabfile.py 或者 /dir1/dir2/custom_fabfile），而不只是文件名，Fabric 将直接找到该文件， 不做任何搜索。这种情况下同样接受波浪线表达式，也就是说你可以这样指 定： ~/personal_fabfile.py 。 注解 Fabric 通过 import （实际上是 __import__）来获取配置文件内容——而不是 eval 或者类似的方式。它的实现方式是，将 程序将永远等待网络资源的释放。 在 Fabric 0.9.4 或更新版本中，你可以使用这个函数方便地实现这个功能： disconnect_all ，只需要保证程序结束的时候调用该方法（通常在 try: finally 表达式中，以防意外的错误导致无法释放连接）即可。 如果你使用的是 Fabric 0.9.3 或更早之前的版本，你可以这样做（ disconnect_all 仅仅提供了更好看的输出）： from fabric

络等更丰富的机器学习算法即将开源。 1.1 多元线性回归 多元线性回归用来描述一个变量受多个因素影响，且他们的关系可以用多元线 性方程表示的场景。如房屋价格受房屋大小、楼层数、周边环境等因素影响。 线性回归的模型可以用如下表达式描述： y = θ0 + θ1X1 + θ2X2 + … + θnXn 其中，目标特征值由n个变量乘以对应系数再加上常数项计算得到。学习过程 就是通过迭代找到合适的系数，使得模型在训练集合的误差尽量小。 不同于多元线性回归，多元逻辑回归的目标特征值是离散的，通常定义为 {1,0}，分别表示目标特征是否为指定值。如利用鸢尾花卉数据集，可以训练 模型来判断给定的样本是否为山鸢尾。 逻辑回归的模型可以用如下表达式描述(Sigmoid函数)： y = 1 / (1 + e-θX) 该模型是基于线性回归模型变化得到的，模型连续可导，且可以保证目标特征 是(0,1)之间的数值，越接近1表明样本是指定值的概率越大。学习过程就是通

1 1.1 多元线性回归 多元线性回归用来描述一个变量受多个因素影响，且他们的关系可以用多元线性方程表示的场景。如房屋价 格受房屋大小、楼层数、周边环境等因素影响。 线性回归的模型可以用如下表达式描述： y = θ0 + θ1X1 + θ2X2 + ⋯+ θnXn 其中，目标特征值由 n 个变量乘以对应系数再加上常数项计算得到。学习过程就是通过迭代找到合适的系数， 使得模型在训练集合的误差尽量小。 不同于多元线性回归，多元逻辑回归的目标特征值是离散的，通常定义为 {1,0}，分别表示目标特征是否为 指定值。如利用鸢尾花卉数据集，可以训练模型来判断给定的样本是否为山鸢尾。 逻辑回归的模型可以用如下表达式描述 (Sigmoid 函数)： y = 1 / (1 + e-θX) 该模型是基于线性回归模型变化得到的，模型连续可导，且可以保证目标特征是 (0,1) 之间的数值，越接近 1 表明样本是指

络等更丰富的机器学习算法即将开源。 1.1 多元线性回归 多元线性回归用来描述一个变量受多个因素影响，且他们的关系可以用多元线 性方程表示的场景。如房屋价格受房屋大小、楼层数、周边环境等因素影响。 线性回归的模型可以用如下表达式描述： y = θ0 + θ1X1 + θ2X2 + … + θnXn 其中，目标特征值由n个变量乘以对应系数再加上常数项计算得到。学习过程 就是通过迭代找到合适的系数，使得模型在训练集合的误差尽量小。 不同于多元线性回归，多元逻辑回归的目标特征值是离散的，通常定义为 {1,0}，分别表示目标特征是否为指定值。如利用鸢尾花卉数据集，可以训练 模型来判断给定的样本是否为山鸢尾。 逻辑回归的模型可以用如下表达式描述(Sigmoid函数)： y = 1 / (1 + e-θX) 该模型是基于线性回归模型变化得到的，模型连续可导，且可以保证目标特征 是(0,1)之间的数值，越接近1表明样本是指定值的概率越大。学习过程就是通

1 1.1 多元线性回归 多元线性回归用来描述一个变量受多个因素影响，且他们的关系可以用多元线性方程表示的场景。如房屋价 格受房屋大小、楼层数、周边环境等因素影响。 线性回归的模型可以用如下表达式描述： y = θ0 + θ1X1 + θ2X2 + ⋯+ θnXn 其中，目标特征值由 n 个变量乘以对应系数再加上常数项计算得到。学习过程就是通过迭代找到合适的系数， 使得模型在训练集合的误差尽量小。 不同于多元线性回归，多元逻辑回归的目标特征值是离散的，通常定义为 {1,0}，分别表示目标特征是否为 指定值。如利用鸢尾花卉数据集，可以训练模型来判断给定的样本是否为山鸢尾。 逻辑回归的模型可以用如下表达式描述 (Sigmoid 函数)： y = 1 / (1 + e-θX) 该模型是基于线性回归模型变化得到的，模型连续可导，且可以保证目标特征是 (0,1) 之间的数值，越接近 1 表明样本是指

end_num 为空，则从 start_num 开始持续订 阅。 如果 start_num 和 end_num 都不为空，按照指定区块范围订阅，左闭右 开。 注解 需要注意的是过滤字段都是正则表达式，如果需要全匹配名字为 counter 的 合约，contract 字段需要为 ^counter$ ， 不能为 counter ，这么写会匹配 到名为 counter1 的合约。 订阅返回的内容格 message AkSets { map sets = 1; // 公钥or账号名集 string expression = 2; // 表达式，一期不支持表达式，默 签名阈值策略： Sum{Weight(AK_i) , if sign_ok(AK_i)} >= acceptValue 系统合约接口 合约接口 用途 NewAccountMethod

end_num 为空，则从 start_num 开始持续订 阅。 如果 start_num 和 end_num 都不为空，按照指定区块范围订阅，左闭右 开。 注解 需要注意的是过滤字段都是正则表达式，如果需要全匹配名字为 counter 的 合约，contract 字段需要为 ^counter$ ， 不能为 counter ，这么写会匹配 到名为 counter1 的合约。 订阅返回的内容格 message AkSets { map sets = 1; // 公钥or账号名集 string expression = 2; // 表达式，一期不支持表达式，默 签名阈值策略： Sum{Weight(AK_i) , if sign_ok(AK_i)} >= acceptValue 系统合约接口 合约接口 用途 NewAccountMethod

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