本文我们将讲解 with 语句的内部逻辑，尝试实现了一个自定义的上下文管理器。相信大家对于 with 的作用方式会有更深刻的领会。

小编刚开始学习python的时候被__future__的用法吸引到了。这是一种神奇的包，可以在当前版本引用下一个版本的新特性，这样的方法被称为魔术方法。但其实给小编留下深刻印象的不只是这神奇的用法，而是那两条下划线，小编当时就感觉下划线在python中是有大用途的。今天小编就进行了下划线常见的应用场景总结。让我们来看看下划线有什么神奇的用法吧。

很多小伙伴在学习python的时候会了解到生成器的概念。python的生成器其实就是一个特殊的迭代器，他可以向迭代器一样迭代输出方法内的每个元素。那么python怎么使用生成器呢？python生成器的使用场景有哪些？接下来这篇文章告诉你！

对于学习机器学习和数据挖掘数据分析的小伙伴们来说，dbscan算法一定不会陌生。dbscan算法是一种基于密度的空间聚类算法，他可以快熟处理聚类同时有效处理噪声点。接下来我们就来使用python实现dbscan算法，来了解一下这个算法到底怎么样吧！

这是我们学习 Python 及其在机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 中的应用系列中的第三个模块。在上一个模块中，我们了解了数据结构和循环。现在让我们更深入地了解生成器和类。

ORM框架想必小伙伴们都不陌生，著名的Django就是ORM框架的一个经典案例。那么这个框架是如何实现的呢？今天我们就使用python实现一个简易的ORM模型，通过这个过程来学习ORM框架的相关知识。

对于机器学习而言，张量（tensor）是其实现的一个基础。所以著名的机器学习库TensorFlow便从中进行取名。作为一个机器学习实现的基础，tensor的实现和应用对机器学习的重要性不言而喻。在pytorch中实现了Tensor的功能，现在小编就对Tensor常用操作有哪些进行一个简单的归纳，希望能让小伙伴在学习中有所感悟。