surprise 這個庫在今年9月14號又發布了新版本，與上版本有些差別，
由於國慶假期回家，用家裡的小電腦遇見了幾個坑，就想著記錄下來，方便以後查閱，
首先，家裡電腦麼得 surprise_(:з」∠)_。。。安裝吧，開啟cmd，敲：
conda install -c conda-forge scikit-surprise
即可以避開缺少c++環境的坑，
然後，評估標準 rmse 和 mae 之前是：
from surprise import evaluate, print_perf 進行載入的，
在更新之後，要通過：
from surprise.model_selection import cross_validate 載入，並通過
cross_validate( algo, data, measures = ['rmse','mae'], cv = n, verbose = true ) 進行呼叫，
再然後，報了乙個numpy.random 沒有 mtrend 的錯，那就。。更新 numpy 吧。。_(:з」∠)_
python -m pip install --user -u numpy
至此，算是成功執行起來了~ 附上官網樣例
from surprise import svd
from surprise import dataset
from surprise.model_selection import cross_validate
# load the movielens-100k dataset (download it if needed).
data = dataset.load_builtin('ml-100k')
# use the famous svd algorithm.
algo = svd()
# run 5-fold cross-validation and print results.
cross_validate(algo, data, measures=['rmse', 'mae'], cv=5, verbose=true)
ACE 安裝指南及示例
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python標準庫及示例
1 標準庫用法 python2 python3 使用elementtree，先將檔案讀入，解析成樹，之後，根據路徑，可以定位到樹的每個節點，再對節點進行修改，最後直接將其輸出.from xml.etree elementtree import elementtree element tree.par...