好像需要梯子：

from sklearn.cluster import k_means_
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity, pairwise_distances
from sklearn.preprocessing import StandardScaler


def create_cluster(sparse_data, nclust = 10):

# Manually override euclidean
def euc_dist(X, Y = None, Y_norm_squared = None, squared = False):
#return pairwise_distances(X, Y, metric = 'cosine', n_jobs = 10)
return cosine_similarity(X, Y)
k_means_.euclidean_distances = euc_dist

scaler = StandardScaler(with_mean=False)
sparse_data = scaler.fit_transform(sparse_data)
kmeans = k_means_.KMeans(n_clusters = nclust, n_jobs = 20, random_state = 3425)
_ = kmeans.fit(sparse_data)
return kmeans.labels_

引号里面用分号隔开多条命令？

试试这个，不确定行不行：
sudo su -l root -c "supervisorctl status"

要知道 pipeline 并非只有一个，你处理完可能别的 pipeline 还要处理。

无视标杆，意欲何为？

你是说控件定位方法吗？真机 USB 调试或者 Genymotion 配合 uiautomatorviewer 进行定位，然后 Python 写脚本。

一般是触发 ajax 请求并返回 json，F12 看一下请求的链接手动触发一下。

jupyter notebook

哪个小区，还不入户？

购齐机油机滤，去各路边的维修店五六十块钱搞定。

In [29]: u"\x00P\x00h\x00o\x00n\x00e\x00D\x00a\x00t\x00a\x00" == u"PhoneData"
Out[29]: False

有编制吗？

多看看李三吱的节目

二胎空间和座位数是硬指标，其他都是锦上添花。

20 万落地考虑长安 CS95 或广汽传祺 GS8 吧。

9 代花冠用户，开了 7 年，特点大家都说的差不多，就是没什么特点。

最大的感受就是“可靠”，作为自己和家庭一个可靠的队友，她从来都在那里等你，从来没有在任何场合掉链子出问题；

让你非常省心，从来也不会出毛病，从来不找存在感，大部分时间下车后就会忘记她的存在；

很贴心，任何一个地方的设计都是在为普通的家庭生活思考和实验千百遍后的结果。

她是白玫瑰，是贤惠的妻子，颜值 7 分，功夫不差。