從2007年發展至今的Python機器學習函式庫，這代表該版本已經擁有足夠的穩定性，用戶已經可用於生產環境中。的確，官方在第一個主要版本，把更新重點擺在穩定性，使多項用戶常用功能更加強健，並讓Scikit-learn可以應付更多複雜使用場景。
而在功能更新上，第一項scikit-learn的重要更新便是關鍵字參數，官方解釋，scikit-learn API提供許多需要輸入大量參數的函式和方法，但是過多的參數常會造成混淆，閱讀程式碼的人需要搞懂每個參數的位置和意義。
而官方為了提高scikit-learn程式碼的可讀性，現在用戶需要提供大多數參數的名稱，作為關鍵字參數，而非原本以位置作為識別方法的位置參數。這樣的改動更具可讀性，位置參數從0.23版本已經被棄用，現在則會出現類型錯誤。
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混合訊號示波器（MSO）有兩種輸入，一小部分（通常是2個或4個）的類比通道，更多（通常為16個）的部份是屬於數位通道。
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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後，對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多，如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等，包裝容器的形態及物理性能也各不相同。
另外，官方在新類別SGDOneClassSVM，加入了使用隨機梯度下降方法，實作的One-Class SVM線上線性版本OneClassSVM。One-Class SVM是用來檢測異常資料的演算法，而結合核心逼近技術，SGDOneClassSVM可用來逼近在OneClassSVM中，實作的核心化One-Class SVM的解，其運算時間的複雜度和樣本數量呈線性關係。
官方提到，由於核心化One-Class SVM的複雜度，最好為樣本的二次方，所以SGDOneClassSVM適合用於樣本數大於一萬的大量訓練資料集，其中的SGD變體能夠快上幾個數量級。
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