[Видео] Python для GameDev
https://www.youtube.com/watch?v=2RrZx_J5twU

Видео со встречи группы PyNSK #17

Докладчик: Станислав Каблуков
О докладе:

Расскажу о своём опыте использования Python для разработки игр. В каких игровых движках и программах для моделирования используется Python. 
Как и почему стоит использовать python для создания игр, и в каких случаях лучше отказаться от данной идеи. О плюсах и минусах использования Python. 
В докладе будет про: python, blender, Ren'py, KivEnt, Boo, UE4 и д.р.
Слайды: https://www.slideshare.net/PyNSK/python-gamedev

Параллельные вычисления на Python (за 60 секунд или меньше)
https://dbader.org/blog/python-parallel-computing-in-60-seconds

Где перспективно и адекватно использовать Python
https://habrahabr.ru/post/340894/

В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах. 

[Видео] Asyncio для процессинга  распределенной базы данных
https://www.youtube.com/watch?v=rpiHVA6vRTY

Видео со встречи группы PyNSK #17

Докладчик: Никита Семенов

О докладе:

Появление asyncio стало новой вехой в истории питона. По-настоящему удобный и эффективный способ запускать асинхронный код.

В своем докладе я познакомлю слушателя с базовым синтаксисом, парадигмами и примитивами, чтобы можно было начать использовать всю мощь asyncio уже сегодня.

Для этого я возьму децентрализованные базы данных с web-интерфейсом, раскиданные по нескольким серверам, и покажу как их можно эффективно запроцесить только при помощи стандартных методов питона 3.4+ и aiohttp.

Слайды: https://www.slideshare.net/PyNSK/asyncio-81082020

Мониторинг событий git clone и git push на локальном GitLab сервере
https://habrahabr.ru/post/340768/

Иногда возникает желание мониторить локальный GIT сервер на предмет кто (ФИО из LDAP), какой проект и откуда(ip-адрес) клонит или пушит.


Изучив документацию, стало ясно, что такого функционала из коробки нет, точнее есть, но в платной версии GitLab. Под катом мой опыт реализации мониторинга.


Мой рецепт не претендует на универсальность, я надеюсь он многим пригодится как, отправная точка.

Python экосистема для Data Science
http://reinout.vanrees.org/weblog/2017/10/25/2-ecosystem.html

mx-maskrcnn - MXNet реализация Mask R-CNN
http://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn

Как мы делаем PiterPy — европейскую конференцию по Python в Петербурге
https://habrahabr.ru/post/340902/

Меня зовут Митя, и я член программного комитета PiterPy. Это классная европейская конференция по Python в северной столице.


Хотите, расскажу вам о ней?

Анонс envbox 0.2.0
http://pythonz.net/articles/121/?utm_source=rss&utm_medium=link&utm_campaign=promo

В прошлое воскресенье опубликовал новый пакет — envbox (https://pypi.python.org/pypi/envbox).

С его помощью можно упростить задачу определения типа окружения, а также работу с его переменными.

wxPython: Drag and Drop в приложении
http://www.blog.pythonlibrary.org/2017/10/25/wx_drag_and_drop_images/

[Видео] Нейронные сети и Keras. Часть 2
https://www.youtube.com/watch?v=tu-ee_4uAGY

Видео со встречи группы PyNSK #17

Докладчик: Данил Руденко

О докладе:

У нашего зоопарка опять проблемы, которые необходимо решить максимально технологично!

На первом докладе мы поговорили о сверточных нейронных сетях, в этот раз рассмотрим такие виды нейронных сетей как автоэнкодеры и GAN’ы( генеративные состязательные сети). Также углубимся немного в Keras, напишем кастомный загрузчик данных и немного посмотрим на Jupyter Notebook.

Слайды: 

- часть 1: https://www.slideshare.net/PyNSK/keras-1

- часть 2: https://www.slideshare.net/PyNSK/keras-2

Синтаксический анализ в NLTK
https://habrahabr.ru/post/340574/

Здравствуйте. Это статья об синтаксическом анализе предложений, их представлении. Для разбора предложений будет использоваться пакет NLTK и язык программирования Python (версии 2.7).

Создаем моно-репозиторий для Python проекта для быстрой разработки
https://medium.com/@Pinterest_Engineering/building-a-python-monorepo-for-fast-reliable-development-be763781f67

Введение в Telegram API
https://medium.com/towards-data-science/introduction-to-the-telegram-api-b0cd220dbed2

Колоризация черно-белых фото с помощью Нейронных сетей
https://blog.floydhub.com/colorizing-b&w-photos-with-neural-networks/

Быстрейший способ изменения размеров изображений, часть 1
https://blog.uploadcare.com/the-fastest-production-ready-image-resize-out-there-part-1-general-optimizations-1b9b0faf2959

Tutorial: пишем конечный автомат на Python для разбора языка
https://medium.com/@brianray_7981/tutorial-write-a-finite-state-machine-to-parse-a-custom-language-in-pure-python-1c11ade9bd43

Coach - фреймворк для обучения с подкреплением
https://github.com/NervanaSystems/coach

Как добавить границу для фото
http://www.blog.pythonlibrary.org/2017/10/26/how-to-add-a-border-to-your-photos-with-python/

Продолжаем использовать Pillow 

#python #pydigest

Понедельник, а значит Python Дайджест!

В 201 выпуске вы найдете:

- Python экосистема для Data Science
- Параллельные вычисления на Python (за 60 секунд или меньше)
- Синтаксический анализ в NLTK
- wxPython: Drag and Drop в приложении
- Быстрейший способ изменения размеров изображений, часть 1
- Убираем радиальное искажение с фото и видео при помощи библиотеки openCV и языка python
- Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи
- «4 свадьбы и одни похороны» или линейная регрессия для анализа открытых данных правительства Москвы
- [Видео] Нейронные сети и Keras. Часть 2
- Coach - фреймворк для обучения с подкреплением
- Anaconda 5.0


и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/201/