Гайд по эволюционным стратегиям в картинках
http://blog.otoro.net/2017/10/29/visual-evolution-strategies/

Переводим что угодно в вектор
https://blog.insightdatascience.com/entity2vec-dad368c5b830

Использование entity2vec

Сравнительный анализ звука с помощью Wavenet, MFCC, UMAP, t-SNE и PCA
https://medium.com/@LeonFedden/comparative-audio-analysis-with-wavenet-mfccs-umap-t-sne-and-pca-cb8237bfce2f

Ускорение Flask приложения в 3 раз
https://medium.com/@pgjones/3x-faster-than-flask-8e89bfbe8e4f

Использование asyncio

Видео синтезатор на Python
https://www.makeartwithpython.com/blog/video-synthesizer-in-python/

PyPika - SQL query builder
https://github.com/kayak/pypika

Ignite - высокоуровневая библиотека для обучения нейронных сетей
https://github.com/pytorch/ignite

Hik or Hack? (НЕ)безопасность Интернета вещей на примере IP-камеры Hikvision
https://habrahabr.ru/post/343144/

В современном мире нас окружают «умные» устройства, в том или ином виде представляющие собой маленький компьютер. С точки зрения интеграции с современным оборудованием, будь то бытовая электроника и умные дома, медицинское и банковское оборудование, развлекательные системы и промышленное оборудование — все это представляет собой встраиваемые системы (embedded-устройства (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0)).
«Умные» гаджеты очень плотно влились в нашу жизнь, и их число из года в год растёт благодаря их низкой стоимости, удобству и простоте в использовании, в том числе через Интернет (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82_%D0%B2%D0%B5%D1%89%D0%B5%D0%B9). Однако за рядом плюсов скрываются минусы, невидимые на первый взгляд рядовому пользователю. 

bottle-vue-kickstart - bootstrap набор для bottle + vue
https://github.com/koddr/bottle-vue-kickstart/tree/0.4.1

An Awesome Django Tutorial
https://overiq.com/django/1.10/intro-to-django

Tutorial для погружения в Django

Учим компьютер писать как Толстой, том I
https://habrahabr.ru/post/343704/

 
Недавно на хабре наткнулся на эту статью https://habrahabr.ru/post/342738/. И захотелось написать про word embeddings, python, gensim и word2vec. В этой части я постараюсь рассказать о обучении базовой модели w2v.

keras-text - Text Classification Library in Keras
http://github.com/raghakot/keras-text

BicycleGAN - [NIPS 2017] Toward Multimodal Image-to-Image Translation
http://github.com/junyanz/BicycleGAN

Django 2.0
https://www.djangoproject.com/weblog/2017/dec/02/django-20-released/

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cii)
http://python-weekly.blogspot.com/2017/12/cii-stackoverflow-python-report.html

toapi - конвертируем HTML в API сервер
http://github.com/gaojiuli/toapi

#python #pydigest

Праздник к нам приходит, праздник к нам приходит... Ой, это же про Новый Год, а не про Python.
Перед вами свежий Python Дайджест и вторая порция видео с Moscow Python Conf.

В 206 выпуске вы найдете:

- Релиз: Django 2.0
- ScadaPy сервер JSON
- Сравнительный анализ звука с помощью Wavenet, MFCC, UMAP, t-SNE и PCA
- Классификация звуков с помощью TensorFlow
- Hik or Hack? (НЕ)безопасность Интернета вещей на примере IP-камеры Hikvision
- Биороботы нашего времени — избавляемся от рутины вместе с Telegram
- Учим компьютер писать как Толстой, том I
- Как научить нейросеть придумывать названия российских населенных пунктов
- [Видео] Александр Швец - Как взбодрить грустную панду? Используем Pandas в Production
- [Видео] Ринат Хабибиев (zvooq.com, ведущий разработчик) - Django и http-кэширование
- [Видео] Артём Малышев (Software Engineer @ Advance) - HTTP/2 глазами потребителя
- [Видео] Владимир Филонов (itcanfly, Founder/CTO) - Асинхронность в Python: оглядываясь назад
- [Видео] Александр Карпинский - Работа с изображениями на Python в 2017 году
- Ignite - высокоуровневая библиотека для обучения нейронных сетей
- quart - asyncio framework аля Flask

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/206/

imapautofiler 1.7.0
https://doughellmann.com/blog/2017/12/03/imapautofiler-1-7-0/

Прогресс бар для консоли со смайликами
https://nvbn.github.io/2017/12/03/shell-emoji-loader/

Введение в обучение с подкреплением: от многорукого бандита до полноценного RL агента
https://habrahabr.ru/post/343834/

Обучение с подкреплением является одним из самых перспективных направлений машинного обучения. С его помощью искусственный интеллект сегодня способен решать широчайший спектр задач: от робототехники и видеоигр до моделирования поведения покупателей и здравоохранения. В этой вводной статье мы изучим главную идею reinforcement learning и с нуля построим собственного самообучающегося бота.