Генерируем заголовки фейковых новостей в стиле Ленты.ру
https://habrahabr.ru/post/345190/?utm_campaign=345190

Сравниваем 2 подхода к генерации текста c помощью нейронных сетей: Char-RNN vs Word Embeddings + забавные примеры в конце.


Когда становится совсем нечего читать, открывать книгу не хочется, все статьи на Хабре прочитаны, все нотификации на телефоне обработаны, и даже просмотрен спам в ящиках, я открываю Ленту.ру. У моей жены — профессионального журналиста — в такие моменты начинается аллергия, и понятно, почему. После того, как в 2014 году из Ленты ушла старая команда, уровень желтизны издания пошел вверх, а качество текста и редактуры — вниз. Со временем, периодически по инерции продолжая читать Ленту, я стал замечать, что модели заголовков новостей повторяются: «Обнаружено [вставить псевдо-сенсацию]», «Путин [что-то сделал]», «Безработный москвич [описание его приключений (https://meduza.io/shapito/2015/12/12/samyy-bogatyy-zlodey-strany-udivitelnye-priklyucheniya-bezrabotnogo-moskvicha)]» и так далее. Это была первая вводная.

Talk Python to Me: #143 Tuning Python Web App Performance
https://talkpython.fm/episodes/show/143/tuning-python-web-app-performance

Создаем рабочее окружение на Amazon EC2 из PyCharm
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/ZjOA0Ny37q4/

#python #pydigest

Привет Python-нистам! Перед вами свежий Python Дайджест.

В выпуске вы найдете:

- Microsoft размышляет о добавлении Python как скриптового языка в Excel
- Smart IDReader SDK — как написать Telegram-бота для распознавания документов на Python за 5 минут
- Генерируем заголовки фейковых новостей в стиле Ленты.ру
- Docker: остановить контейнеры которые работают больше недели
- Материалы открытого курса OpenDataScience и Mail.Ru Group по машинному обучению и новый запуск
- Аудио-подкаст: Talk Python to Me: #143 Tuning Python Web App Performance
- [Видео] Iterations of Evolution: The Unauthorized Biography of the For-Loop
- [Видео] Пишем J.A.R.V.I.S на Python
- memory_utils - утилита для предотвращения утечек памяти
- asciietch - рисуем ascii графики

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/209/

Microsoft размышляет о добавлении Python как скриптового языка в Excel
https://www.bleepingcomputer.com/news/microsoft/microsoft-considers-adding-python-as-an-official-scripting-language-to-excel/

[Видео] Iterations of Evolution: The Unauthorized Biography of the For-Loop
https://www.youtube.com/watch?v=2AXuhgid7E4

Доклад David Beazley

[Видео] Пишем J.A.R.V.I.S на Python
https://www.youtube.com/watch?v=2eoudIBVW9w

Google's Text-To-Speech + Python

Лучшие практики Salt + Python
https://mirceaulinic.net/2017-12-19-salt-pure-python/

fossor - система поиска сломанных хостов и сервисов с плагинами
https://github.com/linkedin/fossor

memory_utils - утилита для предотвращения утечек памяти
https://github.com/jtushman/memory_utils

asciietch - рисуем ascii графики
https://github.com/linkedin/asciietch

Instagram открыл код системы аннотации типов MonkeyType
http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=47787

Программировать хочу, пусть меня научат! Образовательные проекты Avito
https://habrahabr.ru/post/345314/?utm_campaign=345314

Нам кажется очень важным способствовать тому, чтобы начинающие (и не только) разработчики узнавали о самых крутых технологиях на рынке. Поэтому мы делаем целый пул образовательных онлайн-проектов в партнёрстве с лучшими площадками. Подробно о них рассказываю под катом, там же раскрываю наши планы на будущее.

Быстрейший способ удалить дубликаты из списка
https://www.peterbe.com/plog/fastest-way-to-uniquify-a-list-in-python-3.6

Массивы в Python
https://www.programiz.com/python-programming/array

А теперь по-русски. Выпуск 4. Логгинг
http://pythonz.net/articles/132/?utm_campaign=promo&utm_medium=link&utm_source=rss

Как же называется процесс записи в журнал событий?

multiprocessing — Manage Processes Like Threads — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/12/25/multiprocessing-manage-processes-like-threads-pymotw-3/

Модифицируем Python за 6 минут
https://habrahabr.ru/post/345526/?utm_campaign=345526

На этой неделе я сделал мой первый pull-request (https://github.com/python/cpython/pull/1069) в основной проект CPython. Его отклонили :-( Но чтобы не тратить полностью свое время, я поделюсь своими выводами о том, как работает CPython и покажу вам как легко изменить синтаксис Python.


Я собираюсь показать вам как добавить новую фичу в синтаксис Python. Эта фича — оператор инкремента/декремента, стандартный оператор для большинства языков. Чтобы убедиться — откройте REPL и попробуйте:

Асинхронная загрузка больших датасетов в Tensorflow
https://habrahabr.ru/post/345546/?utm_campaign=345546

В Сети много тюториалов и видеолекций, и других материалов обсуждающих

основные принципы, архитектуру, стратегии обучения и т.д. Традиционно, обучение нейронных сетей производится путем предявления нейронной сети пакетов

изображений из обучающей выборки и коррекции коэффициентов этой сети
методом обратного распространения ошибки (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8). Одним из

наиболее популярных инструментов для работы с нейронными сетями является

библиотека Tensorflow (https://www.tensorflow.org/) от Google.

Где хранить бизнес логику в Django
http://apirobot.me/posts/where-to-put-business-logic-in-django

Толстые модели (fat models), тонкие представления (thin views), тупые шаблоны (stupid templates) - один из распространенных подходов к структурированию Django приложений. Цель подхода - вынести бизнес логику из представлений и шаблонов, и поместить ее в модели. Очевидно, что представления и шаблоны не должны содержать бизнес логику, так как они имеют совсем другие обязанности. Но выносить логику в модели не лучший вариант. Это приводит к тому, что модели становятся слишком большими и имеют слишком много обязанностей. Получаются так называемые объекты боги (god objects). Из-за их сложности код сложно понять, тестировать и поддерживать.