Size: a a a

2018 February 02
PythonDigest
Введение в нейронные сети на Scikit-Learn
http://stackabuse.com/introduction-to-neural-networks-with-scikit-learn/
источник
PythonDigest
pydlt - PyTorch based Deep Learning Toolbox
http://github.com/dmarnerides/pydlt
источник
PythonDigest
Python + Memcached: Efficient Caching in Distributed Applications
https://realpython.com/blog/python/python-memcache-efficient-caching/
источник
PythonDigest
captivox - крутые анимации на pyqt5 и parametrics
http://github.com/expectocode/captivox
источник
PythonDigest
minigo - реализация AlphaGoZero
http://github.com/tensorflow/minigo
источник
PythonDigest
О скорости Python в часто используемых сценариях
http://pythonz.net/articles/141/?utm_source=rss&utm_medium=link&utm_campaign=promo

Вопрос о производительности Питона поднимается с завидной регулярностью. Так почему бы не вернуться к нему и сегодня?
источник
PythonDigest
Мега-Учебник Flask, Часть IX: разбиение на страницы (издание 2018)
https://habrahabr.ru/post/347926/?utm_campaign=347926

Это девятый выпуск серии Mega-Tutorial Flask, в котором я расскажу вам, как разбивать списки в базе данных.
источник
2018 February 03
PythonDigest
Парсинг сайтов или долгострои Московской области
https://habrahabr.ru/post/347996/?utm_campaign=347996

Ознакомившись с рынком первичного жилья в Московской области, мы, конечно же, столкнулись с наличием обманутых дольщиков и проблемных объектов, так называемых «долгостроев». Естественно, встал вопрос, насколько вероятна такая ситуация.
 
Была поставлена цель выполнить классификацию объектов первичного строительства по всеобъемлющему набору признаков: сведений об объекте, застройщике и т.д. Однако общедоступные данные оказались довольно скудными. Все же некоторую дескриптивную статистику собрать удалось…
источник
PythonDigest
AutoSploit - Automated Mass Exploiter
http://github.com/NullArray/AutoSploit
источник
PythonDigest
Программный синтез звука на ранних персональных компьютерах. Часть 1
https://habrahabr.ru/post/348036/?utm_campaign=348036

Это статья о первых программных синтезаторах, которые были когда-то созданы на самых обычных персональных компьютерах. Я даю несколько практических примеров по реализации простых методов звукового синтеза в историческом контексте.
источник
PythonDigest
cakechat - Emotional Generative Dialog System
http://github.com/lukalabs/cakechat
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
Django security releases issued: 2.0.2 and 1.11.10
https://www.djangoproject.com/weblog/2018/feb/01/security-releases/
источник
PythonDigest
kaggle-api - Official Kaggle API
http://github.com/Kaggle/kaggle-api
источник
PythonDigest
Как машины делают предсказания: поиск корреляций
https://medium.freecodecamp.org/how-machines-make-predictions-finding-correlations-in-complex-data-dfd9f0d87889
источник
PythonDigest
9 советов по работе с базой данных из Django
https://medium.com/@hakibenita/9-django-tips-for-working-with-databases-beba787ed7d3
источник
PythonDigest
[Видео] Raymond Hettinger - Python 3.7's New Data Classes
https://www.youtube.com/watch?v=lSnBvQjvqnA
источник
PythonDigest
datastream.io - фреймворк поиска аномалий
https://github.com/MentatInnovations/datastream.io

Ищем аномалии в реальном времени с помощью Python, ElasticSearch и Kibana.
источник
PythonDigest
NapkinML - реализация моделей машинного обучения на Numpy
https://github.com/eriklindernoren/NapkinML
источник
PythonDigest
pdvega - интерактивные графики на Vega-Lite для Pandas
http://github.com/jakevdp/pdvega
источник