MUNIT -  Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
http://github.com/NVlabs/MUNIT

assert и исключения в Python
https://stefan.sofa-rockers.org/2018/04/16/assertions-and-exceptions/

No2Pads - пишем блокнот на PyQt
https://martinfitzpatrick.name/article/notepad-editor-python-qt/

Keras и Convolutional Neural Networks (CNNs)
https://www.pyimagesearch.com/2018/04/16/keras-and-convolutional-neural-networks-cnns/

Работаем с JSON из Python
https://realpython.com/python-json/

Python модули и пакеты
https://realpython.com/python-modules-packages/

Hallucinogenic Deep Reinforcement Learning Using Python and Keras
https://applied-data.science/blog/hallucinogenic-deep-reinforcement-learning-using-python-and-keras

rebound - Command-line debugger
http://github.com/shobrook/rebound

Разбираемся с Qt на Python
http://www.blog.pythonlibrary.org/2018/04/18/getting-started-with-qt-for-python/

Автоматизация криптоторговли с Django и Celery
https://habrahabr.ru/post/353732/?utm_campaign=353732

В свете бурного развития криптоиндустрии и криптоторговли в частности, наша команда, в рамках эксперимента, решила создать торгового робота, основной целью которого является торговля на криптоплощадке poloniex (https://poloniex.com/). В этой статье я постараюсь рассказать о всех трудностях, возникших во время написания робота, а так же о результатах, которых нам удалось достичь.

Python 3.7: введение в Data Classes
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/wSTZhqPpCRo/

Мега-Учебник Flask, Часть XX: Магия JavaScript
https://habrahabr.ru/post/353804/?utm_campaign=353804

Это двадцатый выпуск серии Мега-учебника Flask, в котором я собираюсь добавить всплывающее окно, появляющееся при наведении указателя мыши на имя пользователя.

Ассоциативные правила, или пиво с подгузниками
https://habrahabr.ru/post/353502/?utm_campaign=353502

Обучение на ассоциативных правилах (далее Associations rules learning — ARL) представляет из себя, с одной стороны, простой, с другой — довольно часто применимый в реальной жизни метод поиска взаимосвязей (ассоциаций) в датасетах, или, если точнее, айтемсетах (itemsests). Впервые подробно об этом заговорил Piatesky-Shapiro G [1] (https://habrahabr.ru/company/ods/blog/353502/?utm_campaign=353502#1) в работе “Discovery, Analysis, and Presentation of Strong Rules.” (1991) Более подробно тему развивали Agrawal R, Imielinski T, Swami A в работах “Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases” (1993) [2] (https://habrahabr.ru/company/ods/blog/353502/?utm_campaign=353502#2) и “Fast Algorithms for Mining Association Rules.” (1994) [3] (https://habrahabr.ru/company/ods/blog/353502/?utm_campaign=353502#3).

Прощай manage.py
https://lincolnloop.com/blog/goodbye-managepy/

Ссылаемся на модель User
https://wsvincent.com/django-referencing-the-user-model/

Пишем простой SOCKS сервер на Python
http://rushter.com/blog/python-socks-server/

django-lifecycle -  пишем хуки на сигналы
http://github.com/rsinger86/django-lifecycle

RTA - Red team Arsenal - сканер уязвимостей
http://github.com/flipkart-incubator/RTA

Talk Python to Me: #158 Quantum Computing and Python
https://talkpython.fm/episodes/show/158/quantum-computing-and-python

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cxxii)
http://python-weekly.blogspot.com/2018/04/cxxii-stackoverflow-python-report.html