Авторизация с помощью JWT с Django, Axios и Vue
https://www.pydanny.com/drf-jwt-axios-vue.html

Мобильное приложение на Python c kivy/buildozer. Лекция в Яндексе
https://habrahabr.ru/post/354030/?utm_campaign=354030

Не факт, что вам потребуется написать серьёзное приложение на Python. А вот быстро собрать работающий сервис, чтобы «продать» его заказчику, — почему нет? Python универсален, и опыт создания мобильного софта на этом языке может оказаться полезным. Владислав Шашков из Сбербанка рассказал о том, как строится разработка с помощью фреймворка kivy.

Применяем Deep Watershed Transform в соревновании Kaggle Data Science Bowl 2018
https://habrahabr.ru/post/354040/?utm_campaign=354040

Представляем вам перевод статьи по ссылке (https://spark-in.me/post/playing-with-dwt-and-ds-bowl-2018) и оригинальный докеризированный код (https://github.com/snakers4/ds_bowl_2018). Данное решение позволяет попасть примерно в топ-100 на приватном лидерборде на втором этапе конкурса среди общего числа участников в районе нескольких тысяч, используя только одну модель на одном фолде без ансамблей и без дополнительного пост-процессинга. С учетом нестабильности целевой метрики на соревновании, я полагаю, что добавление нескольких описанных ниже фишек в принципе может также сильно улучшить и этот результат, если вы захотите использовать подобное решение для своих задач.

Разбираемся с тестированием в Python
https://mattjegan.com/Getting-started-with-Python-testing/

Чтение части HTTP пакета и requests
https://blog.petrzemek.net/2018/04/22/on-incomplete-http-reads-and-the-requests-library-in-python/

MUNIT-Tensorflow - Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
http://github.com/taki0112/MUNIT-Tensorflow

Пишем калькулятор на Python + Qt
https://martinfitzpatrick.name/article/calculator-python-qt/

Скачиваем видео из Facebook
https://pythontips.com/2018/04/23/1576/

Запускаем Keras модель на iOS с CoreML
https://www.pyimagesearch.com/2018/04/23/running-keras-models-on-ios-with-coreml/

Hypothesis — Краткое руководство
https://habrahabr.ru/post/354144/?utm_campaign=354144

Hypotesis — Детали и дополнительные функции
https://habrahabr.ru/post/354146/?utm_campaign=354146

rutimeparser - парсим дату и время на русском языке
https://github.com/orsinium/rutimeparser

Pipenv: введение в новый инструмент управления пакетами
https://realpython.com/pipenv-guide/

pytorch-summary - `model.summary()` для PyTorch
http://github.com/sksq96/pytorch-summary

PYCON RUSSIA 2018 пройдёт 22-23 июля. Save the date
https://habr.com/post/354294/?utm_campaign=354294

Python-разработчики, внимание: шестой российский PyCon (http://pycon.ru/2018/?utm_source=habr&utm_medium=post&utm_campaign=25_04) пройдёт 22-23 июля в отеле «Cronwell Яхонты Таруса» в 95 км. от Москвы. Доклады будут идти в два потока, плюс мастер-классы, Lightning Talks и афтепати.

Применение рекуррентных слоев для решения многоходовок
https://habr.com/post/354220/?utm_campaign=354220

Рекуррентные слои были изобретены еще в 80х Джоном Хопфилдом. Они легли в основу разработанных им искусственных ассоциативных нейронных сетей (сетей Хопфилда). Сегодня рекуррентные сети получили большое распространение в задачах обработки последовательностей: естественных языков, речи, музыки, видеоряда и тд.


В рамках задачи по Hierarchy reinforcement learning (https://blog.openai.com/learning-a-hierarchy/) я решил прогнозировать не одно действие агента, а несколько, используя для этого уже пред обученную сеть способную предсказать последовательность действий. В данной статье я покажу как реализовать “sequence to sequence” алгоритм для обучения этой самой сети а в последующей, постараюсь рассказать, как использовать ее в Q-learning обучении.

Hypothesis — параметры
https://habr.com/post/354318/?utm_campaign=354318

Hypothesis пытается использовать приемлемые значения в умолчаниях для своего поведения, но иногда этого недостаточно, и вам требуется настроить его.

PyCharm 2018.1.2
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/g8nxDAlqOf0/

gluon-cv - Gluon CV Toolkit
http://github.com/dmlc/gluon-cv

wavegan - используем GAN'ы для синтеза звука
http://github.com/chrisdonahue/wavegan