Вариационные автокодировщики: теория и рабочий код
https://habr.com/post/429276/?utm_campaign=429276

Когда-нибудь задавались вопросом, как работает модель вариационного автокодировщика (VAE)? Хотите знать, как VAE генерирует новые примеры, подобные набору данных, на котором он обучался? Прочитав эту статью, вы получите теоретическое представление о внутренней работе VAE, а также сможете реализовать его самостоятельно. Затем я покажу рабочий код VAE, обученный на наборе рукописных цифр, и мы немного повеселимся, генерируя новые цифры!

Подборка @pythonetc, октябрь 2018
https://habr.com/post/429186/?utm_campaign=429186

Awesome flake8 extensions
https://github.com/DmytroLitvinov/awesome-flake8-extensions

Программный модуль оцифровки поврежденных документов
https://habr.com/post/429328/?utm_campaign=429328

Оптическое распознавание символов (OCR) — это процесс получения печатных текстов в оцифрованном формате. Если вы прочитали классический роман на цифровом устройстве или попросили врача поднять старые медицинские записи через компьютерную систему больницы, вы, вероятно, воспользовались OCR.
 
OCR делает ранее статический контент доступным для редактирования, доступным для поиска и для обмена. Но многие документы, стремящиеся к оцифровке, содержат кофейные пятна, выцветшие солнечные пятна, страницы с загнутыми уголками и множество морщин сохраняют некоторые печатные документы в не оцифрованном виде.

[Видео] Python Junior подкаст. Говорим об удалённой работе
https://www.youtube.com/watch?v=8f0ZZKpaJjg

Talk Python to Me: #185 Создание культуры Python 3 в Facebook
https://talkpython.fm/episodes/show/185/creating-a-python-3-culture-at-facebook

Аудио-подкаст

pampy - Pattern Matching
http://github.com/santinic/pampy

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами

В 255 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Что на самом деле проверяет Тест Тьюринга
- [Перевод] Создание GIF-анимации с помощью OpenCV
- [Перевод] Data Science в Visual Studio Code с использованием Neuron
- Создание и интегрирование бота VK в группу через VkBotLongPoll [Python]
- Расширения flake8 для проекта
- Как валидировать JSON схему в 10/100 раз быстрее
- Программный модуль оцифровки поврежденных документов
- Как создать процедуральный арт менее чем за 100 строк кода
- Вакансии для Python программистов. Дайджест за октябрь
- [Видео] Python Junior подкаст. Говорим об удалённой работе
- pampy - Pattern Matching
- pixyz - строим генеративный модели
- Awesome flake8 extensions

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/255/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Совершеннолетняя журналистика: от России до Кремля
https://habr.com/post/429270/?utm_campaign=429270

Анализ публикаций Lenta.ru за 18 лет (с сентября 1999 по декабрь 2017 гг.) средствами python, sklearn, scipy, XGBoost, pymorphy2, nltk, gensim, MongoDB, Keras и TensorFlow.

День открытых дверей курса  Machine Learning: онлайн 14 ноября
https://otus.ru/lessons/deep-learning-engineer/?utm_source=pythondigest&utm_medium=cpm&utm_campaign=ml&utm_term=python&utm_content=dod#event-158

Хочешь погрузится в machine/deep learning?
Онлайн-курс по Machine Learning проводит день открытых дверей.
Артур Кадурин расскажет, чем и как вы будете заниматься во время обучения, что будете делать в выпускном проекте и какие топовые IT-компании готовы собеседовать лучших выпускников.  И, конечно, ответит на ваши вопросы.
P.S. Проходи тест https://otus.pw/zTi8/ и сможешь получить скидку на курс.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cli)
http://python-weekly.blogspot.com/2018/11/cli-stackoverflow-python-report.html

weblate - web инструмент для контроля переводов
http://github.com/WeblateOrg/weblate

Что на самом деле проверяет Тест Тьюринга
https://habr.com/post/427259/?utm_campaign=427259

Некоторое время назад я предложил сыграть в Тест Тьюринга (https://habr.com/post/427123/) с моим ботом Мишей. Кто попробовал, тот знает, что игрок-робот определяется элементарно. Кто не пробовал, может прочитать об этом в первом же комментарии под той статьей.


Теперь настал момент устроить разбор полетов, рассказать об устройстве бота и сделать выводы.

pixyz - строим генеративный модели
http://github.com/masa-su/pixyz

Создание игры «Like coins» на Godot Engine. Часть 1
https://habr.com/post/429234/?utm_campaign=429234

"Godot Engine" очень быстро развивается и завоевывает сердца разработчиков игр со всего мира. Пожалуй, это самый дружелюбный и легкий в освоении инструмент для создания игр, и чтобы в этом убедиться, попробуем сделать небольшую 2D-игру. Для хорошего понимания процесса разработки игр, следует начинать именно с 2D-игр — это позволит снизить порог вхождения в более серьезный игрострой. Хотя сам по себе переход на 3D не столь сложная задача, как может показаться, ведь большинство функций в "Godot Engine" могут успешно использоваться как в 2D, так и 3D.

Котики vs нейросеть 2. Или запускаем SqueezeNet v.1.1 на Raspberry Zero в realtime (почти)
https://habr.com/post/429400/?utm_campaign=429400

После написания не совсем серьезной и не особо полезной в практическом ключе первой части (https://habr.com/post/428021/) меня слегка заглодала совесть. И я решил довести начатое до конца. То есть выбрать-таки реализацию нейросети для запуска на Rasperry Pi Zero W в реальном времени (конечно, насколько это возможно на таком железе). Прогнать её на данных из реальной жизни и осветить на Хабре полученные результаты.


Осторожно! Под катом работоспособный код и немного больше котиков, чем в первой части. На картинке коТ и коД соответственно.

pycm - Multi-class confusion matrix library
http://github.com/sepandhaghighi/pycm

Pandas: как делать выборки строк и колонок
https://www.marsja.se/pandas-sample-randomly-select-rows/

YOLO object detection with OpenCV
https://www.pyimagesearch.com/2018/11/12/yolo-object-detection-with-opencv/

Как создать чат-бота для ВКонтакте, используя Python, Django и webhook
https://habr.com/post/429628/?utm_campaign=429628

Возможно я плохо искал, но я не смог найти подробного руководства по созданию бота на python с применением фреймворка Django и подхода webhook, работающего на хостинге от российской компании. В большинстве материалов говориться о применении фреймворка Flask и использования бесплатных хостингов Heroku и PythonAnywhere. Опыт сообщества Хабр меня выручает, поэтому я решил в знак благодарности потратить время на написание данной статьи. Опишу полученный практический опыт, чтобы дать возможность всем кто в этом заинтересован сэкономить время и лучше понять как сделать бота на Python с применением фреймворка Django на своём хостинге, используя подход webhook.