Аффинное преобразование изображений: Numpy, Pillow, OpenCV
https://stackabuse.com/affine-image-transformations-in-python-with-numpy-pillow-and-opencv/

Podcast.__init__: How To Include Redis In Your Application Architecture
https://www.pythonpodcast.com/redis-python-application-architecture-episode-201/

Аудио-подкаст

Обучение моделей TensorFlow с помощью Службы машинного обучения Azure
https://habr.com/ru/post/442120/?utm_campaign=442120

Для глубокого обучения нейронных сетей (DNN) с помощью TensorFlow служба «Машинное обучение Azure» предоставляет пользовательский класс TensorFlow средства оценки Estimator. Средство оценки TensorFlow в пакете Azure SDK (не следует путать с классом tf.estimator.Estimator) позволяет легко отправлять задания обучения TensorFlow для одноузловых и распределенных запусков в вычислительных ресурсах Azure. 

Хабрарейтинг: построение облака русскоязычных слов на примере заголовков Хабра
https://habr.com/ru/post/442626/?utm_campaign=442626

В последней части Хабрарейтинга был опубликован метод построения облака слов для англоязычных терминов. Разумеется, задача парсинга русских слов является гораздо более сложной, но как подсказали в комментариях, для этого существуют готовые библиотеки. Разберемся, как строить такую картинку: Также посмотрим облако статей Хабра за все годы. Кому интересно, что получилось, прошу под кат. 

Пишем API на Django с Django REST Framework и публикуем на Digital Ocean
https://pybit.es/django-rest-tips-api-digital-ocean.html

Пошаговый пример

Введение в Cython
http://okigiveup.net/an-introduction-to-cython/

Введение в декораторы
https://stackabuse.com/introduction-to-python-decorators/

Начало работы со службой «Машинное обучение Azure» с использованием пакета SDK для Python
https://habr.com/ru/post/442132/?utm_campaign=442132

В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области (https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/machine-learning/service/concept-azure-machine-learning-architecture) Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure.

Поддержка + и — для словарей
https://pythonz.net/articles/223/

Сложение и вычитание словарей становятся чуть реальнее.

Для чего нам в СИБУРе продвинутая аналитика
https://habr.com/ru/post/442910/?utm_campaign=442910

Когда у вас возникает какая-то проблема, вы начинаете искать способы ее решения, параллельно думая, как бы снова не пройтись по этим же самым граблям в следующий раз. Что бы вы ни делали, от небольших мобильных приложений до громоздких информационных систем, у ошибки всегда есть цена, и чем более критична отрасль, в которой используется ваш продукт, тем выше цена этой ошибки. Поэтому идеальной видится ситуация, когда вы работаете на опережение, а именно — пытаетесь предсказать возникновение проблемы до ее фактического наступления.

SOLID принципы
https://webdevblog.ru/solid-principy-chast-1/

В этой статье я расскажу про пять архитектурных принципов программирования, которые помогут сделать ваш код гибким, понятным и легко поддерживаемым. Все о чем будет рассказано далее находится в книги Роберт К. Мартин Гибкая разработка программ. Принципы, примеры, практика (Agile Software Development Principles, Patterns and Practices )

Распознавание номеров. Как мы получили 97% точности для Украинских номеров. Часть 2
https://habr.com/ru/post/439330/?utm_campaign=439330

Продолжаем рассказ о том как распознавать номерные знаки для тех кто умеет писать приложение «hello world» на python-е! В этой части научимся тренировать модели, которые ищут регион заданного объекта, а также узнаем как написать простенькую RNN-сеть, которая будет справляться с чтением номера лучше чем некоторые коммерческие аналоги.

В этой части я расскажу как тренировать Nomeroff Net под Ваши данные, как получить высокое качество распознавания, как настроить поддержку GPU и ускорить все на порядок…

[Видео] Python Junior подкаст. Помогают ли конференции разработчику решать крупные проблемы
https://www.youtube.com/watch?v=YhML0XyhuP8

ctyped 0.6.0 — ctypes на аннотациях типов
https://pythonz.net/articles/224/

О новом инструменте, упрощающем работу с ctypes.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxviii)
http://python-weekly.blogspot.com/2019/03/clxviii-stackoverflow-python-report.html

Talk Python to Me: #202 Building a software business
https://talkpython.fm/episodes/show/202/building-a-software-business

Аудио-подкаст

Вычисляем символьные выражения с нечеткими треугольными числами в python
https://habr.com/ru/post/443104/?utm_campaign=443104

Сегодня миниатюрный туториал о том, как сделать разбор строки с математическим выражением и вычислить его используя нечеткие треугольные числа. При соответствующих изменениях кода туториал сгодится для работы и с другими «кастомными» переменными. Справка: нечеткие треугольные числа — частный случай нечетких чисел (нечетких переменных на числовой оси). Ознакомиться подробнее рекомендую здесь (https://studfiles.net/preview/3674409/page:12/) и здесь (http://www.intuit.ru/studies/courses/87/87/lecture/20511?page=3).

Система скриптового 3д моделирования ZenCad
https://habr.com/ru/post/443140/?utm_campaign=443140

Та работа, которую я хочу представить вашему вниманию, есть попытка еще раз написать систему скриптового 3д моделирования. Написать так, как я её хотел бы видеть.
 
 
Рецепт системы ZenCad довольно прост. Концепт скриптового 3д моделирования OpenScad, геометрическое ядро OpenCascade, python3 в качестве клея, библиотека ленивых вычислений evalcache для агресивного кеширования вычислений. Добавить специй еще из пары-тройки инструментов, приправить gui под соусом PyQt, и подать к столу перемешав, но не взбалтывая.

#73 - Djangochat podcast, Django Recommended Reading and more
http://djangoweekly.com/blog/post/73-djangochat-podcast-django-recommended-reading-and-more

Аудио-подкаст

Снижает ли скорость снижение скорости?
https://habr.com/ru/post/442602/?utm_campaign=442602

Не так давно развернулись дискуссии на тему введения денежного штрафа за превышение скорости на более чем 10 км/ч от разрешенной. Традиционно для Интернета они ведутся неконструктивно, поэтому я в целом не поддерживаю ни одну сторону подобных холиваров.


Аргументы автовладельцев в массе сводятся к огрызаниям «мне надо», которые, разумеется, не тождественны. На значительную долю людей, вынужденно ездящих на работу по 50 км ежедневно через локации, не охваченные общественным транспортом, приходится не меньшая доля ездящих на машине «в булочную», что хорошо видно по этим самым машинам, оставленным утром у дома в первый же мало-мальский снег.


Со стороны урбанистов часто слышны довольно однобокая аргументация, заезженные частные примеры европейских стран, население которых иногда целиком сопоставимо с суточным московским автотрафиком, приемы вроде оскорбительных штампов про «быдлоповозки».


А когда наступает такая ситуация, нет ничего лучше, чем отбросить чужие эмоции и призвать двух беспристрастных помощников — матана и Питона.