Object detection: Bounding box regression with Keras, TensorFlow, and Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2020/10/05/object-detection-bounding-box-regression-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

Разработка графического профайлера Python FunctionTrace
https://habr.com/ru/post/521836/?utm_campaign=521836&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня мы делимся с вами переводом статьи создателя FunctionTrace — профайлера Python с интуитивно понятным графическим интерфейсом, который может профилировать многопроцессорные и многопоточные приложения и потребляет на порядок меньше ресурсов, чем другие профайлеры Python. Неважно, только учитесь ли вы веб-разработке на Python, либо уже давно используете его — всегда полезно понимать, что делает ваш код. О том, как появился этот проект, о деталях его разработки — далее под катом.

python-sql - 1.2.0
https://discuss.tryton.org/t/release-1-2-0-of-python-sql/3324

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за сентябрь 2020
https://habr.com/ru/post/522156/?utm_campaign=522156&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Мы не устаем восхищаться возможностями GPT-3 и рассказывать о сферах ее применения, но многие при этом видят в алгоритме угрозу своей профессии.

И компания VMO, которая занимается A/B тестированием, решила провести соревнование — профессиональные копирайтеры против GPT-3 (https://vwo.com/ab-testing-openai-gpt-3/).

Test and Code: 133: Major League Hacking - Jonathan Gottfried
https://testandcode.com/133

Audio

Выход стабильной версии Python 3.9.0
https://habr.com/ru/post/522170/?utm_campaign=522170&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Podcast.__init__: Threading The Needle Of Interesting And Informative While You Learn To Code - Episode 283
https://www.pythonpodcast.com/steven-lott-learn-to-code-episode-283/

Audio

Разработка модели в PySpark ML на датасете с разными типами данных для ржавых чайников
https://habr.com/ru/post/522296/?utm_campaign=522296&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Хочу раскрыть подробно одну интересную, но, к несчастью, не встречающуюся тему в документации Spark: как обучать модель в PySpark ML на датасете с разными типами данных (строковыми и числовыми)? Желание написать данную статью было вызвано необходимостью в течение нескольких дней просматривать Интернет в поисках необходимой статьи с кодом, ведь в официальном туториале от Spark приведён пример работы не то что с признаками одного типа данных, а вообще с одним признаком, а информация, как работать с несколькими колонками тем более разных типов данных, там отсутствует. Однако, подробно изучив возможности PySpark для работы с данными, у меня получилось написать рабочий код и понять как всё происходит, чем хочу поделиться и с вами. Так что полный вперёд, друзья!

Как сделать интерактивную карту с помощью Python и open source библиотек
https://habr.com/ru/post/521840/?utm_campaign=521840&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня делимся с вами пошаговым руководством создания интерактивных карт для веб-приложения или блога. Просто сохраните эту статью в закладках. Хоть и существует, например, библиотека d3.js, которая может создавать пользовательские карты, есть несколько инструментов еще проще. В этом посте посмотрим на три простые в обращении, но мощные библиотеки Python с открытым исходным кодом и поработаем с ними.

ipipou: больше чем просто нешифрованный туннель
https://habr.com/ru/post/522396/?utm_campaign=522396&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Здесь будет о нешифрованном IPv4 туннеле, но не о «тёплом ламповом», а о модерновом «светодиодном». А ещё тут мелькают сырые сокеты, и идёт работа с пакетами в пространстве пользователя.

PyCharm 2020.2.3
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/R4nXyLgScRo/

Визуализация при помощи генеративных алгоритмов: дифференциальная сетка (2D и 3D) и трещины
https://habr.com/ru/post/507608/?utm_campaign=507608&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Это развитие идей из публикации Визуализация при помощи генеративных алгоритмов: гифа, деревья, повторяющиеся и дифференциальные линии (на Python) (https://habr.com/ru/post/507602/), однако вам необязательно читать ее — все проекты, описанные здесь самодостаточны.


Все что вам необходимо знать: последнее время автору были особенно интересны биологические образы и дифференциальный рост. В посте есть результаты экспериментов с различными биологическими и физическими закономерностями, в частности дифференциальной сеткой, в том числе в 3D, и трещинами.

scikit-survival 0.14
https://k-d-w.org/blog/2020/10/scikit-survival-0.14-with-improved-documentation-released/

Use Django in Jupyter
https://www.codingforentrepreneurs.com/posts/use-django-in-jupyter/

Мелкая питонячая радость #10: конечные автоматы и глубокое обучение в несколько строк
https://habr.com/ru/post/521946/?utm_campaign=521946&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Конечно, самая большая радость этих дней — python 3.9. Но кроме этой радости кто-то должен ворошить github в поисках мелких приятностей, которые несут добро и свет тем, кто пишет на python.

Make A Landing Page - Building SaaS #75
https://www.mattlayman.com/building-saas/make-a-landing-page/

Talk Python to Me: #285 Dask as a Platform Service with Coiled
https://talkpython.fm/episodes/show/285/dask-as-a-platform-service-with-coiled

Audio

Keyboa: клавиатуры на максималках для ботов в Telegram
https://habr.com/ru/post/522720/?utm_campaign=522720&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Боты - одна из особенностей Telegram, сделавших мессенджер столь популярным. А его встроенные клавиатуры дают разработчикам большую свободу взаимодействия с пользователями.
Keyboa  (https://github.com/torrua/keyboa)помогает создавать встроенные клавиатуры любой сложности для ботов, разработанных на базе pyTelegramBotAPI (https://github.com/eternnoir/pyTelegramBotAPI).

The Real Python Podcast – Episode #30: Exploring the New Features of Python 3.9
https://realpython.com/podcasts/rpp/30/

Audio

Python map(): обработка массивов без циклов
https://webdevblog.ru/python-map-obrabotka-massivov-bez-ciklov/

Перевод: Leodanis Pozo Ramos (https://realpython.com/python-map-function/#author) — Python’s map(): Processing Iterables Without a Loop (https://realpython.com/python-map-function/)