StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cclv)
http://python-weekly.blogspot.com/2020/12/cclv-stackoverflow-python-report.html

Test and Code: 140: Testing in Scientific Research and Academia - Martin Héroux
https://testandcode.com/140

Audio

Talk Python to Me: #295 GIS + Python
https://talkpython.fm/episodes/show/295/gis-python

Audio

Как прогнозировать результаты спортивных матчей с помощью проекта ML на Python Pandas, Keras, Flask, Docker и Heroku
https://habr.com/ru/post/534078/?utm_campaign=534078&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Во время Чемпионата мира по регби в 2019 году я сделал небольшой научный проект Data Science, чтобы попытаться спрогнозировать результаты матчей, написав о нем здесь (https://towardsdatascience.com/using-machine-learning-to-predict-sport-scores-a-rugby-world-cup-example-f699fd552673?sk=052e7a0d71f68421a97e1996f3b05727). Я развил проект до примера от начала до конца, чтобы продемонстрировать, как развернуть модель машинного обучения в виде интерактивного веб-приложения.

PyCharm 2020.3.1
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/kVjCIwkS9nY/

Detecting ArUco markers with OpenCV and Python
https://www.pyimagesearch.com/2020/12/21/detecting-aruco-markers-with-opencv-and-python/

imapautofiler 1.10.0
https://doughellmann.com/blog/2020/12/21/imapautofiler-1-10-0/

Podcast.__init__: Turning Notebooks Into Collaborative And Dynamic Data Applications With Hex
https://www.pythonpodcast.com/hex-collaborative-notebooks-episode-294/

Audio

Обучение на табличных данных. TABNet. Часть 2. Реализация
https://habr.com/ru/post/534252/?utm_campaign=534252&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Декодирование табличных объектов: Предлагаем архитектуру декодера для восстановления табличных функций по закодированным представлениям, полученным с помощью кодировщика TabNet. Декодер состоит из блоков преобразователей признаков, за которыми следуют слои FC на каждом шаге принятия решения. Выходные данные суммируются для получения реконструированных функций.

Не баян: ищем дубликаты изображений на основе Milvus с индексом FAISS внутри
https://habr.com/ru/post/534462/?utm_campaign=534462&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В user-generated проектах часто приходится бороться с дубликатами, а для нас это особенно актуально, так как основной контент мобильного приложения iFunny — это изображения, которые постятся десятками тысяч ежедневно. Для поиска повторов мы написали отдельную систему, чтобы облегчить процесс и сэкономить море времени.

Ещё раз о производительности фреймворков Python для веб разработки
https://habr.com/ru/post/534532/?utm_campaign=534532&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно мне пришлось начинать проект нового веб сервиса, и я решил протестировать максимальную нагрузочную способность Django, а заодно сравнить её с Flask’ом и AIOHTTP. Результат показался мне неожиданным, поэтому я «просто оставлю» его тут.


На диаграммах ниже приведены результаты простейшего Apache Benchmark’a (https://httpd.apache.org/docs/2.4/programs/ab.html) для фреймворков Django (https://www.djangoproject.com/) версии 3.1, Flask (https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/) 1.1 и AIOHTTP (https://docs.aiohttp.org/en/stable/) 3.7. AIOHTTP работает в «штатном» однопоточном асинхронном режиме, Django и Flask обслуживаются синхронным WSGI сервером Gunicorn (https://gunicorn.org/) с числом потоков, равным числу доступных ядер процессора * 2. ASGI в тесте не участвовал.

Learn PyQt: Animating custom widgets with QPropertyAnimation
https://www.learnpyqt.com/tutorials/qpropertyanimation/

Как джуниор Python-разработчику стать мидлом за год
https://habr.com/ru/post/534266/?utm_campaign=534266&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я Рома, менеджер продукта в Яндекс.Практикуме, где развиваю курс «Мидл Python-разработчик (https://praktikum.yandex.ru/middle-python/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_term=23_12_20&utm_campaign=pr_content_mpython_habr)». Мы делаем из начинающих разработчиков крепких мидлов с инженерным мышлением. Сегодня хочу поделиться небольшими заметками о том, над чем стоит работать, если вы джуниор, который хочет стать мидлом.

Python Bytes: #213 Uh oh, Vulcans have infiltrated Flask
https://pythonbytes.fm/episodes/show/213/uh-oh-vulcans-have-infiltrated-flask

Podcast

Решаем мини-игру про взлом протокола в Cyberpunk 2077 за 50 строк на Python
https://habr.com/ru/post/534662/?utm_campaign=534662&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Если вы хотя бы отдалённо интересуетесь играми и не прожили последнюю пару лет в тайге, то, вероятно, слышали что-нибудь о Cyberpunk 2077. После долгого ожидания она наконец вышла! И в ней есть мини-игра про взлом! И чем больше получишь в ней очков, тем ценнее приз! Может ли магия Python дать нам преимущество в этом жестоком Нете? Разумеется.

Talk Python to Me: #296 Python in F1 racing
https://talkpython.fm/episodes/show/296/python-in-f1-racing

Audio

Refactoring Enrollment - Building SaaS #84
https://www.mattlayman.com/building-saas/refactoring-enrollment/

Podcast

Я единственный из 1400, или самый крутой рекрутинг, что я проходил
https://habr.com/ru/post/534902/?utm_campaign=534902&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я уже лет 10 пишу код на питоне, и последние 2.5 года стабильно работал на американскую компанию. Наверно, многим знакома история, когда ты кодишь-кодишь, вроде всё неплохо, и внезапно ты - самый знающий и опытный в команде и добро пожаловать в тим лиды. Астрологи объявили неделю менеджмента, количество кода снизилось на 100%.Попробовав себя менеджером, я понял, что я дебил (как менеджер), и начал искать другую работу. Ребятушки, я офигел от того, насколько разный подход у компаний к найму. И мне кажется, я нашёл кое-что интересное, а если точнее - самый логичный и организованный процесс найма, что я видел. Да что же там?

Опыт сопряжения Java, JavaScript, Ruby и Python в одном проекте посредством GraalVM
https://habr.com/ru/post/534044/?utm_campaign=534044&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В прошлом месяце вышла стабильная LTS-версия многоязычной среды выполнения GraalVM 20.3.0 (https://www.graalvm.org/) от корпорации Oracle (https://www.oracle.com/) и мне захотелось испробовать её для решения какой-нибудь интересной практической задачи. Для тех кто не в курсе, приведу краткое описание этой новой платформы. GraalVM позволяет использовать в едином окружении различные популярные языки программирования и обеспечивает их разностороннее взаимодействие в рамках некоторой общей среды выполнения.

Как мы обучили нейросеть генерировать тени на фотографии
https://habr.com/ru/post/528800/?utm_campaign=528800&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Разрабатывать GAN не так трудно, как кажется на первый взгляд. В научном мире существует множество статей и публикаций на тему генеративно-состязательных сетей. В этой статье я покажу вам, как можно реализовать архитектуру нейросети и решение, предложенное в одной из научных статей. В качестве опорной статьи я выбрал ARShadowGAN (https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Liu_ARShadowGAN_Shadow_Generative_Adversarial_Network_for_Augmented_Reality_in_Single_CVPR_2020_paper.html) — публикация о GAN, генерирующей реалистичные тени для нового, вставленного в изображение объекта. Поскольку от оригинальной архитектуры я буду отклоняться, то дальше я буду называть своё решение ARShadowGAN-like.