Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, глава 2

В прошлой главе мы видели, как нейросети могут самостоятельно обучаться весам и смещениям с использованием алгоритма градиентного спуска. Однако в нашем объяснении имелся пробел: мы не обсуждали подсчёт градиента функции стоимости. А это приличный пробел! В этой главе я расскажу быстрый алгоритм для вычисления подобных градиентов, известный, как обратное распространение.

Python в Visual Studio Code — июньский релиз

Мы рады сообщить, что расширение Python для Visual Studio Code от июня 2019 года уже доступно. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplaceили установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, просто перезапустив Visual Studio Code. Узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code можно в документации.

В этом выпуске мы внесли улучшения, которые перечислены в нашем журнале изменений, решив в общей сложности 70 проблем, включая связанные со средством просмотра графиков с окном Python Interactive и параллельными тестами с pytest. Обо всех изменениях читайте под катом.

Python 3 GUI: wxPython 4 Tutorial - Urllib & JSON Example

heroku-load-balancer - Load balancer for Heroku

Создаём нейронную сеть, предсказывающую рак груди за пять минут

Этот высокоуровневый урок рассчитан на новичков в машинном обучении и искусственном интеллекте. Для того, чтобы успешно создать нейронную сеть, необходимо:

• Установленный Python;
• Как минимум начальный уровень программирования;
• Пять минут свободного времени.

Сводка от pythonz.net 23.06.2019 — 30.06.2019

microblog - Flask Mega-Tutorial

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxxxiv) stackoverflow python report

ListenData: Python Data Structures

pipelines - Machine Learning Pipelines for Kubeflow

openbmc - OpenBMC Distribution

tfx - end-to-end platform for deploying production ML pipelines

Redis и сессии в Django

На пути к ядру Питона

Представляю вашему вниманию перевод статьи Toward a “Kernel Python” автора Glyph Lefkowitz (создателя фреймворка Twisted).

Что я узнал про оптимизацию в Python

Я использовал Python чаще, чем любой другой язык программирования в последние 4-5 лет. Python – преобладающий язык для билдов под Firefox, тестирования и инструмента CI. Mercurial также в основном написан на Python. Множество своих сторонних проектов я тоже писал на нем.

Во время своей работы я получил немного знаний о производительности Python и о его средствах оптимизации. В этой статье мне хотелось бы поделиться этими знаниями.

Мелкая питонячая радость #5: Dynaconf — управление настройками в проекте

Некоторые вопросы в мире питонячей разработки имеют магическую силу поднимать целые армии людей, направлять их на священную войну и заставлять кидать друг в друга целыми кучами аргументов, выкладок и кусков кода. Иногда, когда доводы заканчиваются, враждующие армии быстро переходят к ведению боевых действий с помощью перекидывание кучек вербальных экскрементов.

elasticsearch-py - Official Python low-level client for Elasticsearch.

Talk Python to Me: #218 Serverless Python functions in Azure

Audio

Вся мощь в JWT, JWS, JSS JWS, JWA, JWK and JWE и зачем они нужны​

Про тонкости, расширенные возможности, про цепочки подписей x.509, как можно организовать свои цепочки подписей. Ну и в общем, как устроить защищённое общение между своими/сторонними сервисами по стандартам RFC. Ну и конечно, как это все использовать на Python

Решение проблемы консистентности распределенных данных в микросервисах для Python-проектов

Сталкивались ли вы с проблемой: как быть с разделяемыми данными для приложения с микросервисной архитектурой? Как держать их в консистентом состоянии? Как сделать так, чтобы API для работы с этими данными не тормозили? Расскажу, какой подход мы выбрали в рамках нашего продукта и почему