Классификатор звуков на TensorFlow

Первые шаги с GitPython

Библиотека для работы с Git репозиториями

Scraping, Geocoding, and Mapping Points with Scrapy, Geopy, and Leaflet

Парсинг и отображение на карте точек

Django Admin Range-Based Date Hierarchy django

Как улучшить производительность выборок с датами

Предсказываем увольнения работников

Пытаемся предугадать увольнение работника

Как взломать систему CAPTCHA за 15 минут с Machine Learning

Взламываем самый популярный Wordpress CAPTCHA Plug-in.

Flask 101: добавление, редактирование данных Flask

Flask 101: как добавить форму поиска Flask

Image classification with Keras and deep learning

subprocess — Spawning Additional Processes — PyMOTW 3

PyCharm: разработка в VM с Vagrant и Ansible

Используем Excel с pandas

Обзор учебный книг на Python для начинающих

Очень часто можно увидеть вопросы на том же тостере: «А какую книгу взять книгу, чтобы выучить технологи Х», и естественно в комментариях идет большое число мнений и большое число различных книг. В данной теме, я сделаю обзор самых популярных книг по Python для начинающих программистов, и дам четкое мнение – нужно ли их читать или нет (субъективно).

Нужно ли читать книги. Изучая новые технологии, я люблю читать книги по данной технологии, так как я получаю не только сухую информацию, но и субъективное мнение автора по пригодности данных технологий. И в отличие от видео-курсов, мне не приходится ждать, пока автор из себя выдавливает мысль. Да и читаю, я быстро.

Асинхронные задачи на Flask + Celery

Пример приложения

Command-Line утилита с помощью Click

TensorRT 3 - ускорение TensorFlow и поддержка Volta

Nvidia

Django 2.0: оконные выражения (Window expressions) Django

Как собрать dataset для обучения используя Google Images

sched — Timed Event Scheduler — PyMOTW 3

Прогресс бар для консоли со смайликами