Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
По этой ссылке вы найдете большой документ об фреймворке для распределенного "глубого обучения". Затронуты вопросы тестирования Deep Neural Network (DNN), big data, и машинное обучение
Библиотека для превращения изображения в лего-подобную
Библиотека позволяет организовать работу с деревьями. Это будет очень просто и производительно. НО! Используется БД - Postgresql
Проект служит хорошим примером соединения vimL (языка Vim) и Python для создания плагина.
agate - библиотека для анализа данных, которая оптимизируется для людей, а не для машин. При использовании agate множество рутинных задач берет на себя автоматика предоставляя наружу понятный API
memorpy с помощью ctypes позволяет находить запущенные программы на Windows и редактировать их блоки памяти.
Анонс torrentool 0.1.0 — нового инструмента для манипуляций над .torrent-файлами и не только.
Статья про синтаксис Python
При тестировании приложения постоянно надо придумывать граничные условия и на них проверять. Но такой подход ресурсо-затратный. В этой статье вы найдете пример генерации тестов в автоматическом режиме.
В туториале вы найдете базовые основы машинного обучения, небольшие примеры, термины
В посте вы найдете анализ обложек журнала Time на предмет поиска зависимостей и закономерностей
В посте вы найдете руководства по методам и классам. Узнаете почему же Python это ОО язык
Статья описывает алгоритм поиска дубликатов среди картинок. Там же вы сможете найти рабочий код.
Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#2.9. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/