Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем 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/