Django 3 Tutorial & CRUD Example with MySQL and Bootstrap

Podcast.__init__: Using Deliberate Practice To Level Up Your Python

Audio

Логистическая регрессия на Python

Keras Functional API в TensorFlow

В Keras есть два API для быстрого построения архитектур нейронных сетей Sequential и Functional. Если первый позволяет строить только последовательные архитектуры нейронных сетей, то с помощью Functional API можно задать нейронную сеть в виде произвольного направленного ациклического графа, что дает намного больше возможностей для построения сложных моделей. В материале перевод руководства, посвященного особенностям Functional API, с сайта TensorFlow.

spotipy - Spotify Web API wrapper

Что принёс нам Pandas 1.0

9 января состоялся релиз Pandas 1.0.0rc. Предыдущая версия библиотеки — 0.25.

Первый мажорный релиз содержит множество замечательных нововведений, в том числе улучшенное автоматическое суммирование датафреймов, больше форматов вывода, новые типы данных и даже новый сайт документации.

Все изменения можно посмотреть здесь, в статье же мы ограничимся небольшим, менее техническим обзором самого главного.

Сводка новостей от pythonz.net 05.01.2020 — 12.01.2020

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccx)

scalene - производительный профайлер памяти и CPU

PyDev 7.5.0

flair - A very simple framework for state-of-the-art Natural Language Processing (NLP)

Разработка идеального pypi пакета с поддержкой разных версий python

Это небольшой мануал/история о том, как создать "идеальный" pypi пакет для python, который каждый желающий сможет установить заветной командой:

pip install my-perfect-package

Ориентирована на новичков, но призываю и профессионалов высказать свое мнение, как можно улучшить "идеальный" пакет. Поэтому прошу под кат.

graphene-django - Integrate GraphQL into your Django project.

Повышение продуктивности при работе с Jupyter Notebook за 5 минут

Для начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно.

Эксперименты с нейронными сетями на данных сейсморазведки

Сложность интерпретации данных сейсмической разведки связана с тем, что к каждой задаче необходимо искать индивидуальный подход, поскольку каждый набор таких данных уникален. Ручная обработка требует значительных трудозатрат, а результат часто содержит ошибки, связанные с человеческим фактором. Использование нейронных сетей для интерпретации может существенно сократить ручной труд, но уникальность данных накладывает ограничения на автоматизацию этой работы.

Данная статья описывает эксперимент по анализу применимости нейронных сетей для автоматизации выделения геологических слоев на 2D-изображениях на примере полностью размеченных данных из акватории Северного моря.

Отслеживаем прогресс выполнения в Python

Индикаторы прогресса (progress bar) — визуальное отображение процесса работы. Они избавляют нас от необходимости беспокоиться о том, не завис ли скрипт, дают интуитивное представление о скорости его выполнения и подсказывают, сколько времени осталось до завершения.

Человек ранее не использовавший индикаторы прогресса может предположить, что их внедрение может сильно усложнить код. К счастью, это не так. Небольшие примеры ниже покажут, как быстро и просто начать отслеживать прогресс в консоли или в интерфейсе быстро набирающей популярность графической библиотеки PySimpleGUI.

Python Bytes: #163 Meditations on the Zen of Python

Talk Python to Me: #246 Practices of the Python Pro

Audio

Xverse - извлекаем features из dataset

Build GUI layouts with Qt Designer for PyQt5 apps