pytorch-optimizer - коллекция готовых к использованию нестандартных оптимайзеров для pytorch

Коллекция включает AccSGD, AdaBound, AdaMod, AdamP, AggMo, DiffGrad, Lamb, Lookahead, NovoGrad, PID, QHAdam, QHM, RAdam, Ranger, RangerQH, RangerVA, SGDW, SGDP, Shampoo, Yogi.

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за июль 2020

Похоже, не один наш дайджест не обходится без упоминания разработок Open AI: в июле самой обсуждаемой темой в области машинного обучения стал новый алгоритм GPT-3. Технически это не одна модель, а целое семейство, которое для удобства обобщают под единым названием. В самой крупной модели используется 175 млрд параметров, а для обучения использовался датасет размером 570 Gb, в который вошли отфильтрованные данные из архивов Common Crawl и высококачественные данные WebText2, Books1, Books2 и Wikipedia.

Добавляем свои действия над элементами в Django Admin

Tesseract OCR for Non-English Languages

Test and Code: 124: pip dependency resolver changes

Audio

Django bugfix releases: 3.0.9 and 2.2.15

Python Bytes: #192 Calculations by hand, but in the compter, with Handcalcs

Audio

PyDev 7.7.0 released (mypy integration improvements, namespace packages)

Aiohttp + Dependency Injector — руководство по применению dependency injection

Пошаговая инструкция по построению aiohttp приложений применяя принцип dependency injection.

Мир без корутин. Костыли для программиста — asyncio

Тот, кто научился летать, ползать уже не будет. Но не должно быть и высокомерия к тому, кто «летать не может» в принципе. И то и другое вполне норма. И то и другое уважаемо и почетно. Для человека — это, как выбор профессии: вы, условно, либо летчик, либо шофер. Для тех же животных аналогично — вы либо орел, либо волк, т.е. либо летаете, либо бегаете (убегаете). Но только человек в своих понятиях, категориях, отношении и мыслях наделил персонажи характеристиками и выработал свое отношение к ним. Правда, с нюансами. Так, нет, наверное, почетнее и романтичнее профессии летчика, но попробуйте в этом убедить дальнобойщика или авиаконструктора?! И тут сложно возразить: космонавтов много даже сейчас, а второго Королева все еще нет!

Минимальный набор технологий для Websockets с Django в production

Сводка новостей от pythonz 26.07.2020 — 02.08.2020

Talk Python to Me: #275 Beautiful Pythonic Refactorings

Audio

Тесты на pytest с генерацией отчетов в Allure с использованием Docker и Gitlab Pages и частично selenium

Этот текст предназначен для начинающих тестировщиков, желающих понять как делать отчеты на allure с историей тестов, также разъяснить где их хранить, чтобы в отчет мог заглянуть любой участник вашей команды.

asgi-cli - вызываем ASGI приложение из командой строки

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxxxviii)

The Real Python Podcast – Episode #20: Building PDFs in Python with ReportLab

Как переписать SQL-запросы на Python с помощью Pandas

В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах. Перед вами — перевод, а оригинал вы можете найти в блоге towardsdatascience.com.

Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (2/3). База данных

В предыдущей статье в рамках коммерческого проекта по анализу рынка фотостудий рассмотрел создание парсинга: выгрузка списка фотостудий, списка залов, данных по бронированию с момента открытия зала до последней брони.

Логгирование в Django (начальный обзор)

Django — один из самых популярных веб фреймворков Python, используемый многими организациями. Поскольку он использует встроенное средство ведения логов Python logging, использование логов в Django совсем несложная задача.