Удаленная разработка на Raspberry Pi: проверка качества интернета (Part 1)

PyMessager - SDK и Flask API для чатботов Facebook Message Platform

Оптимизация производительности Django проектов (часть 2)

Это продолжение серии статей про оптимизацию Django приложений. Первая часть доступна здесь и рассказывает о профилировании и настройках Django. В этой части мы рассмотрим оптимизацию работы с БД (модели Django).

Django 1.11+ django.contrib.auth Class Based Views - Part 1 Django

Django Tips #20 работа с несколькими settings файлами

Настройка окружения для разработки

inspect — Inspect Live Objects — PyMOTW 3

Дуг Хеллманн. Тип данных Decimal.

Дуг Хеллманн. Функции для работы со временем, библиотека time.

Классификация дорожных знаков для само-управляемой машины

Определение полосы для само-управляемой машины

Детектор машин для само-управляемой машины

Используем машинное обучение и компьютерное зрения для определения машин поблизости

Как построить простую нейронную сеть в 9 строк кода

Быстрые суффиксные массивы на Python

Метод оптимизации Нелдера — Мида. Пример реализации на Python

Метод Нелдера — Мида — метод оптимизации (поиска минимума) функции от нескольких переменных. Простой и в тоже время эффективный метод, позволяющий оптимизировать функции без использования градиентов. Метод надежен и, как правило, показывает замечательные результаты, хотя и отсутствует теория сходимости. Используется по умолчанию в функции optimize из модуля scipy.optimize популярной библиотеки для языка python, которая используется для математических расчетов.

Как делать тесты производительности

Статья описывает несколько способов ускорения кода для микро-бенчмарков

Jython 2.7.1

Django bugfix release: 1.11.3 Django

datasploit - инструмент манипуляции с данных разных форматов

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (lxxx)