HMTL - Hierarchical Multi-Task Learning

redis 3.0.1

keybind — глобальные горячие клавиши

О новом пакете, позволяющем настраивать глобальные клавиши на UNIX-подобных системах под X Window System.

cutie - Command line User Tools for Input Easification

chartify - строим графики

einops - Deep learning operations rethinked (supports tf, pytorch, chainer, gluon and others)

Flask-OpenTracing 1.0.0

httplib2 0.12.0

cryptography 2.4.1

Python Junior подкаст. Как быстро развернуть проект с нуля.

flask-rebar 1.1.0

SQLAlchemy 1.2.14

xonsh — python как замена shell

Удивительно, на на хабре до сих пор нет поста о такой, весьма интересной, замене шеллу как xonsh (github), с моей точки зрения синтаксис всяких shell'ов ужасен и не вижу никаких оснований сохранять его в 21 веке, а Python, в свою очередь, обладает прекрасным синтаксисом и массой других преимуществ, поэтому, на мой взгляд, он и должен быть языком автоматизации по умолчанию, чего и пытаеся достичь xonsh.

Какое-то время использую xonsh, поэтому думаю, что могу рассказать о нём достаточно для того, чтобы начать пользоваться.

Poetry - новый менеджер зависимостей в Python

Потоковая аналитика: быстрый запуск с SAS ESP

Применение аналитических алгоритмов на потоке данных сейчас одна из самых актуальных задач в области построения аналитических систем. Множество высокоточных предиктивных моделей, например, разработанных на показаниях с датчиков промышленных установок, уже готовы предупреждать серьезные аварии на производстве, но для этого их нужно выполнять на конечных устройствах («edge devices»), там, где показания с сенсоров поступают в реальном времени. Решить эту проблему и перенести аналитику в «онлайн» призван продукт SAS Event Stream Processing. В этой публикации хотелось поделится опытом его настройки на примере прикладной задачи – анализа изображений с видеокамер.

Разработка GUI на Tkinter: часть 3

Как опубликовать пакет на PyPI

Как создать чат-бота для ВКонтакте, используя Python, Django и webhook

Возможно я плохо искал, но я не смог найти подробного руководства по созданию бота на python с применением фреймворка Django и подхода webhook, работающего на хостинге от российской компании. В большинстве материалов говориться о применении фреймворка Flask и использования бесплатных хостингов Heroku и PythonAnywhere. Опыт сообщества Хабр меня выручает, поэтому я решил в знак благодарности потратить время на написание данной статьи. Опишу полученный практический опыт, чтобы дать возможность всем кто в этом заинтересован сэкономить время и лучше понять как сделать бота на Python с применением фреймворка Django на своём хостинге, используя подход webhook.

YOLO object detection with OpenCV

Pandas: как делать выборки строк и колонок