Intro to anomaly detection with OpenCV, Computer Vision, and scikit-learn

Используем Markdown для верстки HTML Email

TensorRT 6.x.x.x — высокопроизводительный инференс для моделей глубокого обучения (Object Detection и Segmentation)

В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования TensorRT, RetinaNet на базе репозитория github.com/aidonchuk/retinanet-examples (это форк официальной репы от nvidia, который позволит начать использовать в продакшен оптимизированные модели в кратчайшие сроки). Пролистывая сообщения в каналах сообщества ods.ai, я сталкиваюсь с вопросами по использованию TensorRT, и в основном вопросы повторяются, поэтому я решил написать как можно более полное руководство по использованию быстрого инференса на основе TensorRT, RetinaNet, Unet и docker.

Сводка новостей от pythonz.net 12.01.2020 — 19.01.2020

Используем Cura на 3D SLA принтере Photon

Как это бывает, решил изучить новые технологии 3д печати и купил себе 3D SLA принтер Photon, но его софт а именно слайсер оставляет желать лучшего, очень уж он слабоват. Нет контроля заполнения, поддержки плохо управляются и т.п… В общем решил я это дело обойти с помощью Cura, просто решил что может сработать и можно заюзать его… Поискал в сети описание формата Photon, он оказался довольно простым… И вот что из этого вышло

Python 3.5 Реализация параллелизма с использованием asyncio

Перевод главы 13 Параллелизм
из книги ‘Expert Python Programming’,
Second Edition
Michał Jaworski & Tarek Ziadé, 2016

Чтение бинарных данных на Python

Путешествие к центру… docker image. Или как скачать образ из registry без docker

За 3 дня до нового года появилась задача, передать клиенту наше ПО через менеджера, на флешке. ПО – это микросервисная платформа в несколько десятков docker-образов с множеством настроек и “километровым” helm-чартом

Variable-Length Arguments with *args and **kwargs

Python (+numba) быстрее си — серьёзно?! Часть 1. Теория

Давно собирался написать статью о numba и о сравнении её быстродействия с си. Статья про хаскелл «Быстрее, чем C++; медленнее, чем PHP» подтолкнула к действию. В комментариях к этой статье упомянули о библиотеке numba и о том, что она магическим образом может приблизить скорость выполнения кода на питоне к скорости на си. В данной статье — чуть более подробный разбор этой ситуации (часть 2) и рекомендации по «приручению» numba (часть 1).

Python (+numba) быстрее си — серьёзно?! Часть 2. Практика

Это вторая часть статьи про numba. В первой было историческое введение и краткая инструкция по эксплуатации numba. Здесь я привожу слегка модифицированный код задачи из статьи про хаскелл «Быстрее, чем C++; медленнее, чем PHP» с более детальными бенчмарками, графиками и пояснениями. Сразу оговорюсь, что я видел статью Ох уж этот медленный C/C++ и, скорее всего, если внести в код на си эти правки, картина несколько изменится, но даже в этом случае то, что питон способен превысить скорость си хотя бы в таком варианте, само по себе является примечательным.

Подборка @pythonetc, декабрь 2019

Новая подборка советов про Python и программирование из авторского канала @pythonetc.

Асинхронные задачи в Django с Django Q

Хаос зависимостей в Python

Знакомы ли вы с историей Python packaging? Ориентируетесь ли в форматах пакетов? Знаете ли, что распутывать клубок зависимостей придется даже когда кажется, что вот оно чудо — zero dependency? Уверен, что знакомы со всем этим не так хорошо, как автор библиотеки DepHell.

Python в Visual Studio Code – январский релиз 2020

Мы рады представить январский релиз 2020 расширения Python для Visual Studio Code. Вы можете скачать расширение из маркетплейса, или установить его напрямую из галереи расширений в Visual Studio Code. Если расширение Python у вас уже установлено, вы можете получить последнее обновление перезапустив Visual Studio Code. Подробности о поддержке Python в Visual Studio Code вы можете прочитать в документации.  

PyQT: форма ввода пароля

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.

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