Python Дайджест. Выпуск 182

Типичный день в нейрокурятнике — куры часто еще и крутятся в гнезде

Чтобы довести, наконец, проект нейрокурятника до своего логического завершения, нужно произвести на свет работающую модель и задеплоить ее на продакшен, да еще и так, чтобы соблюдался ряд условий:

• Точность предсказаний не менее 70-90%;
• Raspberry pi в самом курятнике в идеале мог бы определять принадлежности фотографий к классам;
• Нужно как минимум научиться отличать всех кур друг от друга. Программа максимум — также научиться считать яйца;

В данной статье мы расскажем что же в итоге у нас получилось, какие модели мы попробовали и какие занятные вещи нам попались на дороге.

Bokeh — это мощная библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет визуализировать данные для веб-приложений, не написав ни строчки на javascript. Изучение библиотек для визуализации вроде d3.js может оказаться полезным, но гораздо легче написать несколько строк кода на Python, чтобы решить задачу.
С Bokeh мы можем создавать поразительно детальные интерактивные визуализации или же более простые вещи, вроде столбчатых диаграмм.
Давайте разберёмся, как можно использовать Flask и Bokeh для визуализации данных в веб-приложении.

Презентация

В общем случае в электрической цепи переходные процессы могут возникать, если в цепи имеются индуктивные и емкостные элементы, обладающие способностью накапливать или отдавать энергию магнитного или электрического поля. В момент коммутации, когда начинается переходный процесс, происходит перераспределение энергии между индуктивными, емкостными элементами цепи и внешними источниками энергии, если они подключенными к цепи. При этом могут возникать большие перенапряжения, сверхтоки, электромагнитные колебания, которые способны нарушить работу систем автоматики и других устройств, вплоть до выхода их из строя.

Аудио-подкаст

Словари в Питоне удивительно хороши. На протяжении многих лет различные идеи дополняли друг друга, чтобы образовать современную реализацию в Питоне 3.6.

Этот рассказ в картинках и коде объяснит ключевые идеи и их развитие в течении времени, затронет темы разделяемых ключей, компактности и версионирования.

Различные оптимизации сделали Python 3.6 быстрее Python 3.5. Давайте разберём, что и как было сделано.
Python 3.6 превосходит любую другу версию во многих тестах производительности. Мы познакомимся с результатами тестов на Python 2.7, 3.5 и 3.6.

Формат байткода и инструкции вызова функций были изменены для ускорения его исполнения. Новое соглашение «быстрого вызова» для C было добавлено, чтобы избежать создания временных кортежей и словарей. Метод разбора аргументов был оптимизирован с использованием внутреннего кеша. Операции над байтами, а также кодировками типа UTF-8 были оптимизированы благодаря новому API для создания байтовых объектов. Некоторые части asyncio были переписаны на C, чтобы получить до 25% ускорения. Функция PyMem_Malloc() теперь использует быстрый распределитель pymalloc, также предлагая небольшое увеличение скорости.

Приложение генерирует действия, которые повышают вашу приватность в глазах сервисов (Google, Alexa, Twitter, etc)