Python Дайджест. Выпуск 316

Это небольшой мануал/история о том, как создать "идеальный" pypi пакет для python, который каждый желающий сможет установить заветной командой:

pip install my-perfect-package

Ориентирована на новичков, но призываю и профессионалов высказать свое мнение, как можно улучшить "идеальный" пакет. Поэтому прошу под кат.

В материале предоставлен перевод руководства по автоматическом обновлению кода с TensorFlow 1.x до Tensorflow 2 с помощью скрипта обновления tf_upgrade_v2.

TensorFlow 2.0 включает много изменений API, таких как изменение порядка аргументов, переименование символов и изменение значений по умолчанию для параметров. Ручное исправление всех этих модификаций утомительно и подвержено ошибкам. Чтобы упростить изменения и сделать ваш переход на TF 2.0 как можно более плавным, команда TensorFlow создала утилиту tf_upgrade_v2, помогающую перейти от legacy кода к новому API.

Однажды мне потребовалось анализировать информацию с изображения и на выходе иметь тип объекта, его вид, а также, анализируя совокупность кадров, мне нужно было выдать идентификатор объекта и время пребывания в кадре, было нужно определять как перемещался объект и в поле зрения каких камер попадал. Начнем, пожалуй, с первых двух, о анализе кадров в совокупности речь пойдет в следующей части.

Сегодня я расскажу, как я применил алгоритмы глубинного обучения с подкреплением для управления роботом. Вкратце, поведаю о том, как создать «чёрный ящик с нейросетями», который на входе принимает архитектуру робота, а на выходе выдаёт алгоритм, способный им управлять.

Основой решения является алгоритм Advantage Actor Critic (A2C) с оценкой Advantage через Generalized Advantage Estimation (GAE).

Наступил 2020 год, а значит, Python 2 перестал поддерживаться. Если быть совсем точным, то основные разработчики уже перестали заниматься веткой, а выход релиза 2.7.18, приуроченный к PyCon US в апреле 2020 года, ознаменует полное прекращение любой активности, связанной с Python 2.

С другой стороны, совсем недавно состоялся релиз Python 3.8, добавивший немного синтаксического сахара в язык. Python 3.9 же ожидается ещё нескоро, да и пока не похоже что добавит в язык что-то интересное.

Словил себя на мысли, что несмотря на то, что большинство моих веб-приложений работают на aiohttp.web, их настройка происходит в лучших Django традициях

Для начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно.

Довольно долго я обходился выгрузкой данных в Excel, но мода меняется, пользователи хотят в облака.

Начав переводить ряд проектов на Python, решил, что самое время сменить (или дополнить) Excel чем-то более современным.

Когда я впервые столкнулся с необходимостью работы c таблицами Google из Python, то пребывал в иллюзии, что все это можно сделать в пару кликов. Реальность оказалась менее радужной, но другого глобуса у нас нет.

Индикаторы прогресса (progress bar) — визуальное отображение процесса работы. Они избавляют нас от необходимости беспокоиться о том, не завис ли скрипт, дают интуитивное представление о скорости его выполнения и подсказывают, сколько времени осталось до завершения.

Человек ранее не использовавший индикаторы прогресса может предположить, что их внедрение может сильно усложнить код. К счастью, это не так. Небольшие примеры ниже покажут, как быстро и просто начать отслеживать прогресс в консоли или в интерфейсе быстро набирающей популярность графической библиотеки PySimpleGUI.

Сложность интерпретации данных сейсмической разведки связана с тем, что к каждой задаче необходимо искать индивидуальный подход, поскольку каждый набор таких данных уникален. Ручная обработка требует значительных трудозатрат, а результат часто содержит ошибки, связанные с человеческим фактором. Использование нейронных сетей для интерпретации может существенно сократить ручной труд, но уникальность данных накладывает ограничения на автоматизацию этой работы.

Данная статья описывает эксперимент по анализу применимости нейронных сетей для автоматизации выделения геологических слоев на 2D-изображениях на примере полностью размеченных данных из акватории Северного моря.

Базовые возможности pandas

Когда я обучал модель для @photo2comicsbot в первый раз, я, не мудрствуя лукаво, просто запихнул около 1000 страниц комиксов в датасет.
Да, вместе с обложками, анонсами и прочими филлерами.

Audio

Audio