Python Дайджест. Выпуск 468

"Портрет, сделанный нейросетью" - все чаще читаем в новостной ленте, и каждый хотел бы сделать себе подобный, но удобные сервисы, просящие монету, или желание разбираться самому, отталкивают. Не нужно ничего скачивать. Час времени и каждый сможет сделать себе аватарку! Читать далее

4 идеи по ускорению

Среди любителей Minecraft много энтузиастов: пока одни просто играют, другие запускают целые серверы и пишут модификации. А кто-то идет дальше и разрабатывает собственные песочницы. Последнее теперь возможно даже на Python. Под катом делюсь основами работы с библиотекой Ursina Engine и показываю, как с помощью нее создать мир из кубов.

Пошаговый туториал по созданию CLI приложений на основе стандартной библиотеки

Эпопея завершилась и Python 3.11 вышел в релиз. Предлагаем заварить чайку и похоливарить на тему стилей, принципов и нотаций именования переменных.

You can suffer race conditions when using process-based concurrency via the multiprocessing module in Python.

Давайте рассмотрим, как использовать линейную алгебру и тензорные операции, чтобы создать всем известную игру.

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Это в общем-то первая статья на хабре, пробная и экспериментальная. Цель статьи изложить процесс создания темплейта под разработку для ROS (Robot Operating System) внутри контейнера и сделать это в шутливой манере. Дальше бога нет

Сегодня хочу рассказать про то, как за кулисами устроена работа моего мини-проекта по ведению задач autofocus. В предыдущей заметке я рассказал про принципы, лежащие в основе метода Автофокуса. А тут будет скорее набор ключевых слов с короткими описаниями того, что и как связано между собой. Конкретная реализация будет.

Нейронные сети, рисующие “всякое” по запросу, не обошли стороной и меня. После того, как наигрался, я решил, что так как тема из области искусственного интеллекта, то и интерфейс взаимодействия нужен соответствующий. Например, голос и желательно на русском языке. Так появилась идея создать быструю команду для siri. Что из этого получилось, читайте далее. В конце статьи - видео, ссылки на быстрые команды, репозиторий с необходимыми файлами и инструкция по установке.

Платформа Hugging Face это коллекция готовых современных предварительно обученных Deep Learning моделей. А библиотека Transformers предоставляет инструменты и интерфейсы для их простой загрузки и использования. Это позволяет вам экономить время и ресурсы, необходимые для обучения моделей с нуля.

Летом прошел очередной чемпионат на Kaggle - "American Express - Default Prediction", где требовалось предсказывать - выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование на 5К участников с очень плотным лидербордом.

Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования.

Решение в облаке — фактически стандарт. Есть данные, чувствительные к сетевой передаче. Конфиденциальные, персональные, секретные наконец. Где храниться, как передаются, где обрабатываются — важные "нюансы". Храните персональные данные в облаке? Делали мы тут крошечную медицинскую ИС (МИС) у себя, аккурат с нюансами передачи по сети персональных данных. Как оно вышло излагаем ниже.

В настоящее время разработано уже достаточно много разнообразных программ, позволяющих работать с футбольными данными, так что, с одной стороны, сложно быть особым инноватором в этой области, с другой, труднопрогнозируемость футбольных результатов и развитие как аналитики в целом, так и машинного обучения в частности, открывает перед разработчиком дверь к большому простору для исследований и экспериментов.

Многие студенты колледжей в России в этом году будут обязаны сдать демо-экзамен по дисциплине, посвящённой изучению темы машинного обучения, но качество обучения в учебном заведении может страдать в силу малого количества опыта в вопросе проведения подобного рода тестирования. В силу данного обстоятельства студенты в поисках материала для подготовки обращаются к помощи интернет ресурсов, но с ужасом обнаруживают, что информация не такая структуризированная, как было бы удобно экзаменуемым.

Разметка- самая важная часть проекта глубокого обучения. Это решающий фактор того, насколько хорошо модель обучится. Однако это очень утомительно и отнимает много времени. Одним из решений является использование автоматизированного инструмента разметки изображений, который значительно сокращает время. В этой статье мы обсудим некоторые приемы и приемы разметки в OpenCV. С помощью этих методов мы создадим автоматизированный инструмент для разметки одного класса. Он также будет иметь функцию отклонения ненужных объектов. Все это использует возможности некоторых простых алгоритмов в OpenCV.

How do you start packaging your code with pyproject.toml? Would you like to join a conversation that gently walks you through setting up your Python projects to share? This week on the show, Christopher Trudeau is here, bringing another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.

Audio

Audio

Собраны свежие и полезные начинающему питонисту материалы. Тут и roadmap для общей ориентации в технологиях, подборка крутых бесплатных курсов со степика по питону, и ссылки на классические лекции на youtube. Одним питоном дело не ограничивается, поэтому тут SQL, git, docker, ресурсы с задачами, вводный курс по computer science от Гарварда, гайд по pytest. Не забыты и фундаментальные учебники Лутца и Лучано.

Инструментарий для проработки приложения в виде Polytith архитектуры https://polylith.gitbook.io/polylith/. Это представление приложения как кубиков Lego, которые можно комбинировать по разному.

Батарейка, которая предоставляет абстракцию по работе с моделями. Цель батарейки - сделать более понятным работу с prefetch для моделей.

Хороший REPL для Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/ptpython/3.0.22/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ptpython/

Добавляет в модели Django дополнительное поле PhoneNumberField которое будет автоматически валидировать телефонный номер.. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-phonenumber-field/7.0.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-phonenumber-field/

Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-mysql/4.8.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/

Библиотека работы с базами данных. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sqlalchemy/1.4.45/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

Python клиент для Redis. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/redis/4.4.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/redis/

Библиотека и утилита для генерации .pex (Python EXecutable) файлов. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pex/2.1.118/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pex/

Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/selenium/4.7.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/selenium/

Мощный web-фреймворк. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django/4.1.4/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Django/

Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/numpy/1.24.0rc2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/

Панель отладки и профилирования Django приложений. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-debug-toolbar/3.8.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/

Статический анализатор Python-кода. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pylint/2.15.8/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pylint/

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/coverage/7.0.0b1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/coverage/

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/virtualenv/20.17.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/watchdog/2.2.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/