Python周刊449期
Python周刊
欢迎阅读《 Python周刊》第449期。
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新闻
号召志愿者！Python GitHub迁移工作组
我们正在寻找志愿者参加一个工作组，该工作组将参与Python从bugs.python.org到GitHub的迁移。我们要确保迁移的方向能够代表社区的需求！
提出了一种新的Pyro优化实验设计框架
Uber AI在Pyro之上发布了一个新框架，该框架使实验人员可以惊醒无缝地自动化最佳实验设计（OED），以加快模型迭代速度。
文章、教程和讲座
通过在公共存储库中反编译Python字节码来查找秘密
缓存控制着我周围的一切。pyc文件可以包含机密信息，不应将其检入源代码管理。使用标准的Python .gitignore。
Python风格的元素
本文档超越了PEP8，涵盖了我认为很棒的Python风格的核心。它不仅涉及语法和模块布局问题，还涉及范式，组织和体系结构领域。
使用Patreon API和Pillow自动创建图像
在本教程中，我们将学习如何使用Patreon API和Pillow库自动创建图像。我特地用它来在视频末尾添加字幕，以感谢我的支持者。该视频将专门针对Patreon支持者，但是在下一个视频中，我们将了解如何使用YouTube API对YouTube成员执行相同的操作。
VS代码中热重加载的Flask调试
了解如何为您的Dockerized Flask应用程序设置具有热重加载的强大VS Code调试器。
计算机视觉与深度学习的伦理应用
在本教程中，我们将学习如何应用计算机视觉，深度学习和OpenCV通过自动年龄检测和军事疲劳识别来识别潜在的儿童兵。
从PyTorch转换为PyTorch Lightning
在此视频中，William Falcon将PyTorch VAE重构为PyTorch Lightning。从视频中可以明显看出，这是在没有先验知识的情况下进行重构的真实尝试。尽管如此，完整的转换仍花费了不到45分钟的时间。
静态代码分析的实践介绍
看到代码中的常见问题吗？让我们创建一个分析器以自动检测它们。
唯一的Python网络会议RSVP（虚拟）| 2020年6月17-19日
专家们讨论了网络制作的难题。40多场关于Django、Plone、CI/CD、Containers、Serverless、restapi、microservices等的会谈。加入etBrains 和 Six Feet Up共同讨论未来。
利用InnoDB架构优化Django模型设计
每个开发人员应了解的有关InnoDB的知识。
Python中的神经网络简介（你需要知道的）
在本视频中，我们首先介绍一些基础知识。我们看看为什么要使用神经网络及其功能。我们对网络体系结构（输入层，隐藏层，输出层）进行了概述。我们谈论一些有关如何选择要包含多少个隐藏层和神经元的问题。我们还将查看超参数，例如批处理大小，学习率，优化器（adam），激活函数（relu，Sigmoid，softmax）和删除。
与Python的concurrent.futures轻松并发
用concurrent.futures运行简单的任务。
如何构建神经网络将手语翻译成英语
在本教程中，您将使用计算机视觉为网络摄像头构建美国手语翻译器。在学习本教程的过程中，将使用OpenCV，一个计算机视觉库，PyTorch构建一个深层神经网络，并使用onnx导出您的神经网络。
初学者完整的Python课程
本python课程旨在将您从python入门到初学者。此python课程旨在教您有关python所需的所有知识。它假定没有先验知识，并且是适合初学者的完美python教程。
重新映射Python操作码
这篇文章将逐步指导您如何恢复重新映射的已编译Python操作码的源代码。
如何在Python 3中使用collections模块
在本教程中，我们将介绍集合模块中的三个类，以帮助您使用元组，字典和列表。我们将使用namedtuples创建具有命名字段的元组，defaultdict将字典中的信息简洁地分组，并使用deque高效地将元素添加到类似列表的对象的任一侧。
使用Python的SQLite数据库
在本课程中，您将学习将SQLite3与Python结合使用的基础知识。SQLite是Python附带的非常易于使用的数据库引擎。您将学习如何创建数据库和表，添加数据，对数据进行排序，创建报告，提取特定数据等等。
如何使用Django和Vue.js创建Web应用程序原型
了解如何使用Django和Vue.js通过功能齐全的后台办公站点来管理内容的自定义，响应式和响应式Web应用程序的原型。
使用Markdown和Python库Pelican创建和部署静态网站
开始了解如何使用markdown和Python库pelican来创建静态网站，而无需HTML和CSS技能。
了解K近邻（KNN）算法的基本原理
著名的使用scikit-learn的机器学习算法KNN的简介。
Plasma：由Jupyter提供赞助的学习平台
吉他效果模拟的深度学习
讨论中：Python的性能
在Django中使用FastAPI
用自定义参数修补请求HTTP挂钩
显示桌面通知的HTTP服务器
用CircuitPython和AWS Lambda构建一个无服务器的火星天气显示器
用NVIDIA张量核和TensorFlow 2加速医学图像分割
Using Rust to Power Python Importing With oxidized_importer（翻译不通顺，直接原话）
有趣的项目，工具和库
MicroscoPy
使用乐高积木、Arduino、树莓派和3D打印技术制作的一种开源、电动和模块化显微镜。
ar-cutpaste
使用AR剪切并粘贴您的环境。
this-word-does-not-exist
这个项目允许人们训练GPT-2的变体，该变体从头开始构成单词，定义和示例。
fastpages
一个易于使用的博客平台，增强了对Jupyter Notebooks的支持。它可以自动通过GitHub Actions创建博客文章的过程，因此您不必大惊小怪的转换脚本。
AI-basketball-analysis
基于对象检测概念的人工智能应用程序。通过挖掘从物体检测收集的数据来分析篮球投篮。
spycheck-linux
验证启用了Thunderbolt的Linux系统是否容易受到Thunderspy攻击。
xxh
无论您通过ssh去哪里，都带上您喜欢的shell。
slack-watchman
监视工作区的空闲时间以获取敏感信息。
open_lth
为开放式彩票假设代码做准备的存储库。
AxCell
工具，用于从论文中提取表格和文本。
senator-filings
搜集美国参议员的买卖订单的公开文件，并计算他们的回报。
timeglass
用于macOS的简单而简洁的菜单栏计时器。
pandas_alive
具有Matplotlib的Pandas 动画绘图扩展。
pyp
在shell上轻松运行Python！神奇，但并不神秘。
sheet2api-python
Google / Excel Sheets API Python。
DataGene
识别相似数据集的相互关系。
Fluent
Fluent可以轻松，快速地构建精美的移动应用程序
新版本
Python in Visual Studio Code – May 2020 Release
即将举行的活动和网络研讨会
Virtual: Wagtail Space US 2020
Virtual: PyData Madison Meetup May 2020
Virtual: Oops! I’ve Just Spent the Entire AWS Budget
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