欢迎阅读《pythonista周刊》第468期。Let us start!

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-468
翻译:Dustyposa

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新闻

谷歌推出人工智能平台预测功能,普遍可用 谷歌推出了AI Platform Prediction 的通用性,这是一项针对云端AI和机器学习工作负载的管理服务。AI Platform PredictionTensorFlowscikit-learnXGBoost 的强大和灵活性带到了云端。你可以使用 AI Platform Prediction来托管您的训练模型,以便你可以向它们发送预测请求。

PEP 638 -- Syntactic MacrosPEP 建议为 Python 增加对语法宏的支持。语法宏允许库在编译过程中修改抽象语法树,为特定领域提供扩展语言的能力,而不增加语言整体的复杂性。 Announcing Playwright for Python: Reliable end-to-end testing for the web 自动化的端到端测试是你的团队更快、更有信心地出货的强大工具。端到端测试可以自动进行UI交互,并且可以验证您应用程序的功能。为此,我们宣布 Playwright for Python 进入预览阶段。

文章、教程与话题

Introducing Bean Machine Bean Machine是一种基于 Python 的声明式语言,所有的 Bean Machine 程序也都是合法的 Python 程序。

AI学会玩Fall Guys-无法检测的Fall Guys骇客 img AI 使用 CNN 来扮演 Fall Guys 并超越人类玩家。

使用DLProf和PyProf对深度神经网络进行性能分析和优化 这篇文章探讨了从基本到更高级的技术的许多分析方法。 我们还提供一些技巧和技巧,以根据分析结果优化深度学习模型。

300行代码进行人脸检测和处理 在本文中,你将学习如何检测图片中的面部,如何自动匿名化,使用面部裁剪图片,如何使用少于300行的 Python 代码将其制作为无服务器在线演示。

理解Django中基于类的视图-视图基类 基于类的视图或 CBVDjango 中争议最大的功能之一。 与基于功能的视图(FBV)相比,CBV似乎更令人困惑和难以理解。 在本系列的 Django 中的《理解基于类的视图》中,我们将详细介绍 CBV,以了解它们的工作方式和使用方法。

使用Python AsyncIO发出并发HTTP请求 在本教程中,我们将查看 Python 示例代码,演示如何使用 HTTP 连接池和 AsyncIO 进行并发的 HTTP 请求。示例代码使用 HTTPX(一个支持 AsyncIO 的新 Python HTTP 库)来并发获取股票价格。

Job board using Django and Vue 3 img 在这个系列中,你可以学习如何使用 DjangoVue 3 从头开始建立一个招聘板。

应用的剖析 本文探讨应用程序。应用程序是 Django 项目的核心结构元素。我们将看到应用程序的组成以及如何有效地使用它们。

如何在Python中使用Scipy和Pingouin执行Mann-Whitney U检验 In this data analysis tutorial, you will learn how to carry out a Mann-Whitney U test in Python with the package SciPy. This test is also known as Mann–Whitney–Wilcoxon (MWW), Wilcoxon rank-sum test, or Wilcoxon–Mann–Whitney test and is a non-parametric hypothesis test.

你需要了解的关于Python的Namedtuples的一切信息 本文讨论了 Pythonnamedtuples 的最重要方面。我们将从最基础的部分开始,并逐步深入到更复杂的概念。你将了解为什么应该使用它们,以及它们如何使你的代码更简洁。在本指南结束时,你会觉得在许多情况下使用它们非常自如。

Python中的科学计算 NumPy和Matplotlib简介

Cleaner Pose Estimation using Open Pose

如何在Tensorflow中从头开始构建一个定制的生产就绪的深度学习训练循环?

有趣的项目、工具和库

Bringing-Old-Photos-Back-to-Life A reference implementation of the CVPR 2020 paper, Bringing Old Photos Back to Life, which revives an old photo to modern style.

Instagram-DeepFake-Bot 一个 Instagram Bot 作为账号,人们可以用来在 Instagram 上创建 DeepFakes

Qlib Qlib 是一个面向人工智能的量化投资平台,旨在发挥人工智能技术在量化投资领域的潜力、赋能研究、创造价值。

FrankMocap 强大且易于使用的单视图3D手+身体姿势估计器。

Archivy archivy 是一个自托管的知识库,可让您安全地保存有助于知识库的有用内容。

APIFairy 一个建立在 Flask、Marshmallow and friends 之上的极简主义API框架。

Colab-Connect 将你的本地机器链接到 Google Colab,实现无障碍的 GPU 开发。

MovingPandas MovingPandas 是一个基于 PandasGeoPandas 的处理运动数据的 Python 库。它提供了用于分析和可视化的轨迹数据结构和函数。

Python-For-Kids 为孩子们提供的综合 Python 开发教程,利用 micro:bit 开发板一步步进入 Python for Microcontrollers 的世界。

life-calendar 从几天到几十年,直观地查看和规划您的生活!

Imaginaire NVIDIA PyTorch GAN library with distributed and mixed precision support.

新版本

Python 3.8.6

新活动

Virtual: Poll dancing: forecasting US Presidential elections Nate Silver 和其他预报员一直在使用民意测验数据来预测谁将赢得选举。 根据个人经验,Mike Woodward 将告诉你民意调查如何以及为什么会产生错误的结果,包括解释2016年出了什么问题。他将通过民意调查汇总理论,向您展示这些预测模型的构建方式。 最后,他将展示总统选举预测工具。 这次演讲融合了实际经验,理论和实际编码。

Virtual: Are you ready?: When and How to Land Your First Engineering Job 讨论你应该知道什么,面试过程是怎样的,在 Python 团队工作是怎样的,以及其他任何你想知道的关于踏入程序员工作的事情。

Virtual: PyMNtos Python Presentation Night #88 将会有以下的话题: - 在AWS Lambda中部署简单的分析功能,以及 AIFlights 的应用。 - 我的 Python 失误

Virtual: PyData Prague #8 - Collaborative dimensions 将会有以下话题:

  • 让数据科学笔记本协作起来
  • Xarray - more than Pandas in multiple dimensions

Posa:

❤️ Happy Pythonic ;-(Posa私人无责任播报)

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