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欢迎阅读《pythonista周刊》第439期。Let us start!

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-439
翻译：Dustyposa

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文章、教程与话题

TensorFlow 2.0 完整教程 - 初学者的Python Neural Networks教程 (6hm2min)

初学者的学习如何使用TensorFlow 2.0完整的教程。本课程是为Python程序员设计的，旨在提高他们在机器学习和人工智能方面的知识和技能。

2.0完整教程，终于来了！

Coding Trees in Python (21min) 对于数学来说，树比字符串更有用。Thorsten Altenkirch教授向我们介绍了一种用Python编写代码的函数方法。

如何用机器学习技术获得更多的YouTube浏览量

在这篇文章中，我们用YouTube数据应用了机器学习算法，针对如何得到更多浏览提出建议。内容将会包括端到端手机YouTube数据及处理过程，针对视频标题使用NLP，特征工程、构建预测决策树等等。

UP必备技能！？

Python中使用 Isolation Forest 的异常检测

从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习的非常有用且普遍的应用。isolation forest算法是完成这项任务简单而强大的选择。在这篇文章中我们将会涵盖：异常检测的简介，异常检测的应用，什么是Isolation Forest(孤独森林/隔离林)。在Python中使用和实现Isolation Forest来进行异常检测。

Django部署 - From Zero to Hero (6小节) 一系列Django课程详细描述了如何部署Django应用程序。

Gunicorn 要站上前台了吗！

在Python中实现Naive Bayes(朴素贝叶斯)

这篇文章展示了如何在Python中实现一个Naive Bayes机器学习分类算法；从简单的原理开始实现，然后改良提升它。

如何使用GitHub Actions来编写高质量的Python代码

这篇文章与你分享了你可以如何为你的Python项目设置GitHub Actions工作流来保证你的代码是优雅的，符合最佳实践以及经过很好的测试。

GitHub Actions也是开源必备的一环。

与此同时，经验当然可以应用于实际项目中！

自动化Python项目的各个方面

每个项目——不论你是在web app方面的工作还是数据科学或者AI方面的工作——都能从配置CI/CD，可以在开发中调试并针对生产环境进行优化的Docker镜像中或者一些额外的代码质量工具，比如CodeClimate or SonarCloud中受益。所有这些都是我们将在本文中介绍的内容，我们将看到如何将它们添加到你的Python项目中！