欢迎阅读《pythonista周刊》第483期。Let us start!

原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-483
翻译:Dustyposa

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Serverless Flask 本指南将一步步向你展示如何使用 Flask 构建一个真实的应用程序,以及如何在 AWS Lambda 上运行它。从某种意义上说,这是一本三本小手册:一本 Flask 教程,一本 Zappa 教程,一本 AWS boto3 部分教程,并配有代码和配置。

Python NumPy For Your Grandma img NumPy 的免费课程。太简单了,你奶奶都能学会!

Tracing the Python GIL 使用 perfVizTracer 追踪和可视化 Python GIL

用Python和AI找远程工作 本篇文章介绍了一个工作的 Python 应用程序,它可以根据我们的喜好,使用监督的机器学习模型,从一个流行的远程招聘网站 RemoteOK 推荐工作机会。

使用Python部署智能合约。如何操作 在本文中,我们将使用 Python 部署智能合约。这意味着,如果你懂得一些 Python,这可能是你进入智能合约和区块链开发的过渡期!

使用Python、Nuxt.js和QuestDB监测应用程序的正常运行时间 服务于数百万请求的高可用服务依赖于客户和内部团队对系统状态的可见性。本教程展示了轻量级和高性能的时间序列数据库如何与排队状态检查和简单的用户界面相结合,是健壮的应用程序监控的关键要素。

使用Jupyter Notebooks和Gitlab Pages快速制作工程仪表盘原型 作为一名工程经理,你需要将不同的数据点放在一起,以便你能够获得洞察力。本篇文章将逐步介绍如何建立一个简单的仪表盘,帮助你将这些数据汇总起来。

Multi-vendor Ecommerce Website using Django img 学习如何建立一个多供应商的电子商务网站,人们可以在你的网店上注册和销售产品。

利用Pandas和Outlook实现Excel文件的自动创建和分发 案例研究展示了如何将一个 Excel 文件分解成多个文件,并使用 Outlook 向收件人发送电子邮件。

The EfficientDet Architecture in PyTorch上一篇中,我们研究并了解了 EfficientDet 的内部结构,并阅读了使 EfficientDet 网络如此强大的各种组件,如 BiFPN 和复合扩展。本篇文章的重点是在这些知识的基础上,逐步展示如何使用 PyTorch 实现网络。

如何用Python分析交易量曲线 在股票或货币等市场中进行交易时,重要的是确定价值区域,为我们的交易决策提供参考。其中一种方法是通过观察成交量概况。在这篇文章中,我们将探讨研究一段时间内成交量分布的量化方法。

在Django的Runserver中使用Watchman进行高效的重载操作

Dying, fast and slow: Python中的内存外崩溃问题

有趣的项目、工具和库

Vector AI 一个用于构建基于矢量的应用程序的平台。使用向量对数据进行编码、查询和分析。

novelWriter novelWriter 是一个开源的类似 markdown 的纯文本编辑器,设计用于编写和组织小说。使用 Python 3 (3.6+)Qt 5 (5.3+)编 写,适合跨平台部署。

re-wx A library for building modern declarative desktop applications in WX.

pyAudioDspTools pyAudioDspTools 是一个 python 3 的包,只需使用 NumPy 就可以操作音频。

timetagger 标记你的时间,获得洞察力--这是一款开源的时间追踪器,注重简单和互动的用户体验。

TextBox TextBox 是一个用于构建文本生成系统的开源库。

deep-daze 简单的命令行工具,用于使用 OpenAICLIPSiren 生成文本到图像。

RLStructures RLStructures 是一个方便实现新的强化学习算法的库。它包括一个库,一个教程,以及作为例子提供的不同RL算法。

forml ForML 是一个研究、实施和运营数据科学项目的框架。

DoNotSend 通过黑客入侵 DNS 协议发送信息。

trankit Trankit 是一个基于轻量级 Transformer-basedPython 工具包,用于多语言自然语言处理。

最近更新

Django 3.2 alpha 1 released

新活动

Virtual: DesertPy Meetup January 2021 将会有一个讲座,JWTs--Python 开发者需要知道的东西。

Virtual: PyData SoCal Meetup January 2021 将会有以下话题:

  • 交互式可视化的可解释性和交互式机器学习
  • Graph-Based Data Science with kglab

Virtual: DragonPyMeetup January 2021 将会有以下话题:

  • I checked more than 2000 Slovenian profiles on Stack Overflow and here is what I learned
  • 什么时候使用异步?什么时候使用异步对你有利的入门知识。

Virtual: PyData Hamburg & Hamburg NLP Meetup January 2021 将会有以下话题:

  • NLP中的转移学习:工具和技巧
  • 基于NLP的大规模客户服务自动化

Virtual: San Diego Python Meetup January 2021 将会有以下话题:

  • Practical uses of the fixed-point combinator
  • How to not to volcano your project
  • Why I love the IDE

Virtual: PyData Helsinki Meetup January 2021 将会有以下话题:

  • Explainable AI: alternative methods
  • Zero-shot text classification without GPT-3

Virtual: PyData Cambridge Meetup January 2021 将有一个演讲,主动学习,缩放和数据集合并的排名和评级调查在图像质量评估。

PyData Cluj-Napoca Meetup January 2021 将会有以下话题:

  • 医学影像中的计算机视觉
  • 机器学习中的隐私保护技术

Posa:

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