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原文: https://mailchi.mp/pythonweekly/python-weekly-issue-502
翻译：Dustyposa

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新闻

PyTorch builds the future of AI and machine learning at Facebook Facebook 的人工智能模型每天为使用我们技术的数十亿人执行数万亿的推理操作。满足这种不断增长的工作量需求意味着我们必须不断地发展我们的人工智能框架。这就是为什么我们宣布将我们所有的人工智能系统迁移到 PyTorch。

Chinese AI lab challenges Google, OpenAI with a model of 1.75 trillion parameters 在构建能够推动下一波人工智能革命的底层技术的竞赛中，一家中国实验室刚刚在谁能用最多的训练参数训练一个巨大的深度学习模型方面超过了美国著名的研究实验室 OpenAI --至于是否存在竞赛，至少该实验室的排名成员认为如此。

文章、教程与话题

Python for Bioinformatics - 使用机器学习和数据分析发现药物学习如何使用 Python 和机器学习来建立一个用于药物发现的生物信息学项目。

Python中重载函数的正确方法你是否被告知在 Python 中不可能有函数重载？下面是你如何用泛型函数和多重调度来实现的

使用conda的Python虚拟环境的权威指南用 conda 掌握 Python 虚拟环境，一劳永逸。学习如何从头开始安装 conda，管理和打包虚拟环境。

如何简化Django的迁移和部署当从 Django 模型中删除字段，或添加不可归零的字段时，很难避免在某些服务器上运行的代码和使用的数据库之间出现不匹配。通过使用 django-add-default-value 和 django-deprecat-fields 来简化迁移和部署过程，你将消除一个常见的 Django 部署头痛问题。这已经是一个挑战了。信不信由你，Django ticket #470从2005年就开始开放了!

用Docker Compose部署Django 了解如何使用 Docker Compose 将 Django 应用程序部署到 EC2 实例上.

如何迭代DataFrame的行（以及你应该这样做吗？）如何在 pandas DataFrame 上进行迭代是一个常见的问题，但了解如何进行迭代和何时避免迭代都很重要。

Listening to Satellites with my Raspberry Pi Building a live dashboard with the help of a few hardware modules.

RetroLab - 一个具有复古外观和感觉的JupyterLab发行版 RetroLab 是一个替代 JupyterLab 的发行版，从头开始构建，提供了一个具有复古外观和感觉的笔记本界面。

如何建立一个简单的树莓派 Pico 机器人这种双轮机器人可以在房间里自主移动。

有趣的项目、工具和库

TermPair 通过端到端加密，从你的浏览器查看和控制远程终端。

ArXiv-Miner ArXiv Miner 是一个用于挖掘 CS ArXiv 上研究论文的工具包。

Recoverpy 用于恢复被覆盖或删除的数据的 CUI。

JupyterLite JupyterLite 是一个完全在浏览器中运行的 JupyterLab 发行版，它使用 JupyterLab 组件和扩展从头开始构建。

rich.tui 一个以 Rich 为渲染器的文本用户界面。

FastMoE 一个易于使用和高效的系统，支持 PyTorch 的混合专家（MoE）模型。

PyTouch PyTouch 是一个用于触觉传感的机器学习库。

PaperWhisperer 自动语音合成的 arXiv 上最新研究论文摘要。

montydb Monty, Mongo tinified. 用 Python 实现的 MongoDB。

leafmap 一个用于地理空间分析和交互式制图的 Python 软件包，在 Jupyter 环境中以最少的编码进行分析。

SparseML 只需几行代码就能将稀疏化配方应用于神经网络的库，使模型更快、更小。

FinTA 在 Pandas 中实施的通用金融技术指标。

krsh 一个受 Terraform 启发的声明式 Kubeflow 管理工具。

Lucid-Dynamodb 一个对 AWS Dynamodb 的简单 Python 包装器。

活动

Virtual: IndyPy: Debugging pytest with Django 在这个讲座中，你将了解到使用打印和日志以及pdb的方法。你将看到像 dbapi2 和 inspect 模块这样的核心 Python 工具如何帮助解决常见的问题。你将学习如何发现新的探索途径，以及如何弄清你何时处于盲道。

Virtual: Austin Python Meetup June 2021 将会有以下话题: