第 428 期 Python 周刊

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第 428 期 Python 周刊

爱写Bug 2020-01-10 16:34:05 浏览1679
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文章,教程和讲座

训练一个自定义形状的预测模型

链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/12/16/training-a-custom-dlib-shape-predictor/

在本教程中,您将学习怎样训练一个自定义的切割图形的预测模型。然后使用训练好的预测模型预测输入图像或实时视频流上的路标。

Django Web 框架应该怎样进行密码验证

链接: https://www.youtube.com/watch?v=SRYBDmJlIck

Django 内置有可用于密码验证的功能。该视频展示了怎样启用, 配置密码验证功能,如何自定义验证设置,编写自己的密码验证器并将验证方法集成到接口或API中。

用数据科学的方法计算二手车的合理价格

链接: https://t.co/sVcObePjlO

本文记录了使用 DS 方法计算二手车合理价格的整个过程。

一百万对于任何人来说都应该足够

链接: https://lwn.net/SubscriberLink/807218/7589bd420fa9cfbe/

编程语言通常都有着一些显式或隐式的限制。例如标识符的最大长度, 变量存储值的范围之等等. 还有许多由语言设计者在实现该语言时未明确指定的限制。这种含糊不清会造成严重后果,而 python-dev 邮件一直在讨论确定 Python 语言中的各种限制。

我是如何通过旅行商问题挽救这个圣诞节的

链接: https://t.co/LGeDuqINzt

可视化圣诞老人的最佳行程制定的过程。

使用 Vue 和 Django 构建 CRUD 应用程序

链接: https://codesource.io/build-a-crud-application-vue-and-django/

本教程讲述了如何使用 Django REST 框架构建 API, Vue.js 框架构建 SPA。

Scrapy 框架轻松抓取网页内容

链接: https://www.scrapingbee.com/blog/web-scraping-with-scrapy/

Scrapy 是 Python 中最受欢迎的网页抓取框架。在本教程中,我们将从零开始学习 Scrapy 抓取电子商务网站。

5行代码实现的 CPython Segfault

链接: https://gist.github.com/coolreader18/6dbe0be2ae2192e90e1a809f1624c694

Python 中的一个小异常

链接: https://aroberge.blogspot.com/2019/12/a-tiny-python-exception-oddity.html

Fisher-Jenks 算法查找数据中的自然中断点

链接: https://pbpython.com/natural-breaks.html

使用 pyenv 管理 Python 解释器

链接: https://www.marc-richter.info/using-pyenv-to-manage-your-python-interpreters/

通过无损压缩减少 NumPy 内存使用

链接: https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/

有趣的项目,工具和库

Batea

链接: https://github.com/delvelabs/batea

基于 AI 上下文驱动的网络设备排名系统。

BMW Innovationab

链接: https://github.com/BMW-InnovationLab

宝马实验室宣布开源其工业生产中使用的 AI 算法,供任何有兴趣的人使用。

coding-problems

链接: https://github.com/MTrajK/coding-problems

各种编程/算法问题的解决方案汇总,还有许多用于学习算法和数据结构的资源。

NVDashboard

链接: https://github.com/rapidsai/jupyterlab-nvdashboard

JupyterLab 扩展,一个显示 GPU 使用情况的仪表板。

PrettyErrors

链接: https://github.com/onelivesleft/PrettyErrors/

格式化 Python 异常输出使其更易阅读。

ward

链接: https://github.com/darrenburns/ward

一个现代化的 Python 测试框架, 旨在帮助你更快地发现和修复缺陷。

YouTube报告

链接: https://github.com/A3M4/YouTube-Report

生成你的 YouTube 报告。

twcloud

链接: https://github.com/minimaxir/twcloud

Python 软件包 + CLI, 可生成 Twitter, 微博的词云。

CuteUID

链接: https://github.com/alexdredmon/cuteuid

生成可爱的 UID,即外观与 UUID 相似的唯一 (ish) 标识符。

ogb Pytorch

链接: https://github.com/snap-stanford/ogb

一个开源的针对 Python 图像机器学习的基准。

Neuraxle

链接: https://github.com/Neuraxio/Neuraxle

Neuraxle 是一个用于构建整洁管道的机器学习(ML)库,提供了正确的抽象概念以简化 ML 应用程序的研究开发和部署。

文章翻译自 Python Weekly 428, 有删改, 不作为商业用途

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