Veze, linkovi
Kompjuter biblioteka
Korpa

Preporučujemo

Python kuvar, prevod 3. izdanja

Python kuvar, prevod 3. izdanja

Expert Python Programming - Second Edition

Expert Python Programming - Second Edition

Python nedeljni pregled

Pregleda (30 dana / ukupno): 5 / 337

Dobrodošli u izdanje 402 Python informatora. Pređimo odmah na linkove za ovu nedelju.

Od našeg sponsora 

Pronađite Python posao na Vettery-u
Vettery je online tržište za zapošljavanje koje je specijalizovano za programerske uloge i pogpuno je besplatan za korisnike koji traže posao. Zainteresovani ste? Pošaljite svoj profil i, ako je prihvaćen, možete primiti zahtev za intervju direktno od vrhunskih kompanija koje traže Python programere.

Članci, tutoriali i razgovori

Matplotlib Tutorial
U ovoj seriji o Python programiranju, naučićete kako da upotrebite Matplotlib biblioteku. Matplotlib biblioteka nam omogućava da kreiramo neke grafikone lepog izgleda da bismo vizualizovali podatke u jednostavno razumljivim formatima. Ova serija obuhvata različite teme kao što su: prilagođavanje grafikona, različiti tipovi grafikona, unos podataka u grafikon u realnom vremenu i tako dalje.

99 načina da proširite Jupyter ekosistem
Kada god neko kaže ‘Možete to da uradite pomoću ekstenzije’ u Jupyter ekosistemu, često nije jasno o kakvoj vrsti ekstenzije govore. Jupyter ekosistem je veoma modularan i proširiv, pa postoji puno načina da ga proširite. Ovaj post je namenjen da obezbedi brz rezime najčešćih načina proširenja Jupytera, i linkova koji će vam pomoći da istražite ekosistem ekstenzija.

10 jednostavnik trikova da ubrzate analizu podataka u Pythonu
Saveti i trikovi, posebno u programerskom svetu, mogu da budu veoma korisni. Ponekad malo hakovanja može da vam uštedi puno vremena. Prečice ili dodatni moduli ponekad mogu da budu veoma korisni i mogu da poboljšaju produktivnost. U ovom članku pronaći ćete neke od mojih omiljenih saveta i trikova koje sam koristio i spojio u formu članka.

Bolje petlje: detaljniji pregled iteracija u Pythonu
Pythonove petlje for ne funkcionišu na isti način kao petlje for u drugim jezicima. U ovom članku ćemo detaljno opisati Pythonove petlje for i opisati kako one funkcionišu “ispod haube” i zašto funkcionišu na način na koji funkcionišu.

Long Short-Term Memory 
Long Short-Term Memory (LSTM) Networks se često koriste za rešavanje različitih sekvencijalnih zadataka. Otkrićemo kako ove mreže funkcionišu i kako možemo da ih implementiramo.

Statistika za dinamičko određivanje cena u pozorištu
Kako da odredite cenu za Broadway šou?

Online/Inkrementalno učenje pomoću Kerasa i Cremea
U ovom tutorialu ćete naučiti kako da izvršite online/inkrementalno učenje pomoću Kerasa i Cremea na podacima koji su preveliki da bi se uklopili u memoriju.

Kernel Python
Magija minimalne standardne biblioteke.

Promena Django Rest Framework Viewsetova
mali savet kako da napišete neke krajnje tačke u Django Rest Frameworku.

Uvođenje veće bezbednosti u višekorisničke Django aplikacije pomoću alatke django-scopes

Kopiranje StackOverflowa

Automatsko prijavljivanje u Django aplikaciju pomoću eksterne autentifikacije

Želite da sarađujete na Cpythonu : Priključite se ovde !!

Interesantni projekti, alatke i biblioteke

oppia
Alatka za zajedničku izgradnju interaktivnih lekcija.

PyVista
3D crtanje i analiza mreže pomoću modernog interfejsa za Visualization Toolkit (VTK).

Automagica
Automagica je Smart Robotic Process Automation (SRPA) platforma otvorenog koda. Pomoću Automagica, automatizacija međuplatformskih procesa postaje jednostavna. Pomoću ove biblioteke otvorenog koda želimo da obezbedimo sveobuhvatan i konzistentan omotački program oko poznatih i manje poznatih biblioteka za automatizaciju.

Kloniranje glasa u realnom vremenu
Klonirajte glas za 5 sekundi da biste generisali proizvoljni govor u realnom vremenu.

craves.ai
Kontrolisanje robotske ruke na osnovu vida, ekonomičan sistem.

hazymaze
Čita i igra lavirinte u proširenoj stvarnosti.

Brancher
Python paket za korisnike za diferencijalni probabilistički zaključak.

pydoro
Pomodoro tajmer za terminal.

Nova izdanja

TensorFlow 1.14.0

Python 3.7.4rc1 i 3.6.9rc1

Zato 3.1

Predstojeći događaji i vebinari

Kreiranje pomoću Pythona - Boston, MA
Biće razgovora o sledećim temama

  • Učenje novih trikova starog CAD-a pomoću Pythona

  • Nosorog, piton i skakavac ulaze u bar 

Avanture u Dunderlandu: Predstavljanje Python Data Modela - Philadelphia, PA
U ovom razgovoru ću pokušati da pojasnim neke stvari. Opisaću Pythonove double-underscore (“dunder”) metode, koji kombinuju ideje od preopterećenja operatera, dodatke i nasleđivanje, ali ih Python implementira na jedinstven način. Opisaćemo kako mogu da se upotrebe da bi klase simulirale ponašanje Pythonovih internih tipova kao što su liste i rečnici.

San Diego Python Meetup June 2019 - San Diego, CA
Govorićemo o sledećem

  • Testiranje koda u Pythonu

  • Natural Language Processing

  • Division i modulo: Kako ih Python tačno izvršava

  • Neizrecivi horor otkrića da niste napisali testove

pandas on Apache Spark - San Francisco, CA
Sledeći događaj uključuje Reynold Xina, suosnivača Databricksa, koji će nam ispričati kako možemo konačno da kreiramo projekte zasnovane na pandas, koji su beskonačno skalabilni upotrebom Databricksovog novog "Koalas" projekta otvorenog koda. Nakon toga će Googleov Hanoi Hantrakul govoriti o "Magenta" projektu, Googleovoj inicijativi upotrebe Al-a za poboljšanje ljudske kreativnosti.

Analiza podataka pomoću Pandas i Altaira - Washington, DC
Govorićemo o praktičnim aspektima analize stvarnih podataka pomoću Pythona, Pandasa i Altaira istraživanjem skupa podataka koju je kreirala policija Merilenda.

IndyPy Bytes: Diversity In Python - Indianapolis, IN
Govorićemo o alatkama i radnim okvirima za analitiku visoke performanse u Pythonu.

 

 

         
Twitter Facebook Linkedin Pinterest Email
         

Budite prvi koji će ostaviti komentar.

Ostavite komentar Ostavite komentar

 

 

 

Veze, linkovi
Linkedin Twitter Facebook
 
     
 
© Sva prava pridržana, Kompjuter biblioteka, Beograd, Obalskih radnika 4a, Telefon: +381 11 252 0 272