第 426 期 Python 周刊

文章，教程和講座

端到端機器學習：從資料收集到模型部署

連結:

https://ahmedbesbes.com/end-to-end-ml.html

在本文中，我們将完成建構和部署機器學習應用程式的必要步驟。這從資料收集到部署開始，您将看到它的旅程令人興奮且有趣。

Django 3.0 新增功能 https://www.youtube.com/watch?v=_BBNVFirvTY

Django 剛剛釋出了他們的下一個正式版本 Django 3.0。新版本會對你産生什麼影響？ASGI 是什麼？

高性能 Python https://strangemachines.io/articles/performant-python

如何以最簡單的方式寫出高性能的 Python 代碼?

使用 OpenCV 進行車輛檢測，跟蹤, 速度估測 https://www.pyimagesearch.com/2019/12/02/opencv-vehicle-detection-tracking-and-speed-estimation/

在本教程中使用 OpenCV 深度學習檢測視訊流中的車輛以對其跟蹤，并應用速度估測算法來檢測運動車輛的 MPH / KPH。

使用 Python 制作一個全功能 Indeed 機器人 https://www.youtube.com/watch?v=jp0eiGn4jto

學習使用 Python 制作一個 Indeed 機器人。

Excel vs Python：常見資料分析任務對比 https://www.dataquest.io/blog/excel-vs-python/

Excel 和 Python 在資料分析上有什麼差別？我們通過在兩個平台上執行相同的資料分析項目進行對比以得出結論。

在長時間運作的 Jupyter-notebooks 的單元格(cell)上添加提醒 http://www.blog.pythonlibrary.org/2019/12/04/adding-notifications-to-long-running-jupyter-notebook-cells/

如果你使用 Jupyter Notebook 長時間運作一個項目（例如訓練機器學習模型），那麼你可能想知道該任務何時執行完畢。那麼你可以使用一個稱為 jupyter-notify 的浏覽器插， 當指定 cell 執行完畢時，浏覽器會發送提示消息。

關于詞袋模型的簡單講解 https://victorzhou.com/blog/bag-of-words/

一份關于詞袋模型概念及其如何在 Python 中快速實作的簡單介紹。

使用 Python 分析電腦上的 100 GB 資料 https://t.co/52y7IjNSqm

使用 Python 的開源庫 Vaex 來可視化并分析 100 GB 的表格資料。

使用 Elasticsearch，Logstash，Kibana（ELK）+ Filebeat 對 Django 進行日志記錄 https://binaroid.com/blog/django-centralised-logging-using-elasticsearch-logstash-kibana-elk-filebeat

在本教程中，我們将學習如何将日志檔案從 Django Web 伺服器推送到 Elasticsearch 存儲，并在 Kibana Web 工具中以可讀的方式顯示出來。本文的主要目的是使用 Elastic-Filebeat 提供的另一個工具将 Django 伺服器和 ELK 堆棧（Elasticsearch，Kibana，Logstash）連接配接起來。

用 Python 建立 Windows 快捷方式 https://pbpython.com/windows-shortcut.html

使用Python建立一個啟動 conda 環境的 Windows 快捷方式。

如何在 AWS Elastic Beanstalk 上部署 Django Channels 2.x https://t.co/HiZSXhJMYP nbedv：使用 Jupyter-Notebooks 執行任意操作 https://www.fast.ai/2019/12/02/nbdev/ 我們是怎樣使用 Elasticsearch 和 PostgreSQL 函數優化 Django API的? https://t.co/qBVSBuB0jA 減少 Pandas 的記憶體使用量＃2：有損壓縮 https://pythonspeed.com/articles/pandas-reduce-memory-lossy/

有趣的項目，工具和庫

Metaflow https://metaflow.org/

在 Netflix 上開發的用于現實資料科學的架構。Metaflow 使建構和管理現實中的資料科學項目變得容易快捷。

TensorBoard.dev https://tensorboard.dev/

一種托管的TensorBoard體驗，可讓您上載并與任何人共享ML實驗結果。

Assembly https://mardix.github.io/assembly/

基于 Flask 建構的 Object-Oriented Web架構。

emoji_trends https://github.com/enric1994/emoji_trends

在Twitter上使用 emoji 表情符号。

cusignal https://github.com/rapidsai/cusignal

cuSignal 使用 CuPy（GPU 加速的 NumPy）和自定義的 Numba CUDA 核心來 GPU 加速流行的 SciPy Signal 庫。

tlaplus_jupyter https://github.com/kelvich/tlaplus_jupyter

可用于 TLA⁺ 和 Pluscal 規範式語言的 Jupyter 核心。

django-skinny-deploy https://github.com/viewflow/django-skinny-deploy

一個可以将 Django 部署到 Ubuntu 主機的單檔案腳本。

Pytasking https://github.com/TokenChingy/pytasking

一個簡單的 Python 3.5+ 多任務庫。

MinerClub https://github.com/0Hughman0/MinerClub

一個用于托管 Minecraft 伺服器上的朋友們的 Web 應用。

Whatsapp-Net https://github.com/OfirKP/Whatsapp-Net

由你的 WhatsApp 資料生成關系網絡圖。

本文翻譯自 Python Weekly 426，有删改，不作為商業用途。

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