文章教程
使用 Python 擴充 Clojure連結:
https://www.youtube.com/watch?v=vQPW16_jixsLibpython-clj 是一個庫,它允許你從 clojure repl 中使用 python 庫。我們将深入研究這個庫的細節,并讨論建構它的設計決策中的一些潛在後果。
使用 TensorFlow 建構 AI 增強的音樂庫 https://blog.tensorflow.org/2020/01/building-ai-empowered-music-library-tensorflow.htmlQQ 音樂是騰訊音樂娛樂集團(TME)旗下的音樂流媒體服務,我們為全球 8 億多使用者提供服務。我們擁有龐大的音樂庫,其中包含大量的專輯和現場音樂(音頻和視訊格式)。在 TensorFlow 的基礎上,我們能夠通過音樂标記,音樂評估,語音分離,音樂缺陷檢測和恢複等的機器學習算法來有效地管理音樂庫。在本文中,我們想與您分享我們如何建構這種具有 AI 功能的音樂庫以及關于使用 TensorFlow 的經驗。
使用 Python 讀取二進制資料 https://reachtim.com/articles/reading-binary-data-with-python.html在 Python 中處理外部二進制資料時,有兩種方法可以将這些資料轉換為格式化的資料結構。可以使用 ctypes 子產品來定義資料結構,也可以使用 struct python 子產品。當您在網絡上浏覽工具存儲庫時,将看到使用的兩種方法。本文向您展示如何讀取網絡上的 IPv4 标頭。
阻止基于 Python 的後門攻擊 https://vimeo.com/383337193/65c5e52bcdMechaFlounder 是一種伊朗威脅行為者針對土耳其實體的後門攻擊。類似的基于 Python 的後門攻擊已設法規避了傳統的網絡安全防護,并在目标環境中傳播。了解基于 Python 的後門攻擊, 以及為何基于軟體身份驗證(zero trust security)的保護可以阻止此類攻擊。
使用 Phoenix 和 Python 實時對象檢測 https://www.poeticoding.com/real-time-object-detection-with-phoenix-and-python/本文不僅涉及機器學習和對象檢測,還涉及與 Elixir 的互動操作性, 并利用 Python 出色的 ML 庫集,将其功能帶入 Elixir 世界。
URL 引導方式 https://www.mattlayman.com/understand-django/urls-lead-way/Django 站點如何發送請求?
使用 OpenCV,Computer Vision 和 scikit-learn 進行異常檢測 https://www.pyimagesearch.com/2020/01/20/intro-to-anomaly-detection-with-opencv-computer-vision-and-scikit-learn/在本教程中,您将學習如何使用 OpenCV,Computer Vision和 scikit-learn 機器學習庫在圖像資料集中執行異常/新穎性檢測。
使用自己的腳本函數自動執行繁瑣的任務 https://t.co/l9jWcdLESU使用 Python 自動執行任務很容易。不過一旦完成了可以使用的腳本,一定要轉換為可以更高效地編碼的函數!
Pyplot 的 Parens http://gigasquidsoftware.com/blog/2020/01/18/parens-for-pyplot/libpython-clj 為 Clojure 直接與 Python 庫的互動操作打開了大門。這意味着我們幾乎可以直接在 Clojure REPL 中使用任何 Python 庫。但是 matplotlib 呢?Matplotlib.pyplot 是大多數教程和 python 資料科學中的标準配置。我們如何讓它與 python 圖形庫互動操作?
在 Python 中準确地測量代碼執行時間 https://knasmueller.net/measure-code-execution-time-accurately-in-python了解如何消除系統的和随機的測量誤差以擷取更準确的代碼運作時間。
編碼 Python:将 unittest 聲明為 Python 聲明 https://t.co/8lvTXgfzOb大型代碼庫需要持續維護,但是更改散布在許多檔案中的部分代碼既費時又麻煩。本文展示了如何編寫 Codemod 來使用其抽象文法樹來重構 Python 代碼—與基本的 regex 和 search-replace 相比,它獲得了更為精細的控制。
open 和 CPython http://hondu.co/blog/open-and-python濫用 Python 的 open, 以及 CPython 的 GC 和 UNIX 語義的互動可能會導緻意外結果!
使用 Python 建構一個檔案加密器 https://able-dev.com/2020/01/19/lets-build-a-file-encrypter-with-python/ 使用 flask-injector 進行 Python 依賴注入 https://t.co/vtDvpI05Hv 使 Django 能夠在資料庫存在的情況下始終重建資料庫 https://adamj.eu/tech/2020/01/13/make-django-tests-always-rebuild-db/) Gandiva 使用 LLVM 和 Arrow 對 Pandas 表達式進行 JIT 評測 http://blog.christianperone.com/2020/01/gandiva-using-llvm-and-arrow-to-jit-and-evaluate-pandas-expressions/ 在 Python 中尋找樂趣 https://www.b-list.org/weblog/2020/jan/20/fun/有趣的項目
ActionAI https://github.com/smellslikeml/ActionAIActionAI 是用于訓練人類行為分類的機器學習模型的 python 庫。
DDSP https://github.com/magenta/ddspDDSP 是常用 DSP 功能(例如合成器,波形處理器和濾波器)的不同版本的庫。這允許将這些可解釋的元素用作深度學習模型的一部分,尤其是可用作音頻生成的輸出層。
Flytekit https://github.com/lyft/flytekit用于輕松地創作,測試,部署 Flyte 任務。
Rich https://github.com/willmcgugan/richRich 是一個用于在終端中顯示富文本和精美格式的 Python 庫。
JustCause https://github.com/inovex/justcause在關于因果關系的方法研究中培養良好科學實踐的架構。
reformer-pytorch https://github.com/lucidrains/reformer-pytorchPytorch 的重整器,高效轉換器。
gpt2bot https://github.com/polakowo/gpt2bot使用 DialoGPT 對 Reddit 讨論資料進行了訓練。
django-migration-linter https://github.com/3YOURMIND/django-migration-linter為 django 遷移項目檢測出不向後相容部分。
pytorch-metric-learning https://github.com/KevinMusgrave/pytorch-metric-learning在應用程式中使用度量學習的最簡單的方法。該庫用 Pytorch 編寫, 子產品化,高靈活并且可擴充。
Fliks.XYZ https://github.com/gokhj/Fliks.XYZ一個 Simple Flask 應用程式, 可搜尋點播服務中的電影/電視節目。
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