【Python·翻譯】| 周刊495期

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新聞

PSF正在招聘Python打包項(xiàng)目經(jīng)理！得益于彭博社（Bloomberg）的兩年撥款承諾，我們是2021年第二次有遠(yuǎn)見的贊助商，并且是Python生態(tài)系統(tǒng)的長(zhǎng)期堅(jiān)定支持者，Python軟件基金會(huì)（PSF）正在為Python Packaging生態(tài)系統(tǒng)聘請(qǐng)專職項(xiàng)目和社區(qū)經(jīng)理，特別著重于Python封裝索引（PyPI）。

統(tǒng)一CUDA Python生態(tài)系統(tǒng) 迄今為止，僅通過第三方軟件（例如Numba，CuPy，Scikit-CUDA，RAPIDS，PyCUDA，PyTorch或TensorFlow）即可通過Python訪問CUDA和NVIDIA GPU。每個(gè)人都在CUDA API和Python之間編寫了自己的互操作性層。通過發(fā)布CUDA Python，NVIDIA使這些平臺(tái)提供商能夠?qū)Ｗ⒂谧约旱脑鲋诞a(chǎn)品和服務(wù)。NVIDIA還希望降低其他Python開發(fā)人員使用NVIDIA GPU的準(zhǔn)入門檻。

文章、教程和講座

一人創(chuàng)業(yè)背后的架構(gòu)一篇很好的文章分析了運(yùn)行SaaS的設(shè)置，從負(fù)載平衡到cron作業(yè)監(jiān)控，再到支付和訂閱；

我如何建立一個(gè)€25K機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)備如何計(jì)劃、購(gòu)買、構(gòu)建和存儲(chǔ)2-10 GPU機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)器和PC。

移植到Django最初，Airtable由一個(gè)高度定制的Airtable實(shí)例提供支持，并附帶了一個(gè)定制JavaScript應(yīng)用程序，用于通過一些Netlify函數(shù)與Airtable API進(jìn)行通信的調(diào)用者。了解如何將其移植到新的自定義Django后端，運(yùn)行在PostgreSQL之上。

如何使用FastAPI抽象查詢AWS數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)湖提供了無數(shù)的好處。它們是數(shù)據(jù)不可知的，不需要預(yù)先定義模式。但是，如果沒有適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)，找到所需的數(shù)據(jù)可能會(huì)很困難。在本文中，我們將通過創(chuàng)建一個(gè)FastAPI抽象來解決這個(gè)問題，該抽象允許我們查詢AWS Glue元數(shù)據(jù)目錄。

Python數(shù)據(jù)類將節(jié)省您的時(shí)間，還具有attr在本視頻中，我們將學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類以及如何使用它們，以及數(shù)據(jù)類所基于的相關(guān)attrs庫。

用mypy鍵入Python在大型代碼庫上進(jìn)行漸進(jìn)式類型檢查。

野外的python3類型：兩種類型系統(tǒng)的故事本文探討了開發(fā)人員如何使用這些類型注釋、類型檢查和推理工具提供的類型系統(tǒng)語義以及這些工具的性能。我們?cè)u(píng)估；公共GitHub存儲(chǔ)庫語料庫中的類型和工具。我們回顧了MyPy和PyType這兩種典型的靜態(tài)類型檢查和推理工具，以及它們對(duì)類型的不同處理方法；分析。然后我們討論三個(gè)研究問題：（i）開發(fā)人員使用python3類型的頻率和方式是什么(ii）開發(fā)人員會(huì)犯哪些類型的錯(cuò)誤(iii）如何輸入；不同工具的錯(cuò)誤比較？

將Rust集成到Python中本文詳細(xì)介紹了將Rust與Python集成以提高性能的具體機(jī)制，所做的工作非常少。

Using PyTorch + NumPy? You're making a mistake.一個(gè)困擾數(shù)千個(gè)開源ML項(xiàng)目的bug。

深度學(xué)習(xí)模型壓縮這篇文章涵蓋了模型推理優(yōu)化或壓縮的廣度和深度到2021年3月。這包括模型量化和二值化等工程主題，知識(shí)提煉等更多面向研究的主題，以及眾所周知的黑客。

如何使用Python創(chuàng)建3Blue1Brown之類的數(shù)學(xué)動(dòng)畫利用Python技能創(chuàng)建漂亮的數(shù)學(xué)動(dòng)畫。

Python+AWS Lambda公司本系列將包括：編寫一個(gè)Python腳本，從API中提取當(dāng)天的天氣，將腳本打包到Docker容器中，使用CI/CD將Docker容器自動(dòng)推送到AWS上運(yùn)行AWS Lambda，安排AWS Lambda函數(shù)自動(dòng)運(yùn)行，并編寫基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)YAML文件以自動(dòng)創(chuàng)建組件。

如何用scikitlearn構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)管道？為什么它是必要的？在這篇文章中，您將學(xué)習(xí)什么是管道以及如何使用sciketlearnpipeline？如何利用管道進(jìn)行網(wǎng)格搜索和特征選擇？如何使用帶管道的柱形變壓器？

關(guān)于樹莓皮Pico的microphon入門Pi基金會(huì)的第一個(gè)微控制器就在這里！學(xué)習(xí)如何使用MicroPython編程。

如何用蟒蛇和電報(bào)做飯冰箱里有一些配料，但不知道該做什么？想喝一杯新的，有趣的雞尾酒嗎？在這一步一步的python教程中，我們將以電報(bào)機(jī)器人的形式構(gòu)建所有這些；

用Python編寫機(jī)器視覺和天文相機(jī)腳本

Downloading files from S3 with multithreading and Boto3

更快的Python和Go共享對(duì)象（簡(jiǎn)單的方法）

一個(gè)鳥看的機(jī)器人，這樣你就不用看了

通過閱讀代碼學(xué)習(xí)：Python標(biāo)準(zhǔn)庫設(shè)計(jì)決策解釋（高級(jí)初學(xué)者）

有趣的項(xiàng)目，工具和庫

gProfilergProfiler將多個(gè)采樣探查器組合在一起，以生成CPU所花時(shí)間的統(tǒng)一可視化，顯示本機(jī)程序、Java和Python運(yùn)行時(shí)以及內(nèi)核例程中進(jìn)程的堆棧跟蹤。

MMOCR一個(gè)基于PyTorch和mmdetection的工具箱，用于文本檢測(cè)，文本識(shí)別以及相應(yīng)的下游任務(wù)，包括關(guān)鍵信息提取。

SkinDeep使用深度學(xué)習(xí)去除紋身。

邏輯Logica是一種邏輯編程語言，可編譯為StandardSQL并在Google BigQuery上運(yùn)行。

certomancer快速構(gòu)建、模擬；使用簡(jiǎn)單的聲明性配置部署PKI測(cè)試配置。包括CRL、OCSP和時(shí)間戳服務(wù)配置。

Rotten-Scripts爛腳本包含用Python、JavaScript、Bash、Powershell等編寫的令人驚嘆的腳本。

opalOPAL是openpolicyagent（OPA）的管理層，它實(shí)時(shí)檢測(cè)策略和策略數(shù)據(jù)的更改，并將實(shí)時(shí)更新推送到您的代理。

label-studiolabelstudio是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)標(biāo)記工具。它允許您使用簡(jiǎn)單明了的UI標(biāo)記數(shù)據(jù)類型，如音頻、文本、圖像、視頻和時(shí)間序列，并導(dǎo)出到各種模型格式。

POT為信號(hào)、圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)中與最佳傳輸有關(guān)的優(yōu)化問題提供多個(gè)求解器的庫。

layout-parser用于理解文檔布局的Python庫。

torchtypingPyTorch張量的形狀、數(shù)據(jù)類型等的運(yùn)行時(shí)類型注釋。

DivideAndScan劃分完整的端口掃描結(jié)果，并將其用于目標(biāo)Nmap運(yùn)行。

omni一個(gè)非常輕量級(jí)的監(jiān)視系統(tǒng)，用于運(yùn)行Kubernetes的Raspberry-Pi集群。

juriggedPython的熱重新加載。

新版本

pypyv7.3.4:python2.7和3.7版本

即將舉行的活動(dòng)和虛擬網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)

Virtual: PyBerlin 28 There will a talk, Retro Gamedev: Making your own compiled language for NES in Python

Virtual: PyLadies Dublin Meetup April 2021 There will be following talks Bias in NLP: using linguistics and computer science to improve AI/ML fairness Automating social media content with Python and Mako

Virtual: PyData Berlin Meetup April 2021 There will be following talks How we task satellites to take pictures How to detect silent failures in ML models

Virtual: PyData Montreal Meetup April 2021 There will be following talks Text Extensions for Pandas Introducing Elyra: Extending JupyterLab for AI

我們的其他通訊

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