Python周刊中文版(第478期)
Python周刊
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新闻
PYCON美国2021
PyCon US 2021将在原定的2021年5月12日至15日的同一日期进行虚拟演示。Sprint将于2021年5月16日至18日举行。
文章，教程和讲座
想象一下，你负责建造Cinder。你将从哪里开始？定期构建自己的系统版本是丰富您对系统本身和一般系统设计原理的理解的好方法。对于那些正在一家大型科技公司面试的人。像任何FAANG一样，此帖子将遵循与访谈的“系统设计”部分非常相似的流程，因此是一种很好的做法。
在编译时失败，而不是在运行时失败。如果mypy可以在“编译时”警告您可能出现的问题怎么办？本文分享了一个小技巧，当未处理枚举类型的值时，会使mypy失败。
在此完整的课程中，学习如何使用Python执行算法交易。在学习了算法交易的基础知识之后，您将学习如何构建三个算法交易项目。
构建有史以来最伟大专辑的无尽Spotify歌单
从Rolling Stone的500张有史以来最伟大专辑中了解如何建立无尽的Spotify歌单。
在不中断的情况下将Slack Airflow迁移到Python 3
这篇文章描述了我们如何使用Celery队列在更可靠的“红黑”部署中将Apache Airflow基础架构和数百个DAG从Python 2迁移到Python 3，从而使迁移对用户完全透明。
使用Python，Wav2Lip和Google Wavenet将视频转换为任何语言 
该视频演示了如何使用真正突破性的AI通过口型同步以30多种语言为视频生成逼真的语音翻译。(同声传译次时代要来啦!)
Django地图（第1部分）：GeoDjango，SpatiaLite和Leaflet
快速入门指南，使用其模块GeoDjango（具有空间扩展SpatiaLite和Leaflet的SQLite数据库，一个用于交互式地图的JavaScript库）与Django创建网络地图。
该视频涵盖了多个主题，包括对核心框架的更新以及支持跨多个领域的开发的新工具和库。您还将从社区中听到由PyTorch支持的最新研究。
使用siamese network，Keras和TensorFlow比较图像的相似性
在本教程中，您将学习如何使用siamese network和Keras / TensorFlow深度学习库比较两个图像的相似性（以及它们是否属于相同或不同的类别)。
降低数值精度是节省pandas内存的一种方法，但这是否与我们可能从现实世界数据集中得出的结论有所不同？
使用Python自动化Notion (Notion类似于Teambition,感觉要好一些.妹纸github主页做的挺漂亮的)
如何在Heroku上为Django应用设置 Tailwind CSS
有趣的项目，工具和库
从像素化屏幕快照中恢复密码。(很强!社工又一突破)
自托管实时视频流网站+后端。(Django项目,Django真的火)
车身是机器学习工程师在Kubernetes上的容器中运行模型训练工作负载和部署模型评分服务的简单框架。它可以自动化大多数机器学习工程师认为是DevOps的重复性任务，使他们能够专注于自己最擅长的工作-机器学习。
Atheris是一个覆盖率导向的Python模糊测试引擎。它支持Python代码的模糊测试，也支持为CPython编写的本机扩展。
基于深度学习的项目，用于创建线条艺术肖像。 (强,美术生要没饭吃了)
一种将mongodb记录可视化为节点网络的工具。
一种用于完成简单任务的简单工具：通过AI从预先录制的语音中删除填充声音（“ ehm”）。
使用带有LSTM的Keras进行吉他放大器/踏板仿真的深度学习模型。(效果可以使歌曲有吉他版本)
Diggy是一款功能强大，美观，易于使用的笔记本，预装了SciPy堆栈，可在您的浏览器中正常运行，而无需依赖服务器端代码。
实时查看GitHub上发生的事情。
用Python编写的渗透测试报告工具。从Microsoft Word中解放自己。
一个Python库，专注于离群值，对抗性和漂移检测。该软件包旨在涵盖表格数据，文本，图像和时间序列的在线和离线检测器。
通过在网页元素上绘制彩色框来自动创建Python Selenium脚本。(自动化)
新版本
3.9.1是第一个支持macOS 11 Big Sur的Python版本。使用Xcode 11及更高版本，现在可以构建可在Apple Silicon上运行的“ Universal 2”二进制文件。此版本包含许多新功能和优化。
即将举行的活动和网络研讨会
将有以下讲座
- 建立一个虚拟雨量计
- 使用代码到来介绍Pandas数据框
- 关于Python和定位：使用GeoPandas在Python中处理地理空间数据的简介
将有以下讲座使
- 用Python获得第一份工作
- 计算K均值法的最佳聚类数
- 赛道游乐场
- 获取列表长度，困难的方法
将进行演讲EntityKB：一个用于快速开发自定义知识库的python工具包。
将会进行以下讲座
- 持续集成机器学习
- 测试生产机器学习系统
将有以下讲座
- 可解释的机器学习
- 奥运攀岩预测
- Fastbal：一个足球故事
- CW和CW：使用小波从音频文件中解码摩尔斯电码
将有以下讲座
- 伪标签指南：如何仅使用一个模型即可获得Kaggle奖牌
- 数据发现的主题建模：网络安全用例
将有以下讲座
- 为深层时间序列模型选择正确的损失函数
- GPy监测洋流
将发表演讲，《使用Python进行可解释的机器学习》 —高质量的巧克力棒具有什么品质？
