文章，教程和講座
鏈接: https://www.youtube.com/watch?v=P5nOGKVLIYo
2018年，我從美國搬到愛爾蘭，雖然我租的房子有一個聯網控制的供暖器，我租的房屋卻仍然非常冷。在本次演講中，我想告訴大家我是如何“調試”這個問題的，以及如何使用幾個運行在 MicroPython 的微控制器來改善供暖方式，而這些都沒有對不屬於我的這座房子進行任何物理修改。
從 GPS 導航到網絡層鏈路狀態路由，Dijkstra 算法爲一些備受關注的現代服務提供了理論支持。只需利用一些基本的數據結構，讓我們一起了解它的功能，它的實現原理, 以及如何在Python中實現
鏈接: https://www.youtube.com/watch?v=eyKwPyOqMg4
在此視頻中，我藉助 Tensorflow 和 Keras , 用 Python 編寫卷積神經網絡製作一個手寫數字計算器, 並且我將深入解釋卷積神經網絡工作原理。
鏈接: https://djangostars.com/blog/rest-apis-django-development/
掌握基礎知識就意味着掌握技巧。本教程將教您一步一步地構建API。
鏈接: https://zainrizvi.io/blog/jupyter-notebooks-best-practices-use-virtual-environments/
您可以將虛擬環境添加到 Jupyter Lab，爲每個 notebook 提供獨立的運行環境。這篇文章詳細介紹瞭如何在 Google Cloud 的 AI Platform Notebooks 上向您自己的 notebooks 添加獨立的虛擬環境。
本文（引用一個非常簡單的示例）說明了我們如何利用 Django 和 Django REST Framework 實現一個基於視圖的權限系統，並解釋爲什麼選擇這樣做。
使用 Elasticsearch 和 fscrawler 構建基礎的搜索引擎
本文介紹如何使用 fscrawler，Elasticsearch，Python 和 Flask 在本機上佈置一個快速但骯髒的搜索引擎。
對 Python 進行性能分析：一篇關於代碼資源佔用量的介紹
鏈接: https://www.youtube.com/watch?v=MgBgMyYROTE
一般情況下很難看出自己的代碼的性能瓶頸在哪裏。本教程將向您介紹一些可用於剖析代碼和評估優化效果的工具。
鏈接: https://www.deploymachinelearning.com/
本教程提供了一些關於使用 REST API 構建機器學習系統的代碼示例。
講解在線推薦引擎中用到的不同類型的矩陣分解技術和縮放機制。
學習使用 Flask-WTForms 庫在 Flask 中創建表單的邏輯和模板。
使用 Keras 和 Deep Learning 檢測自然災害
鏈接: https://www.pyimagesearch.com/2019/11/11/detecting-natural-disasters-with-keras-and-deep-learning/
在本教程中，您將學習如何使用 Keras，Computer Vision 和 Deep Learning 以高達95％的精度自動檢測自然災害（地震，洪水，山火，颶風）。
鏈接: https://deepsource.io/blog/new-python-web-frameworks/
爲您的下一個項目選擇一個新的 Web 框架。
如何構建 Bytebase -- 第一部分：用 WebSocket 實時聊天
這是有關如何構建 Bytebase 系列文章中的第一篇。本系列教程改編自我們在 2019年美國 DjangoCon 會議上介紹的 Django 實時聊天教程，並根據要求添加了主題。
鏈接: https://www.sitepoint.com/keras-face-detection-recognition/
這篇文章展示瞭如何使用 Keras 中的 MTCNN 模型檢測圖像中的面部，以及如何使用 VGGFace2 算法提取面部特徵並將其匹配到不同的圖像中。
鏈接: https://asthasr.github.io/posts/parsing-in-python/
鏈接: https://lethain.com//creating-slack-app-python/
有趣的項目，工具和庫
鏈接: https://github.com/minimaxir/stylecloud
Python 的軟件包 + CLI 可以生成多樣化的詞雲，包括漸變式和圖標樣式！
鏈接: https://github.com/open-mmlab/
基於 PyTorch 的用於視覺分析的開源工具箱。
鏈接: https://github.com/HasnainRaz/Fast-SRGAN
高速深度學習模型，可將低分辨率視頻以 30fps 的速度上採樣到高分辨率。
鏈接: https://github.com/kadnan/ScrapeGen
一個簡單的 python 工具，可生成基於 requests/bs4 的網絡抓取工具。
鏈接: https://github.com/kubapilch/PygameUI
這是一些加快 pygame 項目的構建速度的關於基本 UI 組件的小案例
本文翻譯自 Python Weekly 423，有刪改，不作爲商業用途。
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