Рисуем гистограмм с помощью NumPy, Matplotlib, Pandas и Seaborn
https://realpython.com/python-histograms/

Элегантный код генератора цепей Маркова
https://eli.thegreenplace.net/2018/elegant-python-code-for-a-markov-chain-text-generator/

Как использовать HDF5-файлы в Python
https://habr.com/post/416309/?utm_campaign=416309

HDF5 позволяет эффективно хранить большие объемы данных


При работе с большими объемами данных, будь то экспериментальные или имитируемые, их хранение в нескольких текстовых файлах не очень эффективно. Иногда вам нужно получить доступ к конкретному подмножеству данных, и вы хотите сделать это быстро. В этих ситуациях формат HDF5 решает обе проблемы благодаря очень оптимизированной надстроенной библиотеке. HDF5 широко используется в научных средах и имеет отличную реализацию в Python, предназначенную для работы с NumPy прямо из коробки.

Нейробугу́рт. Как мы научили нейросеть придумывать мемы на год раньше Стэнфорда
https://habr.com/post/416379/?utm_campaign=416379

К написанию статьи меня подтолкнула вот эта новость (https://motherboard.vice.com/en_us/article/gyk3dq/stanford-researchers-trained-a-neural-network-to-make-these-memes) (+исследование (https://arxiv.org/abs/1806.04510)) про изобретение генератора мемов учеными из Стэнфордского университета. В своей статье я попытаюсь показать, что вам не нужно быть ученым из Стэнфорда, чтобы делать с нейросетями интересные вещи. В статье я описываю, как в 2017 году мы обучили нейронную сеть на корпусе из примерно 30 000 текстов и заставили ее генерировать новые интернет-мемы и мемы (коммуникационные знаки) в социологическом смысле слова. Описан использованный нами алгоритм машинного обучения, технические и административные трудности, с которыми мы столкнулись.

Извлекаем уровни из Super Mario Bros с помощью Python
https://habr.com/post/416241/?utm_campaign=416241

Для нового проекта мне понадобилось извлечь данные уровней из классической видеоигры 1985 года Super Mario Bros (SMB) (https://ru.wikipedia.org/wiki/Super_Mario_Bros.). Если конкретнее, то я хотел извлечь фоновую графику каждого уровня игры без интерфейса, подвижных спрайтов и т.п.


Разумеется, я просто мог склеить изображения из игры и, возможно, автоматизировать процесс с помощью техник машинного зрения. Но мне показался более интересным описанный ниже метод, позволяющий исследовать те элементы уровней, которые нельзя получить с помощью скриншотов.


На первом этапе проекта мы изучим язык ассемблера 6502 и написанный на Python эмулятор. Полный исходный код выложен здесь (https://gist.github.com/matthewearl/733bba717780604813ed588d8ea7875f).

Этот div выглядит по-разному в разных браузерах http://amp.gs/7ZVk

Розв'язок завдання про „дешифруванню“ кожного другого слова зі стрічки. https://github.com/Searge/Solutions/blob/master/PythonKids/each_2_word_in_str.py

Аналоги в Python и JavaScript. Часть первая
https://habr.com/post/416617/?utm_campaign=416617

Несмотря на то что Python и Javascript довольно сильно отличаются, существует много схожего, о чем должен знать любой фулстек разработчик. В этой серии (https://djangotricks.blogspot.com/2018/06/equivalents-in-python-and-javascript-part-1.html) из 4-х статей мы увидим что есть общего в обоих языках, и рассмотрим ряд известных проблем а также способы их решения.

teen - manual для статус кодов HTTP
http://github.com/shobrook/teen

​​У світі цифрового дизайну використання так званих UI наборів, текстур, іконок настільки неминучий процес, як використання веб-розробниками високорівневих мов програмування. Адже дуже важко спробувати зробити ваші проекти унікальними при використанні ресурсів, що створені не вами. Тому сьогодні ознайомимось з 10 кращими безкоштовними скриптами, що були розроблені для збагачення дизайнерського досвіду.

Експериментування з цими безкоштовними інструментами є справжнім задоволенням, головним чином тому, що створення креативного, професійного фону вібдувається лише в один клік. Скрипти охоплюють всі сучасні стилі, які підійдуть до будь-якого дизайну.

Тож ми підготували 10 безкоштовних генераторів фону для веб-дизайнерів – https://prodesign.in.ua/2018/06/10-bezkoshtovnyh-heneratoriv-fonu-dlya-veb-dyzajneriv/

Дуже легко зробити помилку. І неважливо, чи ви досвідчений спеціаліст або лише починаєте свій шлях в веб-дизайні.

Створення сайтів, логотипів або застосунків, креатив взагалі — все це супроводжується вчиненням помилок. На перший погляд всі ці проекти мають стандартний набір елементів обов’язкових для показу, але попри цю «стандартність» веб-дизайнери чомусь забувають про деякі з них.

До того ж, замовники, яким дуже часто не зрозуміло що, куди, навіщо і чому в макеті розташовується, тим паче не думають по подібні речі. Тому веб-дизайнер має враховувати всі нюанси наперед, щоб запобігти розробці макету за принципом «нехай буде».

Нижче перелічені 20 речей, про які ми забуваємо найчастіше.
https://prodesign.in.ua/2018/07/profesiya-veb-dyzajner-20-rechej-pro-yaki-zabuvayut-dyzajnery/

distroless - docker образы для запуска Python минимальными усилиями
http://github.com/GoogleContainerTools/distroless

Terminus - эмулятор терминала для Sublime Text.
http://github.com/randy3k/Terminus

Talk Python to Me: #169 Как стать создателем контента
https://talkpython.fm/episodes/show/169/becoming-a-python-content-creator

Аудио-подкаст

Настройка Sublime Text 3 для Python разработки
http://feedproxy.google.com/~r/djangonaut/~3/U8tN8Ik5r80/setup-sublime-text-3-for-python-development.html

Пишем и читаем CSV файлы
https://realpython.com/python-csv/

Основы статистики на Python: вероятности
https://www.dataquest.io/blog/basic-statistics-in-python-probability/

10 курсов по машинному обучению на лето
https://habr.com/post/417641/?utm_campaign=417641

За последние десятилетия с помощью машинного обучения создали самоуправляемые автомобили, системы распознавание речи и эффективный поиск. Сейчас это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных сфер на стыке компьютерных наук и статистики, которая активно используется в искусственном интеллекте и data science. Методы машинного обучения используются в науке, технике, медицине, ритейле, рекламе, генерации мультимедиа и других областях.


Команда Университета ИТМО собрала десять курсов по машинному обучению, которые можно успеть пройти до конца лета. Одним они помогут войти в профессию, а другим — углубиться в нее.