Топ 10 питона еженедельных тенденций на Github

Этот пост отвечает Escementhunt эта платформа заметки для проектов с открытым исходным кодом.

Это самый легкий монетизменный путь для ОСС.

https://issuehunt.io/

TEALGORITHMMS/PYTHON

Все алгоритмы реализованы в Python (для образования) Это только для демонстрационных целей. В библиотеке стандартной библиотеки Python есть много реализаций, которые намного лучше по причинам эффективности.

Github – Tealgorittms/Python: Все алгоритмы реализованы в Python

mwouts/jupytext.

Jupyter Notebooks как документы Markdown, Julia, Python или R скрипты. Jupytext может преобразовать ноутбуки в и из Julia, Python и R скрипты (расширения .jl, .py. и .r), документы Markdown (расширение .md), r markdown documents (расширение .rmd). Jupytext доступен в пределах jupyter. Вы можете работать как обычно на своем ноутбуке в Jupyter и сохранить и прочитать его в форматах, которые вы выбираете.

GitHub – Mwouts/Jupytext: Ноутбуки Jupyter как документы Markdown, Julia, Python или R скрипты

Доннемартин/системный дизайн-грунтовки

Узнайте, как разработать масштабные системы. Подготовьте для интервью дизайна системы. Включает карточки Anki. Резюме различных темов дизайна системы, включая плюсы и минусы. Все – компромисс. Каждый раздел содержит ссылки на более глубокие ресурсы.

Github – Donnemartin/System Design-Primer: Узнайте, как проектировать крупномасштабные системы. Подготовьте для интервью дизайна системы. Включает карточки Anki.

Модели Tensorflow

Этот репозиторий содержит ряд различных моделей, реализованных в Tensorflow

Официальные модели являются коллекцией примеров моделей, которые используют высокоуровневые API на высоком уровне Tensorflow. Они предназначены для ухоженного, протестированного и сохраняются в курсе последних стабильных API Tensorflow. Они также должны быть достаточно оптимизированы для быстрой производительности, пока все еще легко читать. Мы особенно рекомендуем новые пользователи Tensorflow, чтобы начать здесь.

Исследовательские модели являются большая коллекция моделей, реализованных в Tensorflow по исследователям. Они официально не поддерживаются или не доступны в отделении отделений; Индивидуальные исследователи должны поддерживать модели и/или оказывать поддержку по вопросам и потянутым запросам.

Папка Samples содержит фрагменты кода и меньшие модели, которые демонстрируют функции Tensorflow, включая код, представленный в различных постах в блоге.

Папка учебных пособий – это коллекция моделей, описанных в Учебники Tensorflow .

Tensorflow/Tensorboard

Tensorboard – это набор веб-приложений для проверки и понимания ваших прогонов и графиков Tensorflow. Это Readme дает обзор ключевых концепций в Tensorboard, а также как интерпретировать Tensorboard визуализации. Для углубленного примера использования Tensorboard см. Учебное пособие: Tensorboard: визуализация обучения. Для подробной информации о визуализаторе графика см. В этом руководстве: Tensorboard: визуализация графика.

Tensorflow · Github

django/django.

Django – это веб-каркас высокого уровня Python, которая поощряет быстрое развитие и чистый, прагматичный дизайн. Спасибо за проверку его. Вся документация находится в каталоге «Документы» и онлайн в https://docs.djangoProject.com/en/stable/ . Отказ Если вы просто начинаете, вот как мы рекомендуем вам прочитать документы: Во-первых, прочитайте Docs/Intro/Install.txt для инструкций по установке django.

Github – Django/Django: веб-каркас для перфекционистов с сроками.

Vinta/Awesome-Python

Удивительный Python Отверенный список потрясающих структур Python, библиотеки, программного обеспечения и ресурсов.

Удивительный Python.
Администраторные панели
Алгоритмы и узоры дизайна
Антиспам
Управление активами

И много других.

GitHub – Vinta/Awesome-Python: Отверенный список потрясающих каркасов Python, библиотеки, программного обеспечения и ресурсов

EVERHIDE/erverbug.

Everbug – это легкое промежуточное программное обеспечение Django для расширения Chrome/Firefox с легкой установкой. Одним из преимуществ: тело ответа целевой страницы остается чистыми и без изменений.

GitHub – Everhide/Everbug: Django Debug Tool для браузера

junfu1115/danet.

Предлагаю сеть двойного внимания (DANET) для адаптивно интегрировать локальные особенности с их глобальными зависимостями на основе механизма собственного внимания. И они достигают новых современных характеристик сегментации по трем сложным наборам сегментации сцены, то есть, городские пейзажи, контекст Паскаля и набора данных Coco-10K.

Github – Junfu1115/Danet: Сетевая сегментация с двойным вниманием для сегментации сцены

Facebookincubater/Python-Nubia

NUBIA – это легкая рамочная рамка для построения приложений командной строки с Python. Первоначально он был разработан для «интерактивной оболочки LogDevice» (AKA. ldshell) “на Facebook. С тех пор было установлено многоразовая компонент, а несколько внутренних проектов Facebook теперь полагаются на него как быстрый и простой способ получить интуитивно понятное приложение Shell/CLI без слишком много ботин. Nubia построен на вершине Python-Prompt-Toolkit, который является фантастическим инструментом для создания интерактивных приложений командной строки.

GitHub – FacebookinCubator/Python-Nubia: Структура командной строки и интерактивной оболочки.