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文章，教程和讲座

给 Python 开发者的高级 Git 技巧

在这篇针对 Python 开发者的 Git 教程中，我们将讨论如何处理特定的提交和整个提交范围，使用存储来保存临时工作，对比不同的提交，修改历史记录，以及如何某些东西出问题了，如何进行清理。

Docker 是什么，以及如何以 Python 的方式使用它（教程）

这是一篇关于 Docker 容器的入门教程。在文章的最后，你将会了解如何在本地机器上使用 Docker。加上 Python，我们将运行 Nginx 和 Redis 容器。

OpenCV 人员计数器

在这篇教程中，你将学习如何使用 OpenCV 和 Python 估计一个“人员计数器”。使用 OpenCV，我们将实时计算进出百货商店的人数。

机器学习方法 —— 构建酒店推荐引擎

在这篇文章中，我们旨在为搜索要预定的酒店的 Expedia 用户创建最佳酒店推荐。我们将把此问题建模为多类分类问题，并用集合方法构建 SVM 和决策树，根据用户的搜索细节，来预测他（她）可能会预订的“酒店集群”。

如何在 Django 中使用 Bootstrap 4 表单

这是一个快速教程，让你从 django-crispy-forms 开始，并永不回头。Crispy-forms 是一个很棒的应用�，它可以让你控制渲染 Django 表单的方式，而不会破坏默认的行为。本教程将针对 Bootstrap 4 进行定制，但也可用于更老的 Bootstrap 版本以及 Foundation 框架。

Django 重定向的终极指南

在本详细的指南中，你将了解关于 Django 中的 HTTP 重定向的所有信息。从 HTTP 协议的底层细节到在 Django 中处理它们的高级方式。

使用 Python 和 Tensorflow 进行加密投资组合优化 —— 矩阵微积分方法 #2

在上一篇文章中，我们使用 Python 和 Tensorflow 构建了一个投资组合优化器：给定一组加密货币，它�会获取历史价格，计算方差-协方差矩阵、相关矩阵，然后探索投资组合，以最大化全球夏普比率（Sharpe Ratio）。在这篇文章中，我们将讨论一些可以遵循的方式，以改进我们的工具，并让它更加一致。

用 Python，为你的 Mac 构建一个简单的语音助手

最基本的 python 语音助手，可以为你打开计算机应用，或者搜索互联网。

Python 存储字符串时是如何节省内存的

使用 Python 和 Pandas 匿名化数据的简单方式

使用异步 Celery 任务 —— 经验教训

本周的Python工作

Lily AI 招聘机器学习工程师

好玩的项目，工具和库

Auto-Keras

Auto-Keras 是一个用于自动机器学习（AutoML）的开源软件库。它由 Texas A&M 大学的� DATA Lab 和社区贡献者开发。AutoML 的终极目标是为具有有限的数据科学或者机器学习北京的领域专家，提供易于访问的深度学习工具。Auto-Keras 提供自动搜索深度学习模型的架构和超参数的函数。

btlejack

Btlejack 提供嗅探、阻塞和劫持蓝牙低功耗设备所需的一切。

python-jvm-interpreter

Python 中的 Java 虚拟机实现。

trackerjacker
�就像映射你没有连接上的 wifi 网络的 nmap，加上设备跟踪。

Arctic

Arctic 是用于数字数据的高性能数据存储。它开箱即支持Pandas、numpy 数组和被 pickle 的对象，可插拔支持其他数据类型和可选的版本控制。对于每个客户端，Arctic �每秒可以查询数百万行，网络带宽实现约 10 倍的压缩，磁盘实现约 10 倍的压缩，并且每个 MongoDB 实例可以扩展到每秒数亿行。