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文章、教程和讲座
神经网络：从零到英雄
Andrej Karpathy 开设的一门关于用代码从头开始构建神经网络的课程。
Python 中的 5 个常见 Asyncio 错误（以及如何避免它们）
Asyncio 通过协程在 Python 中提供异步编程。它是令人兴奋的、新颖的，但可能会让初学者深感沮丧。原因是因为在上手协程和asyncio API时犯了一系列常见错误。在本教程中，您将发现初学者在使用 Python 的 asyncio 时遇到的最常见错误。
使用假设和 Pytest 在 Python 中开始基于属性的测试
在本教程中，我们将学习基于属性的测试背后的概念，然后将这些概念付诸实践。
大学代数 – 完整课程与 Python 代码
向经验丰富的大学数学教授学习大学代数。您还将学习如何使用 Python 编程语言实现所有代数概念。
函数式 Python，第二部分：为 Monoid 拨 M
上次我写了关于 Python 的类型系统和语法现在如何足够灵活以符合人体工程学地表示和利用代数数据类型。在这里，我将通过一个有启发性的例子进一步发展这个想法，为此我将利用一些函数式编程“技巧”来实现高效的 Python 实现。
如何使用假设进行基于模型的测试（逐步）
你想让软件测试更容易吗？基于模型或有状态的测试是节省时间和额外工作的好方法。在本视频中，我将向您展示如何使用 Hypothesis 进行基于模型的测试，以便您可以简化测试过程并获得更好的结果。
用于性能优化的 Python 绑定：从零到一的指南
本文介绍了通过使用 PyBind 公开并行化 C++ 函数来加速 Python 代码库的技术。然后它分析了优化的结果，其中在 700 行程序中并行化一个 40 行函数产生了高达 3 倍的端到端加速。
从 Flask 迁移到 FastAPI，第 1 部分
3 部分系列的第一部分涵盖了为实际迁移做准备的内容。
分析和优化解释器
重写库代码使我的解释器基准测试速度提高 28%。
浏览复杂数据
这篇文章展示了 Python 中使用 glom 的数据整理技术。
关于 Python 打包生态系统的思考
你好，巴布亚新几内亚！
评估神经网络
使用 CPython 的 WASI 构建和 pytest 测试 Python 项目
有趣的项目、工具和库
git-sim
使用单个终端命令在您自己的存储库中直观地模拟 Git 操作。
红花
一个快速、简单和轻量级的 Python 布隆过滤器库，完全用 Rust 实现。
IPyflow
具有反应性、执行建议、语法扩展等的下一代 IPython 内核。
JinjaX
超级组件为您的 Jinja 模板提供支持。
改性活有机体
通过 LLM 和生成 AI 模型实现 AI 功能的通用技术
扁平客轮
将python程序转换成一行python代码！
任何小部件
自定义 jupyter 小部件变得简单。
鲨鱼
适用于 CPU、GPU、加速器和异构集群的高性能机器学习。
聊天RWKV
ChatRWKV 类似于 ChatGPT，但由 RWKV（100% RNN）语言模型提供支持，并且是开源的。
奔跑的
给定一个现有的 docker 容器，打印运行它的副本所需的命令行。
符号人工智能
通过我们的 Symbolic API 构建以 LLM 为核心的应用程序，利用 Python 中经典和可微分编程的强大功能。
即将举行的活动和网络研讨会
PyData 西雅图聚会 2023 年 1 月
将有以下谈话
- 为云中的大数据分析构建数据编排
- 作为功能的笔记本
虚拟：PyData 慕尼黑聚会 2023 年 2 月
将有一个演讲，更好更快的 NLP 模型训练：10 种行之有效的技术。
PyData 爱丁堡聚会 2023 年 2 月
将有一个演讲，数据漂移：如何发现 ML 模型输入数据的变化。 |
