为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目, 10000, 小木, PythonHub今天在推上给大家分享了一个非常棒的项目，就是这个为为初学者、中级和有经验的开发者提供70多个python项目。 亲自动手实践一些项目可以增加我们的实际的编程技巧。每一次都做一点将会得到很多。很多人都在GitHub、Reddit或者是Quera上搜索过哪些项目可以让Python初学者、中级者增加经验的Python项目。这次它来了。
小木 613使用配置文件控制程序的运行是一种非常常见的编程技巧，因此配置文件的解析是所有编程语言中都不可缺少的模块。在Python中，通常使用configparser模块进行配置文件解析。但是configparser解析配置文件有几个常见问题：读取当前项目下某个位置的配置文件、重复配置项的处理以及大小写配置项的读取。本文将描述如何解决这三个问题。
小木 435这几年深度学习的发展给人工智能相关应用的落地带来了很大的促进。随着NLP、CV相关领域的算法的发展，算法层面的创新已经逐渐慢了下来，但是工程方面的研究依然非常火热。从底层的硬件的创新，到平台框架的发展，为支撑超大规模模型训练与移动端小规模算法推断而创造的软硬件体系也在飞速革新。本文将总结深度学习平台框架软件及下层的硬件支撑系统。
小木 393在2020年的亚马逊reInvent发布会上，亚马逊正式发布了一项新的服务，即Amazon SageMaker Feature Store，中文简介是适用于机器学习特征的完全托管的存储库。 Feature Store是这两年兴起的另一个关于人工智能系统的基础设施，应该也是未来几年最重要的人工智能基础设施之一。本文将介绍一下Feature Store是什么以及为什么很多企业开始推广这个东西。
小木 548运行本地dask集群的时候出错Task exception was never retrieved的解决方法
小木 315有的时候使用Python遇到内存溢出的问题，但其实机器剩余内存很多。需要注意Python版本是否正确
小木 285SCI期刊可能是国内科研活动中与期刊最相关的话题内容。类似的，包括SCIE、SSCI和EI期刊也是常见的话题。本文将对这几个名词进行解释，并着重说明SCIE是否属于SCI、以及SCI和EI、SSCI的区别。
小木 584NumPy是Python中非常优秀的一个数据科学工具包，使用Python做数据分析的童鞋几乎是必备的工具。NumPy的提供了非常丰富的计算能力，但是底层是C语言实现的，因此既有Python语法的低门槛，速度上却依然非常好。NumPy本身也和Pandas、SciPy一起成为一种生态了。今天，NumPy发布了1.20.0最新版本，这个版本的改动很大。值得童鞋们关注~
小木 1016RNN的应用有很多，尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构，在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处，而每个RNN中一个节点是一个Cell，它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始，重点解释RNN中Cell的结构，以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量，但可能也有忽略，因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好，本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出，我会进行修改。
小木 1533网站启用HTTPS必须制作证书，而证书的制作需要定期更新。这里介绍了Certbot证书自动生成工具和自动更新的方法。并描述了Tomcat如何配置pem证书。
小木 1840在使用Dask进行两个dataframe的concatenate操作的时候抛出ValueError，本文记录这个错误以及解决方案。
小木 1539在前面的博客中，我们已经对`Dask`做了一点简单的介绍了，在这篇博客中我们来对比一下`Dask`的`DataFrame`在不同条件下的运算性能，主要是连接操作的性能（merge)。
小木 1591使用Dask进行分布式处理的时候一个最常见的场景是有很多个文件，每个文件由一个进程处理。这种操作经常会遇到一个程序挂起的问题，使得程序永远运行，无法结束。本文描述如何解决。
小木 1109使用pandas的DataFrame和dask的DataFrame保存数据到csv文件时候会出现两个换行符的情况。本文描述如何解决。
小木 1716Dask的集群启动创建也很简单，有好几种方式，最简单的是采用官方提供dask-scheduler和dask-worker命令行方式。本文描述如何使用命令行方法建立Dask集群。
小木 1375当数据量达到一定程度，单机的处理能力会无法达到性能的要求，采用并行计算，并利用多台服务器进行分布式处理可能会提升数据处理的速度，达到性能要求。然而如果使用不当，并行处理可能并不会提升处理的速度。这篇博客介绍了Dask中关于并行处理的一些效率方面的建议，尽管是针对Dask的说明，但对于所有的并行处理来说都是适用的。
小木 1910Dask提供了多种分布式调度器，当缺少多台服务器时候，也可以通过本地集群来实现单机分布式的计算。这篇博客主要就是介绍如何实现Dask的单机分布式调度器。第一小节是简介，第二节是单机调度器的简写版本，第三节是单机调度器的完整版本，第四节是使用的一些示例。
小木 2011这是一篇来自Towards Data Science上面的一篇个人实践分享，主要是针对销量进行预测。一般来说，销量受到价格、季节等因素影响较大。这里就是考虑这些因素进行的一个实践。值得大家一试。这里我们翻译一下，并对其中的某些工作做一些简单的解释。
小木 1973Scikit-Learn有很优秀的机器学习处理思想，包括TensorFlow等新框架都借鉴了它的设计思想。最近的更新也让Scikit-Learn更加强大。在描述这个更新之前我们先简单看一下历史，然后让我们一起看看都有什么新内容吧。
小木 1768