文章433TutorialExtendingClojurewithPython链接：https://www.youtube.com/watch?v=vQPW16_jixsLibpython-clj是一个允许您使用clojurerepl中的python库的库。我们将深入研究这个库的细节，并讨论构建它的设计决策的一些潜在后果。使用TensorFlow构建AI增强的曲库链接：https://blog.tensorflow.org/2020/01/building-ai-empowered-music-library-tensorflow.htmlQQ音乐是腾讯音乐娱乐集团旗下的音乐流(TME)媒体服务，我们为全球超过8亿用户提供服务。我们有一个巨大的音乐库，里面有大量的专辑和现场音乐（音频和视频格式）。基于TensorFlow，我们能够通过机器学习算法高效地管理音乐库，用于音乐标注、音乐评估、语音分离、音乐缺陷检测和修复等。在本文中，我们想与您分享我们是如何构建这个AI-启用的音乐库和我们使用TensorFlow的经验。使用Python读取二进制数据链接：https://reachtim.com/articles/reading-binary-data-with-python.html在Python中处理外部二进制数据时，有两种方法可以将此数据转换为格式数据结构.可以使用ctypes模块或structpython模块定义数据结构。当您浏览Web上的工具存储库时，您会看到使用了这两种方法。本文向您展示如何在Web上读取IPv4标头。阻止基于Python的后门攻击链接：https://vimeo.com/383337193/65c5e52bcdMechaFlounder是伊朗威胁行为者针对土耳其实体发起的后门攻击。类似的基于Python的后门攻击已设法逃避传统的网络安全防御并在目标环境中传播。了解基于Python的后门攻击以及为什么基于软件身份验证（零信任安全）的保护可以阻止它们。使用Phoenix和Python进行实时对象检测链接：https://www.poeticoding.com/real-time-object-detection-with-phoenix-and-python/本文不仅涉及机器学习和对象检测，而且还涉及与ElixirOperate交互，并利用Python出色的ML库集，将其强大功能带入Elixir世界。URL引导方式链接：https://www.mattlayman.com/understand-django/urls-lead-way/Django站点如何发送请求？使用OpenCV、计算机视觉和scikit-learn进行异常检测链接：https://www.pyimagesearch.com/2020/01/20/intro-to-anomaly-detection-with-opencv-computer-vision-and-scikit-learn/在本教程中，您将学习如何使用OpenCV、计算机视觉和scikit-学习机器学习库在图像数据集中执行异常/新颖性检测。使用您自己的脚本函数自动执行繁琐的任务链接：https://t.co/l9jWcdLESU使用Python自动执行任务很容易。但是一旦你有了一个工作脚本，一定要转换成一个你可以更有效地编写代码的函数！Pyplot的Parens链接：http://gigasquidsoftware.com/blog/2020/01/18/parens-for-pyplot/libpython-clj为Clojure直接与Python库进行互操作打开了大门。这意味着我们可以直接在ClojureREPL中使用几乎任何Python库。但是matplotlib呢？Matplotlib.pyplot在大多数教程和Python数据科学中都是标准的。我们怎样才能让它与python图形库互操作？在Python中准确测量代码执行时间链接：https://knasmueller.net/measure-code-execution-time-accurately-in-python了解如何消除系统和随机测量错误以获得更准确的代码执行时间。编码Python：将unittest声明为Python声明链接：https://t.co/8lvTXgfzOb大型代码库需要持续维护，但更改分布在许多文件中的代码部分既费时又麻烦。本文展示了如何编写Codemod以使用其抽象语法树来重构Python代码——更好地控制基本正则表达式和搜索替换。Open和CPython链接：http://hondu.co/blog/open-and-pythonPython的open误用，CPython的GC和UNIX语义的交互会导致意想不到的结果！使用Python构建文件加密器链接：https://able-dev.com/2020/01/19/lets-build-a-file-encrypter-with-python/使用flask-injector进行Python依赖注入链接：https：//t.co/vtDvpI05Hv如果数据库存在，让Django始终重建数据库链接：https://adamj.eu/tech/2020/01/13/make-django-tests-always-rebuild-db/)Gandiva使用LLVM和Arrow对Pandas表达式执行JIT评估链接：http://blog.christianperone.com/2020/01/gandiva-using-llvm-and-arrow-to-jit-and-evaluate-pandas-expressions/在中找到乐趣Python链接：https://www.b-list.org/weblog/2020/jan/20/fun/有趣的项目ActionAI链接：https://github.com/smellslikeml/ActionAIActionAI是一个用于训练机器学习的python库人类行为分类模型。DDSP链接：https://github.com/magenta/ddspDDSP是合成器、波形处理器和滤波器等常见DSP功能的不同版本库。这使得这些可解释的元素可以用作深度学习模型的一部分，尤其是用作音频生成的输出层。Flytekit链接：https://github.com/lyft/flytekit用于轻松编写、测试和部署Flyte任务。Rich链接：https://github.com/willmcgugan/richRich是一个Python库，用于在终端中显示富文本和漂亮的格式。JustCause链接：https://github.com/inovex/justcause一个在关于因果关系的方法论研究中培养良好科学实践的框架。reformer-pytorch链接：https://github.com/lucidrains/reformer-pytorchPytorch的reformer，高效转换器。gpt2bot链接：https://github.com/polakowo/gpt2bot使用DialoGPT在Reddit讨论数据上进行了训练。django-migration-linter链接：https://github.com/3YOURMIND/django-migration-linter检测django迁移项目的不兼容部分。pytorch-metric-learning链接：https://github.com/KevinMusgrave/pytorch-metric-learning在您的应用程序中使用度量学习的最简单方法。该库是用Pytorch编写的，具有模块化、高度灵活和可扩展的特点。Fliks.XYZ链接：https://github.com/gokhj/Fliks.XYZ一个简单的Flask应用程序，用于在点播服务中搜索电影/电视节目。欢迎关注微信_来信公众号：爱写bug
