蠎周刊
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Python Digest 160
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
该篇文章介绍了Python类对象的内部机制、PyLint集成到PyCharm中、使用Python 3进行研究、TensorFlow对象检测API、分布式Pandas中的Dask DataFrames、使用Python 3.7中的“数据类”、全球学习XPRIZE、使用Python进行Linux系统挖掘、Google Colab免费GPU教程、30个过去一年中的惊人Python项目等。
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关键要点
- 文章介绍了Python类对象的内部机制和属性存储与查找。
- PyCharm集成PyLint作为外部工具以增强代码检查功能。
- 使用Python 3进行研究的入门知识提升。
- TensorFlow对象检测API用于训练神经网络识别图像中的物体。
- Dask DataFrame扩展了Pandas库以支持大数据集的分布式操作。
- 在Google Container Engine上部署JupyterHub和Dask以支持大数据分析。
- Python 3.7引入了数据类以自动生成存储多个属性的类的样板代码。
- 全球学习XPRIZE旨在激励技术创造，帮助儿童自学读写能力。
- 使用Python检索Linux系统信息的工具探索。
- Google Colab提供免费的GPU支持以开发深度学习应用。
- 介绍TensorFlow的打印语句及其使用方法。
- 介绍了一些有用的Python包和工具，包括YAML/JSON转换工具和机器学习模型服务。
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