这期Python周刊涵盖了TensorFlow 2.0的初学者教程，异常检测的隔离林算法，Django部署指南，以及一系列的机器学习项目和工具，如FuzzBench、nfstream和TextBrewer。还提到了GitHub Actions在确保代码质量中的应用，以及Python中的字典高级用法和时区处理。
Python周刊
欢迎阅读《 Python周刊》第439期。
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文章、教程和讲座
TensorFlow 2.0完整课程-面向初学者的Python神经网络
在此面向初学者的完整教程中，学习如何使用TensorFlow 2.0。本课程是为希望提高机器学习和人工智能知识和技能的Python程序员设计的。
Python中的编码树
对于数学而言，树比字符串更有用。Thorsten Altenkirch教授为我们提供了一种使用Python进行编码的功能方法。
如何通过机器学习技术获得更多YouTube观看次数
在这篇文章中，我们将机器学习算法应用于YouTube数据，以就如何获得更多观看次数提出建议。将包括从YouTube上抓取数据的端到端过程，在视频标题上使用NLP，功能工程，构建预测性决策树等等。
在Python中使用隔离林进行异常检测
从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有用且通用的应用程序。隔离林算法是完成此任务的简单而强大的选择。在本文中，我们将介绍：异常检测简介，异常检测用例，什么是隔离林，使用隔离林进行Python异常检测和实现。
部署Django-从零到英雄
一系列Django课程，详细介绍了如何部署django应用程序。
在Python中实现朴素贝叶斯
本文介绍了如何在Python中实现朴素贝叶斯机器学习分类器。从基本的实现开始，然后进行改进。
如何使用GitHub Actions编写高质量的Python代码
这篇文章与您分享如何在Python项目中设置GitHub Actions工作流，以确保您编写的代码优雅，与所有最佳实践保持一致并且经过了良好的测试。
自动化Python项目的各个方面
每个项目-无论您是在Web应用程序上工作还是在数据科学或AI上工作-都可以从配置良好的CI / CD，可在开发中调试且针对生产环境进行了优化的Docker映像中受益，也可以从CodeClimate等少量额外的代码质量工具中受益或SonarCloud。所有这些都是我们将在本文中介绍的内容，我们将看到如何将它们添加到您的Python项目中！
保存我妈妈的照片
使用Python，Flask，Dropbox和Twilio构建备份WhatsApp聊天机器人。
有趣的项目，工具和库
keyboard_listener
键盘侦听器是一个模块，可让您创建自定义热键（组合）或自定义关键字并将其绑定到Python中的自定义函数
FuzzBench
FuzzBench是一项免费服务，可在Google规模的各种实际基准中评估模糊器。FuzzBench的目标是使人们能够不费力地严格评估模糊测试，并使模糊测试更易于社区采用。
nfstream
灵活的网络数据分析框架。
py_cui
受gocui启发的Python库，用于通过小部件直观地创建CUI / TUI界面。
deadlinks
对文档链接进行运行状况检查。
django-schema-graph
Django-schema-graph用您的Django模型制作了一个彩色图表。该图是交互式的，可以轻松地随意打开/关闭模型和应用程序。
TextBrewer
一个基于PyTorch的知识提炼工具包，用于自然语言处理。
pytask-io
一个基于Asyncio的任务队列，其设计非常易于使用！
PuzzleLib
PuzzleLib是具有CPU（Intel / AMD）和GPU（NVIDIA / AMD）支持的高级深度学习框架。
Katana
Python3中的自动CTF挑战求解器。
Scrapy GUI
一个简单的，由Qt-Webengine驱动的Web浏览器，具有用于测试scrapy蜘蛛代码的内置功能。
CircleD
可以自动或手动检测图像中的圆形/球形物体并提供直径分布（D10，D50，D90）的软件。
新版本发布
Django安全性发行版本：3.0.4、2.2.11和1.11.29
即将举行的活动和网络研讨会
旧金山Python 聚会， 2020年3月-加利福尼亚州旧金山
将会有以下讲座
PyTest：很棒的部分
升级您的Python代码评论
了解二进制搜索
致力于GitHub
将Python 3部署到无处不在的儿童之家（在macOS上）
奥斯汀Python聚会2020年3月-德克萨斯州奥斯汀
将会有以下讲座
在Python 3中使用asyncio库
SOLID设计原则的Python指南
PyMNtos Python演示之夜＃82-明尼苏达州明尼阿波利斯
将有以下演讲
大数据基因组计划寻求Python打包帮助
使用Pyomo使用线性编程优化进行作物放置
使用Google Cloud Vision API将图像转换为文本
PyAtl聚会2020年3月-乔治亚州亚特兰大
Candid Partners将介绍他们如何使用Kafka和云计算为客户自动化数据和治理流程。
IndyPy Mixer 2020年3月-美国印第安纳州费希尔斯（Fishers）
IBM将举办一个有关机器学习偏差（以及如何消除偏差）的研讨会。
埃德蒙顿蟒蛇聚会2020年3月-AB
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