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W3Cschool開發(fā)者頭條:Python之父考慮重構(gòu)Python解釋器

猿友 2019-07-29 15:54:57 瀏覽數(shù) (3316)
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1.字節(jié)跳動承認研發(fā)手機傳聞:延續(xù)錘子被收購前項目

729日消息,此前有消息稱,字節(jié)跳動秘密研發(fā)首款硬件產(chǎn)品智能手機已有七個月。負責人是吳德周,他也是前錘子科技堅果手機負責人,吳德周目前向今日頭條CEO陳林匯報。據(jù)騰訊一線報道,字節(jié)跳動對此回應稱,在字節(jié)跳動收購錘子科技團隊前,錘子內(nèi)部就在規(guī)劃這款手機,手機項目更多是延續(xù)之前的規(guī)劃,滿足錘子手機老用戶的需求。

2.B站宣布已與超電文化簽署協(xié)議,收購其主要股份

據(jù)36氪消息,B站近日宣布已經(jīng)與超電文化簽署協(xié)議,收購其主要股份。B站董事長陳睿表示,二者的合作有助于提升B站的商業(yè)化能力。交易完成后,超電將繼續(xù)制作和管理B站的線下相關(guān)活動。超電文化還將負責運營其虛擬偶像業(yè)務,進一步拓展虛擬偶像的變現(xiàn)空間。

3.華為首個鯤鵬生態(tài)基地及超算中心落戶廈門

據(jù)新華網(wǎng)消息,廈門市與華為公司簽訂合作協(xié)議,華為首個鯤鵬生態(tài)基地及超算中心正式落戶廈門。鯤鵬生態(tài)基地項目是華為安全可靠的軟硬件開發(fā)平臺,以共同打造鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)為目標,吸引生態(tài)合作伙伴入駐,合作開發(fā)鯤鵬系列生態(tài)產(chǎn)品。超算中心項目預計總規(guī)模達15億元左右。

4.360公司總部遷至天津

近日消息,三六零安全科技股份有限公司發(fā)布公告宣布,因戰(zhàn)略發(fā)展需要,公司擬將注冊地址變更為“天津華苑產(chǎn)業(yè)區(qū)海泰西路18 號北2-501 工業(yè)孵化-1”。據(jù)悉,360總部的圓環(huán)型建筑與美國蘋果公司總部ApplePark神似。預計2020年建成交付使用,將作為360的新總部大樓,用于企業(yè)辦公、信息安全與互聯(lián)網(wǎng)服務的研發(fā)。

5.搜狐張朝陽:今年要推出長視頻和自媒體短視頻“雙引擎策略”

搜狐公司董事局主席兼CEO、搜狐視頻CEO張朝陽表示,2019年搜狐視頻除了延續(xù)自制戰(zhàn)略,加碼自制劇與自制節(jié)目投入之外,還將推出自制出品長視頻和自媒體短視頻的“雙引擎策略”,在長視頻之外,搜狐視頻一直推動PGCUGC、Vlog類自媒體短視頻,也力爭成為精品化垂直化的平臺。

6.Python之父考慮重構(gòu)Python解釋器

 近日,Python之父吉多·范羅蘇姆發(fā)表一篇名為《PEG Parser》的文章,范羅蘇姆表示,他正考慮使用PEG Parser 代替現(xiàn)有的類 LL(1) Parser(名為pgen),來重構(gòu)Python解釋器。

7.RL Coach 1.0.0,Python 強化學習框架

RL Coach,這是一個用于培訓和評估強化學習代理的開源框架。具體內(nèi)容:

  • 1.0.0 版本推出融合了“更新”和“更強大”的算法,同時提高了 RL Coach API 的可用性。RL Coach 1.0.0 總共添加了 27 種強化學習模型,具體而言,這些模型由引導它們達到指定目標的獎勵反饋循環(huán)驅(qū)動,以及支持使用Coach作為Python庫的API。此外,還有改進的文檔和未指定的bug修復,以及一般的性能增強。
  • RL Coach 1.0.0 很好地發(fā)揮了批量強化學習,并啟用了所謂的關(guān)閉策略評估(OPE),它測試的穩(wěn)健性的學習策略(即規(guī)則集,指定 AI 代理在所有意外情況下應該做什么)的數(shù)據(jù)獲取的基礎上使用其他策略。
  • 另外,它還增加了對幾個新的強化學習代理的支持,包括 Sample Efficient Actor-Critic with Experience Replay (宏碁),  Soft Actor-Critic(SAC)和雙延遲深確定性策略梯度(TD3)。

官方指出,它只在 Ubuntu 16.04 LTS Python3.5 上進行了測試。它與 OpenAI 的同名 OpenAI Gym 一起使用。

8.Scrapy 1.7.0 發(fā)布,Python 爬蟲框架

Scrapy 1.7.0 發(fā)布了。Scrapy 是一套基于 Twisted 的異步處理框架,純 Python 實現(xiàn)的爬蟲框架,用戶只需要定制開發(fā)幾個模塊就可以輕松的實現(xiàn)一個爬蟲,用來抓取網(wǎng)頁內(nèi)容以及各種圖片。

此版本主要更新亮點包括:

  • 改進多個域的抓取
  • 更簡潔的將參數(shù)傳遞給回調(diào)函數(shù)的方法
  • JSON 請求新類
  • 改進基于規(guī)則的爬蟲
  • feed export 的新特性

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