Andrey Dugin

Библиотека scikit-image:
from skimage.util import montage2d
Также несложно с помощью numpy и OpenCV.

Изучайте английский. Людям, использующим Tensorflow, русскоязычные мануалы не нужны.

import pandas as pd

src = [
    {'category': 'software', 'name': 'irssi', 'version': 5}, 
    {'category': 'software', 'name': 'irssi', 'version': 4},
    {'category': 'software', 'name': 'hexchat', 'version': 2},
    {'category': 'software', 'name': 'hexchat', 'version': 3},
    {'category': 'software', 'name': 'hexchat1', 'version': 1}
]

dst = (
    pd.DataFrame(src)
    .sort_values('version')
    .drop_duplicates(['category', 'name'])
    .to_dict('records')
)

Давайте на пальцах: как съесть несколько ложек супа? Напишите алгоритм хотя бы в виде псевдокода.

import requests

url = 'https://oeis.org/A000040/a000040.txt'
txt = 'Birds are animal with feathers. Because they can fly, they are the fastest animals on Earth'

def is_prime(number, primes={*requests.get(url).text.split()[1::2]}):
    return str(number) in primes

for index, char in enumerate(txt, 1):
    if is_prime(index):
        print(char, end=' ')

Несколько читерский способ:

import re

def simplify(expr):
    match = re.match('^(.*?)(\()(.*)(\))(.*?)$', expr)
    if match:
        parts = list(match.groups())
        parts[2] = simplify(parts[2])
        simplified = ''.join(parts[::2])
        if eval(simplified) == eval(expr):
            return simplified
        return ''.join(parts)
    return expr

print(simplify('((((((((12+24)-56)*29)/52)+29)*90)/12)/62)'))

Результат:
((12+24-56)*29/52+29)*90/12/62

Примечания:
1) Есть ограничения по вложенности рекурсии, а также по размеру чисел;
2) Операцию ^ (bitwise XOR) нельзя делать между float и int, поэтому я заменил на умножение;
3) Не работает, если есть несколько уровней одинаковой вложенности (можно доработать);
3) Если охота заморочиться, можно покопаться в модуле ast.

Используйте aiohttp

import numpy as np

image = np.zeros((50, 100, 3), np.uint8)  # чёрное
image = np.ones((50, 100, 3), np.uint8) * 255  # белое

0) Используйте GPU.
1) Используйте батчи, т.е. обрабатывайте изображения пачкой.
2) Процедуры загрузки-предобработки изображений необходимо измерить по времени исполнения и заменить на быстрые - например, из OpenCV (cv2.imread, cv2.warpAffine, cv2.normalize). Также заранее подготовить буферы для результата, а не аллоцировать память под выходной массив каждый раз заново.
3) Загрузку изображений можно вынести в асинхронный код.
4) Tensorflow (или что там у вас под капотом) и так использует все ядра.
5) Вы оптимизировали нейронку для инференса? Frozen graph, merge BN layers, TensorRT, снижение разрядности?
6) Почему модель весит почти гигабайт? Более лёгкие модели не подошли? Google MobileNetV2, например?

Британские учёные выяснили, что интерпретатор Python лучше всего работает с кодом на языке Python. Попробуйте.

Судя по всему, ошибку вызывает print unichr(8192), проверьте отдельно.

Задачка из учебника "математика для чайников". Вася решил посчитать, сколько раз он может моргнуть за секунду. Каждый раз он зажмуривается на time.sleep(0.1) секунды. Какое максимальное количество раз в секунду сможет моргнуть Вася?