一、关于Anaconda python中有很多包，类似于java中的jar包，java中用maven、gradle来管理依赖的jar包，而在python中类似的工具就是anaconda（当然还有其它工具...二、启动jupyter-notebook 进入anaconda根目录，终端下输入： bin/jupyter-notebook 就能启动jupyter-notebook,如下图： ?...点击右上角的New->Python3 就能开始耍了， ?...三、conda与env(环境) 就好象maven可以分很多profile一样，conda可以在一个机器上设置多个环境，每个环境对应不同的包管理，比如：python有2.x与3.x二个大版本，可以建二个环境...，一个运行python2.x，一个运行python3.x，常用的几个命令如下： 3.1 查看本机所有环境 conda info --env 或简写为 conda info -e 3.2 创建环境
介绍 Jupyter Notebook是一个交互式增强型shell，可以在Web浏览器中运行。Notebook在数据科学家中很受欢迎，支持图形的在线渲染，导出为各种格式，以及用于数学符号的LaTeX。...本指南旨在在Linode上配置一个公共Jupyter Notebook服务器，该服务器将使用Apache作为反向代理，便于远程访问您的计算需求。...这一点尤为重要，因为Jupyter笔记本可以运行bash脚本。如果您有域名，请考虑使用Certbot而不是自签名证书。...notebook 运行Jupyter Notebook 在本地计算机，导航到https://your-domain-name/哪里your-domain-name是你的Linode或您所选择的域名的IP...： 请注意，此设置仅适用于单用户; 同一笔记本电脑上的同时用户可能会导致不可预测的结果。
在数据分析和机器学习领域的优势是Python变得愈发流行的主要原因之一，而很多数据分析和机器学习的工作是在Jupyter Notebook上进行的，越来越多的notebook（ipynb文件）也被放入了...诚然自己动手把仓库克隆到本地，用Jupyter Notebook跑一遍代码是最正确的选择，但有时我们只是想看一下跑好的notebook（ipynb），而相当一部分notebook也是当作演示文稿放到仓库里的...nbviewer nbviewer是Jupyter官方提供的在线notebook查看器，可以直接通过URL，Github 用户名和仓库，Gist ID来查看notebook文档。...TIM截图20180705133508.png 例如查看pandas cookbook仓库的示例notebook，直接访问https://nbviewer.jupyter.org/github/jvns...程序员最擅长创造性地偷懒，于是我写了一个用户脚本来自动在github上的ipynb文件预览页添加一个按钮来访问nbviewer网站。
---- 你有没有试过在Github上看到一些不错的Python教程，然后是存储于Jupter notebook(.ipynb)中，然后你点开他们的Github后会有想直接运行的冲动。...如何使用Colab链接Github上的jupyter notebook？ 简单介绍完之后，就正式进入今天的主题。...最近再Github上看到一个很不错的关于生物信息的Python教程，于是想跟着代码操作一遍。...关于学习改教程的方法，传统的方式就是把Github上的内容下载下来，然后在本地上安装好Jupiter notebook，然后使用本地的方式去运行这些改代码。...这时候会弹出一个新的窗口，在点开Github的选项： 接着我们把其中一个教程的链接输入进去，然后点击搜索按钮： 该ipynb文件就会自动读到colab中，我们就可开始运行每个代码，学习其中含义，也可以自己尝试修改其中的代码
在您的本地计算机上运行的现代Web浏览器，您将使用它来访问Jupyter Notebook。 此外，如果您的本地计算机运行的是Windows，则需要在其上安装PuTTY才能建立到服务器的SSH隧道。...这是可以预料到的，因为应用程序在服务器上运行，您可能还没有在其上安装Web浏览器。本指南将介绍如何使用SSH隧道连接到服务器上的Notebook，如下一节所述。...第3步 - 使用SSH隧道连接到Jupyter Notebook应用程序 SSH隧道是连接到服务器上运行的Jupyter Notebook应用程序的一种简单而快速的方法。...我们将学习如何安全地“转发”在服务器上运行的Jupyter Notebook应用程序（8888默认情况下在端口上）到本地计算机上的端口。 用于建立SSH隧道的方法取决于本地计算机的操作系统。...这意味着在远程服务器上指定端口上运行的任何内容（Jupyter Notebook的默认端口8888）都将出现在本地计算机上的指定端口上（在示例命令中为8000）。
matlab提供notebook工具箱，可以让我们在word运行matlab代码，这是一个非常方便的功能，但是如果你的office和matlab是安装在64位的机子上的话，可能会报以下错误： 这时候实在令人抓狂...，因为我一开始还以为是由于我的word与matlab版本不对应，所以运行不了notebook，但是经过google后，可以通过修改以下代码就可以修复： 添加PtrSafe属性，将: Private Declare...As Integer Private Declare PtrSafe Function GetActiveWindow Lib "USER32.DLL" () As Integer 感谢百度知道的大神
Jupyter生态系统适合探索，不适合生产。庞大的数据应该在一台机器上、而不是在一组机器上运行。然而，在过去的五年中，Jupyter的生态系统已经发展壮大。...当然，我们仍然可以通过在终端中键入jupyter notebook来运行，但是现在这种做法已经远远不能满足需求了! 这就引出了一个问题：是什么力量促成了这些变化?...，我们如何利用这个更大的notebook生态系统来应对当今数据科学的变化三股变革的力量 Jupyter笔记本电脑生态系统正在成长，我认为这是由三种力量驱动的： 云平台：大数据需要大量的计算和存储，而普通消费者所用的机器并不总是能够满足需要...例如，将项目放到服务器上，就能够在远程运行Jupyter，这个远程服务器允许做各项相关环境配置。另一方面，生产工作的日益流程化为我们提供了一系列工具，使我们能够用基于Jupyter的工具完成开发工作。...也就是说，Jupyter生态系统经常用于探索（而不是生产），只在本地机器上运行（而不是在云端）。 然后，使用相同的框架，我们确定了导致变化的三种力量，它们使Jupyter生态系统得以发展。
正如我所说的，我们所知道的Jupyter Notebook并不意味着这些变化。它们是用来探索的，不是用来生产的。它们应该在一台机器上运行，而不是在集群中。...当然，我们仍然可以通过在终端中输入jupyter Notebook来运行笔记本，但是现在已经远远不止这些了! 这就引出了一个问题:是什么力量促使了这些变化?...03 三个方向的变化 Jupyter Notebook的生态系统正在成长，我认为这是由三种力量驱动的: 在云上做实验:大数据需要大量的计算和存储，而一般的消费级机器并不总是能够做到这一点。...为分析而编写的软件应该可以很容易地为生产重用。 ? 朝着云优先的环境发展意味着我们可以在比我们更强大的机器上执行基于notebook的任务。...我们发现Jupyter notebook只占了这个生态系统的一小部分，也就是它通常用于探索(而不是生产)，并且只运行在我们的本地机器上(不是在云中)。
按照以下说明操作后，您的Jupyter笔记本电脑将具有以下强大功能（如果您需要，还可提供更多功能）： 能够动态切换多个Conda环境，而无需重新启动Jupyter Notebook。...是时候强化你的Jupyter Notebook了！ 首先，我们将确保我们的笔记本电脑具有舒适的暗色主题，让人眼前一亮。如果您每天长时间工作，白色背景会使您的眼睛充血。...无论如何，一旦你换成暗色主题，你就永远不会回头 使用以下命令安装暗色主题： 安装并升级软件包后，运行以下命令并将您的自带白色主题变成可爱的深蓝色午夜主题。你的眼睛会因此而爱你。...对于我上面提到的所有其他很酷的功能，我们需要为Jupyter笔记本安装一个名为nbextensions的东西。...一个单独的空间，您可以在不打扰笔记本电脑其余部分的情况下试验代码。 3.Codefolding -这里不需要任何解释。 4.隐藏全部输入 -隐藏所有代码单元格，同时保持输出和降价单元格可见。
，而且它（仍然）免费，它可以让你在 GPU 甚至是 TPU 支持的深度学习环境中运行交互式 Jupyter notebook。...简言之，Colaboratory 是免费的 Jupyter notebook 环境，它不需要任何设置，甚至能够让你免费用 GPU 运行深度学习模型。...最棒的是，它是在谷歌内部用于终端用户产品的相同基础设施上运行的。你注册的话，GCP会在第一年给你提供价值 300$ 的免费积分，这简直太酷了！ ?...由于我们在原型设计和开发时广泛地使用了 Jupyter notebook，因此要为笔记本服务器设置密码，这样即便有人以某种方式得到了你的公共 IP 地址，他也无法使用你的 Jupyter notebook...因此我们想用 Jupyter Notebook 进行交互式开发，所以我们要通过本地系统访问在云服务器上的 Notebook。首先，要启动远程实例上的 Jupyter Notebook： ?
在很多情况下，在笔记本电脑或工作站上运行一个Jupyter Notebook就足够了。然而，如果您正在处理大型数据集、执行计算开销较大的数据处理或学习复杂模型，您可能需要比笔记本电脑更强大的额外功能。...也许你在大型图形上运行图形卷积网络，或者在大型文本语料库上使用递归神经网络进行机器翻译，需要更多的CPU内核、RAM或几个GPU。幸运的是，您可能在远程服务器上有这些资源可用!...如果处于这种情况，可以通过在笔记本电脑上编写一个python脚本来设置实验，在数据的一小部分上运行它来验证它是否可以运行，将它复制到远程服务器，然后从命令行执行它。...在本文中，我将向您展示如何在远程服务器上运行Jupyter Notebook，以及如何在您的笔记本上访问它。我还将演示如何设置两个bash命令以简化整个过程。...执行此命令将启动端口8889上的Jupyter Notebook服务器，并让它在后台运行。
从根本上讲，在训练深度学习模型时，有两种选择： 选项1：容许20小时的训练时间，或专注于足够小的模型以在单个节点（或单个GPU）上训练的模型，以使事情简单并能够使用Jupyter Notebook之类的标准工具...随着这种复杂的设置，将需要放弃使用的典型工具，例如Jupyter笔记本电脑。最重要的是，将不得不使用昂贵的按需实例，因为这些框架都不是容错的。...这个简单的脚本将下载CIFAR10并使用ResNet18模型进行图像分类。只需更改一个参数（num_workers=N）就可以在多个GPU上运行。 如何在整个集群中扩展PyTorch训练？...别担心，这只是4个额外的步骤。将演示如何在AWS 上运行RaySGD，但是在SLURM，Azure，GCP或本地群集上运行同样容易。...Apex安装是可选的，为简单起见已注释掉。 要在GCP或Azure上运行，只需在上述YAML中更改几行- 此处提供了更多说明。
但是，有时本地的 Jupyter Notebook 无法满足计算资源的要求——这就是我们需要寻找其他替代方案的原因。...Deepnote 适合单人工作，因为 Notebook 功能齐全；然而，它是为了实时工作集成而开发的。 我们来看看整个 Notebook 和 Deepnote 提供的按钮。...Deepnote 本质上是免费使用的；但是，如果您需要更高的机器能力，则需要付款。虽然，我觉得如果只用于自己的个人项目，免费的 Notebook 已经足够了。...此外，Kaggle可以处理大数据问题，而不需要你将数据存储在自己的硬件或支付额外的云存储费用，而且你仍然可以快速分析数据。...Datalore Datalore是一个带有自动编码帮助的浏览器内在线笔记本。它的目的为了在云中执行所有代码，而无需在笔记本电脑上设置任何特殊的东西。你唯一需要做的就是在网站上注册并准备好使用它。
Kubeflow = Kubernetes + Machine Learing + Flow 1 Overview Kubeflow 是在 K8S 集群上跑机器学习任务的工具集，提供了 Tensorflow...关于其部署，最新版本的本地部署有很多问题，Github 上的 issue 大多数都是与部署有关的，所以如果不是在 GCP 上部署，会可能碰到各种各样的问题。...notebook-controller notebook-controller ks generate jupyter-web-app jupyter-web-app ks generate centraldashboard...生成模板的时候，需要注意 K8S 的版本！可以在脚本中指定，见附录。 如果不打算部署整套 Kubeflow，可以只部署 Jupyter，tf-operator 等等。...部署的话，最好是通过各云厂商的来部署，相对而言，Kubeflow 对各厂商的部署脚本的问题，处理起来比本地用户会更积极一些。当然了，在 GCP 上，体验应该是最好的。
由于无法支持主机网络驱动器，请在 macOS 上使用桥接网络并暴露 8888 端口，以使用 Jupyter Notebook。...输入以下内容启动 Jupyter Notebook： jupyter notebook 如果你在 macOS 上启动 Jupyter Notebook 时看到报错 OSError: [Errno 99]...Cannot assign requested address，可通过以下方式改变绑定的 IP 地址： jupyter notebook --ip=0.0.0.0 注意，在 macOS 上，由于我们使用桥接网络...的 URL 上运行。在浏览器中粘贴时，需把 container_hostname 替换为 localhost。...ARM64 架构的 CPU 上运行。
Jupyter Notebook 简介 Jupyter Notebook是编写和迭代Python代码进行数据分析的强大方式。...Jupyter Notebook基于IPython构建，内核运行计算并与Jupyter Notebook前端接口通信。...本Jupyter Notebook 速查表是Jupyter Notebook中使用的工具栏和键盘快捷键的指南。...速查表主要内容 Saving/Loading Notebooks 让我们从保存或加载JupyterNotebook开始 Keyboard Shortcuts 以下是运行Python内核的Jupyter...内核提供与笔记本电脑等前端接口的计算和通信。安装Jupyter笔记本将自动安装IPython内核。 Help
对代码共享网站 GitHub 的一项分析显示，截至 2018 年 9 月，Jupyter 上公开的 notebook 超过了 250 万份，而 2015 年这一数字仅为 20 万左右。...当 LSST 的未来用户使用 Jupyter notebook 来分析数据时，代码会在位于伊利诺斯州的超级计算机上运行，提供台式机、笔记本无法比拟的算力。Notebook 也可以在云上运行。...他表示，「我们不可能管理 800 名学生的 IT 支持，帮助他们调试电脑，以及找出他们笔记本电脑安装程序后无法运行的原因；这根本行不通。」...用户也可以在谷歌云上执行 Jupyter notebook，通过在 GitHub 上 notebook 里的 URL 之前键入 https://colab.research.google.com/github...Grus 坦言，这些并非不可逾越的困难，但 notebook 在执行代码时的确需要规则：例如，将分析代码移到可以从 notebook 中调用的外部文件中，在 notebook 的顶部定义关键变量，定期重启内核以及自上向下地运行
由于图形处理和深度学习在本质上的相似性，GPU 就成为了深度学习和并行计算的首选。 除了 CUDA 就没得选了吗？...下面我们开始进入正题：如何用自己笔记本电脑的 GPU 运行一个简单的 CNN。...用笔记本 GPU 运行一个神经网络 安装和设置 PlaidML 和相关组件 首先，我们要确保自己的笔记本电脑安装了 Python 3 工作环境。...这样以来，我们就已安装所有设备，并且可以使用 GPU 来运行深度学习项目了。 在 fashion mnist 上创建 CNN 分类器 首先，启动 Jupyter Notebook。...Jupyter Notebook 然后按顺序运行以下代码，将 PlaidML 用作 Keras 后端，否则会默认使用 TensorFlow。 # Importing PlaidML.
您可能会说 Jupyter Notebook 也支持 Python，R 和 Julia 。但是它们支持多语言的方式却有所不同。...对于 Jupyter Notebook 而言，您只能为一个 notebook 选择一种语言。而 Polynote 却可以在一个 notebook 中无缝支持所有语言。...最大的区别是：对于使用 REPL 的 Jupyter Notebook，您可以安全地执行单元，而不必按其写入顺序执行。您可以先执行单元 3，然后执行单元 2，最后执行单元 1。这一切都取决于您。...因此，单元格的位置在 Polynote 的执行语义中很重要，从而使用户可以从上至下地阅读 notebook 。 这种感觉似乎更像是在编写脚本而不是 notebook。...例如，像 GCP，AWS 或 Azure 这样的大型云平台是否会采用它。
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