来源 | github 【磐创AI导读】：本系列文章为大家介绍了如何使用特定领域的文档构建知识图谱。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法，机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器，将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook，使用Google的算力，甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。
近日，微软正式发布适用于 Visual Studio Code 的 Python 扩展 2022 年 4 月版本。VS Code 团队表示正在将 Python 扩展中的工具进行分拆，作为单独的扩展提供，主要目的是为了提高工具的性能与稳定性。
机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。然而，如何将现有的商业实践与所有这些惊人的创新联系起来可能并不明显。一个经常被忽视的领域是应用自然语言处理 (NLP) 和深度学习来帮助快速有效地处理大量业务文档，从而在大海捞针。
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件，技术人员可以通过各种设备登录中央存储库，并在远程位置，甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步，简化工作流程。
folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口，通过它，我们可以通过在Python端编写代码操纵数据，来调用leaflet的相关功能，基于内建的osm或自行获取的osm资源和地图原件进行地理信息内容的可视化，以及制作优美的可交互地图。其语法格式类似ggplot2，是通过不断添加图层元素来定义一个Map对象，最后以几种方式将Map对象展现出来。
尽管许多程序员选择使用 IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境）工作，但也有一些程序员（包括我）喜欢探索 IDE 中不同的可能性。这种探索并不只是因为酷，还是因为每个流行的 IDE 都有其独特的功能，而我的很多项目都是跟同事合作的，这些同事可能使用不同的 IDE，为了在项目中互相配合，我会尽量用他们的「语言」。
总有一些Python初学者，会问到：学习Python，应该用什么Python IDE？了解到他们使用Python做什么之后，我总结了这篇文章。
对于在线学习过机器学习有关课程的朋友来说，Jupyter Notebook应该不陌生。Jupyter Notebook提供了基于Web的交互式机器学习环境，用户无需安装任何软件，只需可以上网的浏览器，就可以体验机器学习。Jupyter Notebook在线环境可以让用户编写Notebook，修改代码，并实时执行，查看结果。不过基于Web的编辑器，并没有提供过多的代码编写辅助，对于习惯使用IDE编写代码的开发人员，裸写机器学习代码，的确不太方便。
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
所谓 IDE ，全称是 Integrated Development Environment ，或者 Integration Design Environment、Integration Debugging Environment ，中文全称是“集成开发环境”。一般来讲，它跟开发语言无关。参考“维基百科”的“集成开发环境”词条，对 IDE 如此解释：集成开发环境（ IDE ）是一种软件应用程序，为开发者提供软件开发所需的代码编写、自动化构建和调试等功能。
作为一个Python开发，经常需要把各种pip lib安装到自己的电脑上，导致自己的电脑存储占用越来越多而且越来越卡。如果我们有一个物美价廉的远程开发平台，每个月还有1000分钟(2C4G)免费额度的远程开发平台，可以把lib都安装上去在上面进行开发工作，那不是美滋滋？Cloud Studio就应运而生啦。每个月1000分钟，换算成小时就是41个小时，非常够用了。
而 VS Code 是免费开源的工具，并且是微软旗下产品，如果能够媲美 PyCharm 的话，也不失为一个良好的选择。
大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器，然而编辑Jupyter Notebook离不开网页，很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近，微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook，就让我们看一下，他们是如何做到的，以及怎么使用吧。
环境配置安装Anaconda、Visual Studio Code及Jupyter Notebook插件（略）。安装fastai库。conda install -c fastai fastai运行在Visual Studio Code中新建Jupyter Notebook。打印当前fast.ai版本信息，测试能否正常调用库。import fastai as fiprint(fi.__version__)
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
早在2022年12月12日，微软就发布了VS Code的多语言笔记本扩展插件 Polyglot Notebooks，所使用的引擎为. NET Interactive，目前支持包括C#、F#、PowerShell、JavaScript和SQL等多种语言。让数据科学家能够简单执行跨语言任务，就像是使用SQL查询SQL Server数据库，并将表格结果共享至JavaScript和HTML，创建可互动可视化的应用。
数据科学通常被描述为统计和编程的交集。在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库!
VS Code 网页版为你提供了一个功能齐全的开发环境，可用于构建你的机器学习项目，所有操作都可以从浏览器中完成，并且不需要安装任何软件或依赖项。通过连接你的 Azure 机器学习计算实例，你可以获得丰富的集成开发体验和代码，并通过 Azure 机器学习的强大功能得到增强。
这主要归功于一个名叫 Jupyter AI 的项目，它是官方支持的 Project Jupyter 子项目。目前该项目已经完全开源，其连接的模型主要来自 AI21、Anthropic、AWS、Cohere、OpenAI 等各大明星公司和机构。
前两天因为某些原因，云朵君重装系统了，发现以前的一些设置都没有了，因为一些习惯，还是想恢复下以前的一些设置，如设置Jupyter notebook 的主题，设置他的目录插件等。把设置的过程写出一个教程，供大家参考。
Python开发环境通常包括Anconda,Python,Pycharm,Jupyter Notebook.iPython.
PyGWalker（读作“Pig Walker”，谐音梗 ），全称为：Python Binding of Graphic Walker。
AutoAI能够自动化Watson Studio平台上的人工智慧开发流程，加速机器学习模型建置工作
VS Code是一个相当优秀的 IDE ，具备开源、跨平台、模块化、插件丰富、启动时间快、颜值高、可高度定制等等优秀的特质，眼下正如日中天。不过需要强调的是，VS Code本身就相当于记事本，需要众多的插件配合才能作为开发环境(IDE)。现在来推荐几个用于Python开发的插件。
摘要总结：本文介绍了Python协作平台在数据科学领域的应用，以及JavaScript协作平台在数据科学领域的应用。IBM推出了基于Jupyter Notebook的Python共享平台，该平台提供了实时协作编辑、共享代码、数据可视化等功能，帮助数据科学家进行高效协作。同时，IBM还提供了基于Glitch的JavaScript协作平台，该平台具有实时协作编辑、共享代码、数据可视化等功能，帮助数据科学家进行高效协作。
Visual Studio Code 是一款功能强大、可扩展且轻量级的代码编辑器，经过多年的发展，已经成为 Python 社区的首选代码编辑器之一
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网： https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7（注意：必须选择64位，因为TF不支持Python32位的）
Python是一门强大而受欢迎的编程语言，它在各个领域都有着广泛的应用。要开始编写Python代码，首先需要将Python安装到你的计算机上。本文将向你展示如何在不同平台上安装Python，并提供一些关于Python版本管理的技巧。
地理空间数据无处不在：在这次新冠肺炎大流行中，我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说，有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
摘要总结：本教程是安装二进制文件，以Windows10 64位操作系统为例，但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用。在开始安装之前，请注意以下前提条件。否则，会出现各种问题。在开始安装之前，请确定要安装的科学栈为目的科学栈（如想安装pandas），并确定要安装科学栈需要的前提（如需要NumPy，dateutil，pytz，setuptools）。然后安装目的科学栈。实际安装实例（以Windows10 64位下安装pandas为例）：1.下载pandas对应的机器位数和Python版本。2.查看需要的前提。3.安装pandas二进制文件。如此，你可以安装任意的Numby,pandas,scipy,matpotlib等科学栈，只要根据提示安装前提的依赖即可顺利安装！
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
程序员经常问自己的一个问题，尤其是在他们职业生涯的开始阶段，在使用哪种编程语言之后，什么样的IDE或文本编辑器会让他们的生活变得更好、更高效。无论你从事的是web开发、移动/桌面应用程序开发还是数据科学，你对IDE的选择对你完美执行工作的能力有着巨大的影响。
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。
如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。
今天就公开啦：Jupyter Notebook，没有Pycharm，没有Vscode，没有Sublime text。只有Jupyter Notebook。从2019年至今，使用了两年半多的时间，今天就好好聊聊它~
空余时间整理了 2021 年里我认为 Python 编程必备的几个 VS Code 插件，分享一下
编者注：完整文章首发于作者博客 http://huboqiang.cn/ 在这篇文章中，作者利用大数据平台 IBM data science 对生信技能树论坛的一道生物信息入门题进行了分析。 由于文章篇幅较长，我们将分为上篇和下篇分别进行推送。 其中上篇部分主要为大家介绍IBM data science 平台相关知识；下篇则为大家具体展示如何通过该平台运用pySpark来解决我们具体的问题。 希望对那些苦于没有自己的服务器而无法进行生物数据分析学习的朋友有所启发。同时，这篇文章也是非常好的大
在过去的周末，我抽出几个小时来研究Justin Steven在 2021 年 8 月发现的这个Visual Studio Code .ipynb Jupyter Notebook 漏洞的利用情况。
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