近年来,数据分析师成为了一个高薪而又热门的职业,如果你想跨入这一行又没什么编程基础,那么学习Python绝对是一个好的选择。因为Python的代码风格使代码更易于阅读和理解,和其他语言相比,其学习曲线没有那么陡峭。Python的一系列丰富的内建库和附加库可以方便地完成许多一般的数据处理和分析操作,让你可以轻松地一站式完成数据处理与分析任务,从而大大减轻编程的工作量。
HoloLens?那是什么东西。每次我和身边的人安利这个神器的时候,总是有人这么问。
Julia新推出了一个超高纯度的机器学习框架MLJ,团队希望把MLJ打造成一个灵活的、用于组合和调整机器学习模型、具备高性能、快速开发的框架。Julia团队之所以推出MLJ,部分原因也是受到MLR的影响。
最开始开发者都是C语言流派, 所以标准的源代码安装三部曲即可,即使 configure+make+ make install 来安装
为深度学习项目建立一个良好的环境不是一件容易的任务。因为需要处理的事情太多了:库必须匹配特定的版本,整个环境需要可以复制到其他机器上,所有东西都需要能够机器中的所有驱动程序通信。这意味着你需要为你的NVIDIA GPU安装特定的驱动程序,并且CUDA库必须与你的驱动程序和你想要使用的框架兼容。
Current stable release: v1.8.5 (January 8, 2023)
在刚刚过去的 2021 年,Julia 编程语言社区依然保持了高速发展。据统计,目前 Julia 的全球总用户量已超过一百万,有一万多家公司和一千五百多所高校下载和使用了 Julia。此外,一些世界名校,如北京大学,MIT、Stanford 和 Berkeley 等,已经在教学中使用 Julia 语言。
如果你平常会用到Ubuntu、conda、R语言、Python、Julia, 那你肯定为安装各种包、库、软件而烦恼过!
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---- 新智元报道 编辑:袁榭 好困 【新智元导读】DeepMind又出了新闻,不过这次不是Alpha系列AI的新成就,而是办公室色狼肆无忌惮、人力部门无所作为的新闻。 DeepMind,可以说是世界上最受尊敬的人工智能公司之一。 不知道是不是Mustafa Suleyman这位创始人的「带头作用」太强,他的手下们似乎也继承了他的意志,时不时就搞霸凌。 最近,一名前DeepMind员工公开指控这家世界一流的AI公司领导层对多项关于性行为不端和性骚扰的指控处理不当,引发了公众对这家被谷歌收购的
开销:Matlab是商业软件,需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说,这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的,可以节省开支。
InfoWorld 是致力于引领 IT 决策者走在科技前沿的国际科技媒体品牌,每年 InfoWorld 都会根据软件对开源界的贡献,以及在业界的影响力评选出当年的 “最佳开源软件”(2019 InfoWorld Bossie Awards,Best of Open Source Software awards),该奖项评选已经延续了十多年。
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。
最近我从马克·里德尔 那拿到了很棒的自然语言方面的数据集 :从WIKI下载了112000个故事作品的情节。其中包括了书籍,电影,电视剧集,视频游戏等有“情节”的任何内容。
Project Jupyter[1] (/ˈdʒuːpɪtər/) 是一个旨在开发跨多种编程语言的交互式计算的开源软件、开放标准和服务的项目。
作者:Harry Zhu 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21574497 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 相关内容:
编程语言排名一直以来都是备受争议的话题,当我们彼此之间讨论的时间不同,角度不同,结果往往就会不同。因此,我们看到很多机构或者组织每年都会发布很多编程语言排行榜,这些排行榜的算法、角度都不尽相同。 TOIBE 编程语言排行榜就是编程语言流行趋势的一个重要指标,它基于互联网有经验的开发者、课程、第三方厂商数量等数据,每个月更新排名情况。 今年是 TOIBE 编程语言排行榜发布的 20 周年, TOIBE 榜单第一次发布时,排名前三的编程分别是 Java、C 和 C++,而在今年 7 月的最新榜单中,排名前三的
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
文章地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/41802723
Jupyter, 想必大家对这个项目都耳熟能详吧。因为能够实时交互、支持异构计算、部署简单、几乎无运维成本,所以得到了很多人的青睐。笔者的身边也有很多从事科学研究的人选择了 Jupyter 作为编写 Python 的工具,当然也有一部分人选择了 PyCharm。不过笔者还是比较喜欢 VS Code,简单的纯文本编辑功能,利用丰富的插件市场来添加各种想要的功能,无缝支持远程开发,简直就是理想中的编辑器了。但是,今天还是要来考虑一下 Jupyter,毕竟 JupyterLab 的服务功能也是非常强大的。
https://nteract.io/ 首先官网在这里 https://github-releases.githubusercontent.com/37496521/61a31700-5f51-11
除了大火的Python,一名合格的数据科学家会随时在R、Bash、Julia等语言中自由切换。并且,当前的数据科学工作无法一个人单打独斗完成,常常需要团队协作。
Python 仍然非常流行。但是,如果你现在开始学习 Julia,它将来可能就是你的头等舱船票。
构造函数[1]是创建新对象的函数,特别是Composite Types的实例。在Julia中,类型对象还充当构造函数:它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。引入复合类型时,已经简要提到了这一点。例如:
要让Docker能够正常工作,需要的是容器和镜像,它们是Docker的地基。镜像是一个模板,是运行一个应用程序所需的文件。容器是由镜像创建的,用来执行隔离的应用,这样应用与应用之间就不会产生干扰。
当有人说:「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」,他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的,所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展,并帮助你发掘生态系统中的新功能。
变量的范围是在其中可见变量的代码区域。变量作用域有助于避免变量命名冲突。这个概念很直观:两个函数都可以具有被调用x的参数,而两个函数都没有x引用相同的东西。同样,在许多其他情况下,不同的代码块可以使用相同的名称而无需引用相同的内容。相同变量名称何时引用或不引用相同事物的规则称为作用域规则。本节详细说明了它们。
数组是对象的可索引集合,例如整数、浮点数和布尔值,它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】常做科学计算的研究人员对Julia肯定不陌生,它从发布至今已经走过了整整十个年头,如今也是终于实现了最初的「全能语言梦」,一起看看Julia背后的故事! 2012年, Julia语言横空出世,从此科学计算领域又多了一个强大的工具。如今,Julia已经走过了十个年头,拥有数十万用户,在数百所大学和公司内开始建立Julia软件技术栈,从个性化药物、气候建模、新材料研发,甚至太空任务规划都有Julia的身影。 最近,Julia的开发者们又发布了一篇博客
在Julia中,函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲,Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为:
近日,在全国大学生数学建模竞赛中,有参赛者表示,组委会初步认定哈尔滨工业大学参赛队伍不能使用知名商业数学软件——MATLAB。
镜像是 Docker 三大核心概念中最重要的,自Docker诞生之日起镜像就是相关社区最为热门的关键词。
Docker镜像可以通过名称和标记来唯一标识和访问。名称由两个部分组成,即仓库名和镜像名,用“/”分隔。标记是一个可选的字符串,用于标识镜像的版本。
基于 Docker 的开发流程 一般来说基于 Docker 的开发流程是这样的:
首先对容器做变更:举个例子 创建容器,启动ubuntu 开启bash 创建一个文件
简介 在实际使用Docker的过程中,遇到一些问题,但是总没有系统的博文可以详细的介绍Docker,所以个人写一个由浅入深的系统学习Docker过程。 这里首先介绍Docker的三大核心概念:镜像(Image),容器(Container),仓库(Repository),其实你理解了着三个核心概念,也就能顺利的理解Dokcer的整个生命周期了。 Docker 镜像 Docker镜像(Image)类似于虚拟机镜像,可以理解为一个面向Dokcer引擎的只读模板,包含了文件系统。 比如:一个镜像
在业界当前的云原生实践中,“构建一次,随处部署”的机制已经得到了普遍应用。借助容器化和Docker,我们可以为任何环境构建应用和服务,并在运行时再设置配置。
现在,您已经在本地开发机器上构建了第二部分中描述的容器化应用程序。开发容器化应用程序的最后一步是在像 Docker Hub 这样的注册表上共享镜像,以便它们可以被轻松地下载和运行在任意目标机器上。
Docker 就像一个盒子,里面可以装很多物件,如果需要某些物件,可以直接将该盒子拿走,而不需要从该盒子中一件一件的取。
docker login : 登陆到一个Docker镜像仓库,如果未指定镜像仓库地址,默认为官方仓库 Docker Hub
DockDocker 入门——镜像er 是一种流行的开源平台,可以让开发者和运维人员轻松地创建、部署和运行应用程序。Docker 的核心概念之一就是镜像,它是一个包含了应用程序代码、依赖库、配置文件和运行环境的可执行文件。使用 Docker 镜像,我们可以在任何支持 Docker 的机器上快速地启动一个容器,而不需要担心环境差异和兼容性问题。
语法:docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
Docker镜像是一个轻量级、独立的、可执行的软件包,包含了运行应用程序所需的一切:代码、运行时环境、系统工具和库。Docker镜像是不可修改的,任何更改都会创建一个新的镜像
Docker的核心组件: 1.Docker客户端 - Client 2.Docker服务器 - Docker deamon 3.Docker镜像 - Image 4.仓库 - Registry 5.D
Docker Hub 是 Docker 官方提供的最大的公共镜像仓库,目前包括了超过 100 000 的镜像,地址为 https://hub.docker.com 。
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