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。
兵欲善其事,必先利其器。对于数据科学家和数据开发工程师们来说,工具也是非常重要的,拥有好的工具会大大加速开发效率,并更快更准完成任务。
数据显示,Github上有超过300万个 Jupyter Notebook 可供公开使用。私有的 Notebook 数量也大致相同。即使没有这些数据佐证,我们也非常清楚Jupyter Notebook在数据科学领域的普及程度。
这份超级清单——「Best-of Jupyter」,帮你整理了270多个精选开源项目,总计24万颗星。
jupyterlab-dash 这是一个JupyterLab扩展,用于将Plotly Dash应用程序渲染为JupyterLab中的单独窗口 ? Github项目链接: https://github.
在使用 Anaconda 的情况下,应该尽可能地用 Conda 安装各种软件包。而 pip只是用来安装那些在 Conda 中找不到的软件包。不然的话 Conda 可能会覆盖你用 pip 安装的包。
01 前言 作者:Rene Draschwandtner 编译:HuangweiAI 近年来,Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
1写在前面 最近用了用JupyterLab,总体来说体验还是不错的,代码写完就是一篇完整的Paper了,非常给力。🥳 不过单纯使用JupyterLab可能还是有一些不尽人意的地方,这些问题基本都可以通过添加插件来弥补,今天就跟大家分享一下我个人觉得几个比较好用的插件吧,也欢迎大家留言分享你觉得好用的插件,我会再介绍给大家。😘 2开启插件功能 这里和大家说一下,我的JupyterLab版本是3.4.4,python是3.9,均是通过Anaconda管理。😉 ---- 2.1 开启插件 在JupyterLab中
来源:Deephub Imba 本文约700字,建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过
jupyter lab于近期发布了其具有里程碑意义的3.0版本,随之带来的一些重要新特性,想必广大读者朋友已在各大公众号所翻译转载的jupyter lab团队官方介绍文章中知晓了很多。
小码匠:皮特猪,是谁发明的? 老码农:这个我还真不知道,看官网介绍,这个是最新的贡献者,都打推特的标签,不知道最早是不是来自于推特的一群开发者最早开发的。
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
AI 视频生成领域近期算是非常热闹,个人也是非常的感兴趣,奈何电脑不给力,在搭建的过程中总是提示各种各样的问题 , 不过天无绝人之路, 最近 腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI) 活动正在如火如荼的进行着, 因此决定挑战一下, 看下在HAI 上搭建 AI 动画生成框架 MagicAnimate 是否会有不一样的收获.
利用 Jupyter 交互式小部件框架,jupyter-matplotlib 可以在 Jupyter notebook 和 Jupyterlab 中实现 matplotlib 的交互功能。
自从微软发布 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)之后,机器学习开发者、数据科学家就可以在 Windows 上做原生 Linux 开发了。
我们一直想提高生产率-在相同的时间量内,我们可以完成更多的工作。数据科学研究人员也是如此。设置好硬件之后,就该考虑如何选择启动数据科学项目所需的软件了。问题在于市场上有太多选择,并且出于学习目的,您可能已经尝试过其他工具。换句话说,您的购物清单太长,您可能迷路了,不应该上手。
Jupyter,一个开源的Web应用程序,能在网页页面中直接编写代码、运行代码、显示代码结果、编写说明文档等等。
首先相信很多使用过python的人都或多或少地了解过Jupyter Notebook这个应用。Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序,可让用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和叙述文本的文档。 用途包括:数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等等。
现在深度学习的框架主要有Tensorflow,Pytorch,MXNet,Paddle和Keras,简单总结一下:
JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境,可用于 notebook、代码或数据,因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外,JupyterLab 还具有灵活而强大的用户界面。就在近日,这款好用的工具发布了新版本 JupyterLab 3.0。
来源:机器之心 本文约1700字,建议阅读5分钟 超强下一代 Jupyter Notebook :JupyterLab 3.0 已经发布了,新版本为用户带来了许多新特性,并对扩展系统进行了实质性的改进。 JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境,可用于 notebook、代码或数据,因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外,Jupy
如果你是一个用 Python 的数据科学家,那么用 Jupyter Notebook 就是大概率事件了。作为 Jupyter Notebook 的「下一代」web 应用,Jupyter Lab 提供了相比以往更多的便捷功能,其中之一就是扩展。
下一代数据科学开发环境 Jupyter Lab 应该怎么用?让我们从扩展工具开始。
原本计划在2020年底推出的JupyterLab 3.0,在逾期6天后终于正式发布了。
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代版本,它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面,6月6日,官方发布了JupyterLab 4.0 的说明,并且说该版本是下一个主要的版本。
好的开发环境无疑会大大提升编码效率,近日结合换新电脑,又再次钻研了一下Python环境安装的问题,稍加总结以资后鉴。
AI正在改变世界,在这种背景下,JupyterLab以其超前的技术和丰富的功能,成为了AI开发者们的新宠。是的,JupyterLab 4.0发布了,这是一个具有重要意义的更新,它在原有基础上带来了更多的优化和改进。
一周前,亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab,提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
JupyterLab[1]4.1 和Notebook[2]7.1 现已发布!这些版本为扩展开发人员提供了多项新功能、错误修复和增强功能。该版本与支持 JupyterLab 4.0 和 Notebook 7.0 的扩展兼容。
尽管有很多 Python IDE(例如 Visual Studio Code、PyCharm 和最近刚出的 DataSpell)都支持编辑 Jupyter Notebooks,我在进行数据科学项目时,JupyterLab 仍然是我的首选 IDE。作为交互式 IDE首选,JupyterLab 允许我们在基于单元格的组织中逐步可视化数据(例如,表格数据、图像、执行结果等)。
jupyterlab 作为 jupyter 的扩展版本,易用性强,结果保存很合理。突然发现可以添加debugger插件,实现在jupyterlab中调试代码,本文记录方法。 基本流程 安装 Anaconda 安装 jupyterlab 安装 node.js 安装 xpython 建立 jupyterlab 工程 搜索并安装插件 使用插件进行debug 具体步骤 安装Anaconda 下载地址: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
PyTorch 是目前主流的深度学习框架之一,而 JupyterLab 是基于 Web 的交互式笔记本环境。于 JupyterLab 我们可以边记笔记的同时、边执行 PyTorch 代码,便于自己学习、调试或以后回顾。
github:https://github.com/JoiLa/jupyterlab-dockerfile-template
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。
两三个月前,有幸拿到了云筏的一个 4 核 16G,1TB硬盘,300M带宽位于欧洲的云服务器,自带的开箱即用的 RStudio Server 也非常给力,但最近这两天在升级 R 的时候遇上了不少问题,也懒得去折腾了,于是想把 RStudio Server 替换成自己比较熟悉的 JupyterLab Server,这是一些折腾的笔记记录。
作为一名前端开发者,vscode想必大家应该都接触过,就像大多数 IDE 一样,VSCode 也有一个扩展和主题市场,包含了数以千计质量不同的插件。
说到云存储选项,有太多的选项可供选择:Google Drive、OneDrive和Dropbox适用于普通用户,如果你想要更安全的服务,Tresorit 或 PCloud 也可以选择。但你可能对这些都不太感兴趣,主要原因是我们想知道我的数据在哪里,而“在某个遥远的地方”并不能让我们很满意。这就是我们更热衷于家庭云解决方案的原因。
JupyterLab 是用于笔记本、代码和数据的最新的基于 Web 的交互式开发环境。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、机器学习方面的工作流程。模块化设计邀请扩展来扩展和丰富功能。
JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境,可用于 notebook、代码或数据,因此它的扩展性非常强。
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年,但是过去几年里,Jupyter 特别受欢迎,更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云