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。
选自Medium 机器之心编译 参与:路雪 近日,Amulya Aankul 在 Medium 上发表文章,描述他在谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 的过程,仅需 15 分钟。机器之
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识:
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。
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序,允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码,包括Python,R,Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品,Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用,因为它允许您编写一小段代码,运行它并返回结果。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
Nvidia推出了一款用于AI和高性能计算的Arm数据中心CPU,它将提供比AMD 64核EPYC Rome处理器快10倍的AI性能。该CPU命名为Grace,计划于2023年初推出。Grace将使用Arm的下一代Neoverse CPU 服务器IP以及LPDDR5x内存子系统,该CPU 采用Nvidia NVLink 连接GPU。可以提供每秒900 GB的双向带宽用于CPU到GPU的通信。 其将提供两倍的带宽和10倍的能效比。 同时,Nvidia表示,该公司将每两年更新一次GPU,DPU和CPU架构,其中一年重点放在x86平台上,另一年放在Arm平台上。
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度学习库,来自MOOC平台Fast.ai,只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。
Jupyter Notebook为交互式计算提供了一个命令shell作为Web应用程序。该工具可以与多种语言一起使用,包括Python,Julia,R,Haskell和Ruby。它通常用于处理数据,统计建模和机器学习。
2018年,谷歌推出了云AutoML,引起了广泛关注,是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中,你将学习“AutoML”,这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
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。
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
Charts 是为 iOS/tvOS/OSX 提供美观图表的开源项目,是跨平台 MPAndroidChart 在苹果设备上的实现。该项目提供了以下主要功能和优势:
Vanna 是一款采用 MIT 许可的开源 Python RAG (检索增强生成)框架,用于生成 SQL 语句和相关功能。
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。
在过去的二十年中,Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天,Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
在之前的《手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法》中,除了介绍了 ngai 这个小工具之外,还提到了一件事有了 Jupyter Notebook 插件: https://github.com/wey-gu/ipython-ngql,可以更便捷地操作 NebulaGraph。
大家好,我是征哥,前几期的视频分享了 Python 的基础数据类型,演示代码时我用到了一个重量级的工具 jupyter,今天就来介绍一下 jupyter
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
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
https://nteract.io/ 首先官网在这里 https://github-releases.githubusercontent.com/37496521/61a31700-5f51-11
导读:俗话说,磨刀不误砍柴工,要想闯荡编程世界,一套趁手的编辑器是必不可少的。对 Python 语言的使用者来说,不论你是刚开始学习编程知识的萌新小蛇,还是已经有了许多编程经验的巨蟒大佬,今天介绍的这款神器,一定能给你的学习、工作带来许多助益。
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。
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。
Jupyter具有很强的可扩展性,支持许多编程语言,可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上,只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是,它是完全免费的。
在之前的博客文章,“用Jaeger做数据分析|跟踪告诉我们更多!”,我们已经介绍了我们的数据科学计划和平台。最终目标是在Jaeger项目中开发基于AI/ML的新功能,这将为我们的应用提供新的见解。这种类型的功能也称为AI操作(AI operations,AIOps)。
大型综合巡天望远镜(Large Synoptic Survey Telescope,LSST)坐落在智利安第斯山脉帕穹山脊,计划 2022 年启用。它将自动探测南方的天空,每晚产生数兆字节的数据。为了处理这些数据,天文学家将要用到一个熟悉且日益流行的工具——Jupyter notebook。
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
全新数据科学 IDE DataSpell 已正式发布!DataSpell 是 JetBrains 的新 IDE,专为参与探索性数据分析和 ML 模型原型设计的人员而设计。DataSpell 在一个符合人体工学的环境中将 Jupyter Notebook 的交互性与 PyCharm 的智能 Python 和 R 编码辅助相结合。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 青铜段位的机器学习研习者可能有着同样的困境:脑海中有个模糊的项目想法,但不知从何处动手,也不清楚用怎样的方法去实现。 从今天起,有个贴身小工
要安装jupyter_ai,则需要安装 Python 3.8 至 3.10 和 JupyterLab 3。可以jupyter_ai使用 conda 和 pip 进行安装。
9月 14日消息,在近日的TechTour 2022 活动上,英特尔表示很快将推出一项新的 AI 性能提升技术,即在处理器当中集成自研的VPU。据悉该技术将首先在部分第 13 代 Raptor Lake处理器上采用,而后续的 14 代 Meteor Lake将会全面集成。
Google在今年Next大会中发布了一系列支援机器学习生命周期各阶段的工具,其中包括了AI平台笔记本,这是一个代管服务,供使用者以最新的资料科学与机器学习开发框架,创建JupyterLab执行个体服务,现在Google宣布在AI平台笔记本支援R语言。
在Blogger中使用IPython发博客,也可以在博客文章中找到,完整的报告在这里。作者:Fernando Perez。
当你打开一个Jupyter Notebook或者JupyterLab时,你可能会遇到一个错误提示:"An error occurred while starting the kernel"。这个错误通常是由于一些配置问题或者环境变量设置不正确导致的。 在本篇文章中,我们将介绍几种常见的解决方法来解决这个问题。
下面将带你使用 Google 提供的免费的 Colab 服务,快速部署一个带有图形化聊天界面的 Llama2 ,体验一下开源 GPT 的魅力!
作者 | 王晔 编辑 | 青暮 Yann LeCun 在纽约大学数据科学中心(CDS)主讲的《深度学习》 新一期课程现已完全线上可看且免费! 2020年春季,Yann LeCun就与他的徒弟Alfredo Canziani共同执教,讲解了第一期课程,该课程持续了15周。 现在2021春季课程也已上线! 课程线上免费发布后赢得网友一片欢呼: 课程讲师Yann LeCun 是纽约大学教授,Meta 首席人工智能科学家,被誉为“卷积网络之父”,也是AI、机器学习等领域的研究员,ACM 图灵奖获得者。 而他的徒弟
本节介绍人工智能(AI)的定义,并说明 AI 在很大程度上如何影响网络。 它还简要讨论了机器学习的基础。
选自Medium 作者:Sagar Howal 机器之心编译 参与:路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
身材苗条,动作有力,姿势优美,视频片段里的小姐姐跳得行云流水,颇有C位出道的气势。
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱PyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
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