TensorWatch是一个调试和可视化工具,专为Microsoft Research的深度学习和强化学习而设计。它适用于Jupyter Notebook,可显示机器学习训练的实时可视化,并执行模型和数据的其他几个关键可视化。
PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架,虽然晚于TensorFlow、Keras等框架,但自发布之日起,其关注度就在不断上升,目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。
日常工作、学习中可能都会有小型工作站或者是服务器(云服务器)供大家使用,而且使用Python的频率也挺高的,那么通常都会有可能个人电脑性能有限、存储空间或者内存有限的情形,那么我们Jupyter notebook就能够发挥很大的作用,特别是在公司、学校、或者单位局域网的环境下,远程的延迟相对较小,使用Jupyter来做Python数据处理和绘图实在是不错的选择。远程端负责计算,个人电脑仅仅是一个编辑器的作用。对于一些云服务器,可能相应的端口管理会更加严格一些,但通过设置远程使用Jupyter基本都没有问题。其实,本文所提及的远程使用jupyter主要集中于Python的配置、安装、使用。各取所需,仅仅做简单推介,不做深入的探讨。后文以Kaggle的气象聚类分析为例,实操一下如何远程Jupyter notebook使用Python的库来计算和绘图。
本文将通过介绍Jupyter Notebook的附加扩展组件和指令,为Jupyter Notebook赋能。帮助Python使用者大大提高Jupyter Notebook的使用体验,提升工作效率。
Jupyter Notebook 是一个很棒的教学、探索和编程环境,但其功能不足也是出了名的。幸好,有许多方法可以改进这个不错的工具,如 Jupyter Notebook 扩展工具。
随着各种大语言模型(LLM)的涌现和 AI 技术变得越来越普遍,大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体,向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据,还可以赋能相似性搜索应用,如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。
你对 Jupyter Notebook 了解多少?本文介绍了一些自定义功能,帮助你使用 Jupyter notebook 更高效地写代码。
Jupyter Notebook 是所有开发者共享工作的神器,它为共享 Notebooks 提供了一种便捷方式:结合文本、代码和图更快捷地将信息传达给受众。目前,Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域。
对全世界的 Python 高手而言,Jupyter Notebook 是目前最流行的编程环境,尤其是对那些从事机器学习和数据科学的人而言。数月前我第一次开始认真研究机器学习时发现了 Jupyter Notebook。刚开始,我因这一切可以在我的浏览器中运行而感到惊讶和开心。但是,不久后我就失望了,老套的 Jupyter Notebook 的界面非常基础,缺乏很多有用的功能。那时候我就决定去寻找一些 Jupyter Notebook 的黑客技术。
在这篇文章中,我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟,以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的,使用起来很有趣的Python包。
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。
Jupyter Notebook是一个非常赞的可用于教学,探索和编程的环境,但最原始的Jupyter Notebook是缺乏一些强功能的。但幸运的是,有很多方法可以改进这个工具,比如:Jupyter Notebook的扩展。
我们先来看 4 个常用的编程工具:Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter,但并不是要求你必须使用它,你也可以根据自己的喜好自由选择。
jupyter notebook是一个比较比较不错的网页版python编辑器,但是,由于很多“技术文档”都是直接以markdown(.md格式的文件)的格式编写的,而且jupyter notebook的代码文件(.ipynb)也可以转换成.md格式的文件,更为重要的是,我们从github上下载的很多学习资料也都是.md文件格式的。因此,为了能够在jupyter notebook上实现:
北京时间 2019 年 10 月 9 日,微软发布了全新的 VS Code Python 插件,带来了众多更新!其中,最大的更新就要属万众期待的 Jupyter Notebook 原生支持了!
Jupyter Notebook是数据科学和机器学习领域广泛使用的交互式计算环境,它能够帮助我们轻松地编辑和运行代码,并通过浏览器进行可视化展示。然而,有时候我们会遇到一个问题,就是点击启动Jupyter Notebook后,却没有任何反应,无法自动跳转至浏览器。
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。
本文介绍了Jupyter Notebook的强大功能,包括其交互式执行环境、丰富的组件和广泛的社区支持。通过实例介绍了Jupyter Notebook的常用功能和用法,包括单元操作、Markdown单元高级用法、导出功能、Matplotlib集成以及非本地内核。
最近由于项目需要,开始学习python,然后发现一个非常有用的python交互式编辑器,非常容易上手而且非常有用和实在,本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录,与大家一起分享!下面的内容是针对ubuntu 系统的,当然,jupyter notebook在windows也是支持的。
Jupyter Notebook 是一个在浏览器中使用的交互式的笔记本,可以实现将代码、文字完美结合起来,它的受众群体大多数是一些从事数据科学领域相关(机器学习、数据分析等)的人员。这里会告诉大家Jupyter Notebook入门时常用功能用法。
使用Anaconda安装python后,就已经集成Jupyter nodebook了,如果notebook与conda的环境和包没有关联,可以执行以下命令进行关联
Jupyter Notebook非常活跃于深度学习领域。在项目的实验测试阶段,它相比于用 py 文件来直接编程更方便一些。在项目结束之后如果要写项目报告,用 Jupyter 也比较合适。
保存后在cmd中输入:jupyter notebook,会自动触发默认浏览器打开jupyter
【磐创AI导读】:Jupyter Notebook是一个交互式的、便于创建的、支持实时编程和共享文档的编程环境。本文将带大家学习几个Jupyter Notebook的扩展功能,以便大家更方便的使用这个宝贵的工具。也欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI,获取更多的机器学习、深度学习资源。
ipython是一个python的交互式shell,比默认的python shell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台之一。
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。
一个图形化的交互式运行环境,对于编程语言的学习和开发,特别是可视化方面,提供了极大的便利。比如在window上使用R语言进行绘图,在R语言自带的交互环境中,可以实时观测到代码的可视化效果,从而方便的进行参数调整。
a)#→宫格建→加输入内容→回车键,其中#表示标题一,##表示标题二以此类推至######为止
一、Jupyter介绍 Jupyter Notebook是以web交互式的编程接口,是IPython notebook的升级版本。主要是针对python,另外支持运行 40 多种编程语言。Jupyter可以在个人机器开发,也可以连接到集群中使用分布式计算引擎spark等以及数据库(mysql/hive/hdfs)。 Jupyter相对于其他python编程工具来说,除了通常的新建、删除、更改、下载编程文件外,还支持在线编程运算可帮助持续开发,特别在企业中有些项目需要持续很长时间的开发,每天下班后关闭jup
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。在本文中,我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性,以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。 在开始使用 notebook 之前,我们先在cmd中使用pip安装该库 pip install jupyter 安装好之后运行命令 jupyter notebook 你会看到: [I 08:34:12.265 NotebookApp] Writi
IPython是Python的交互式命令行界面。Jupyter Notebook提供了多种语言的交互式Web界面,包括IPython。
说到Jupyter Notebook(以下简称Jupyter),想必很多人都不陌生,这是一款神奇的web应用,权且可以把它当作python超级笔记本,当然它还支持R、Julia、Scala、Js等几十种语言。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
Jupyter Notebook,原名IPython Notbook,是一个开源的WEB应用程序,在WEB端为用户提供交互式的编程体验和服务。名字源自Julia、Python和R(数据科学的三种开源语言),功能类似于IDE。
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。
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~
JupyterLab是Jupyter主打的最新数据科学生产工具,某种意义上,它的出现是为了取代Jupyter Notebook。不过不用担心Jupyter Notebook会消失,JupyterLab包含了Jupyter Notebook所有功能。
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