Свързани публикации 'jupyter-notebook'
По-бърз математически набор в Jupyter: Матрици
Част 4 от моята поредица за програмиране за пакета Python swiftex за писане на математика в Jupyter. Това е толкова бързо, колкото с молив и хартия.
За предишната част следвайте тази връзка .
В моята скорошна статия „Числени производни направени правилно“ използвах следната формула, като първоначално я написах в LaTeX. Ако сте използвали LaTeX преди, тогава знаете колко е досадно да пишете такива изрази. И ако искате да го редактирате, трябва да започнете отначало, защото..
От безплатно до готово за производство: Използване на Amazon SageMaker Studio Lab и Amazon SageMaker за машина...
Как да използвате безплатните за използване Amazon SageMaker Studio Lab и Amazon SageMaker заедно за вашите проекти за машинно обучение
Като практикуващ машинно обучение вероятно прекарвате по-голямата част от времето си в базирана на Jupyter IDE за разработка, използвате ресурси на CPU/GPU за обучение и тестване и се нуждаете от хранилище с размер на низходящия размер за набори от данни и метаданни. Това са вашите най-основни нужди за среда за разработка на ML и SageMaker Studio Lab..
Как да настроите Jupyter Notebook чрез Anaconda като професионалист по наука за данни
Anaconda е най-популярната и стабилна дистрибуция на Python в сравнение с дистрибуциите Miniconda и Conda. Толкова централизиран и полезен е, че съдържа галерия от приложения, популярни в науката за данни; има интерактивен потребителски интерфейс; и може да изпълнява колкото се може повече пакети със или без conda команди.
Докато подготвя данни, специалистът по данни трябва да познава четирите основни пакета на Python, изисквани от Jupyter Notebook за плавен анализ на данни и операции за..
Използване на Google Cloud AI Platform Notebooks като уеб-базирана Python IDE
Тази публикация съдържа инструкции и съвети как да настроите и използвате Google Cloud AI Platform Notebooks като среда за разработка. То е насочено към софтуерни инженери, които искат да знаят как да използват и намират общи функции на IDE, но е от значение за всеки, който се интересува да научи как да използва Google Cloud AI Platform Notebooks или JupyterLab.
Съдържание
„Защо да използвате инструмент за наука за данни като IDE?“ Предимствата на JupyterLab пред традиционната IDE..
Digit Emoji Predictor: Изградете потребителски интерфейс за модел на задълбочено обучение в Notebook
Създайте предсказател на цифрови емотикони в бележника на Jupyter, като предавате данни между JavaScript и Python. Обикновено JavaScript се използва за визуализация на данни в преносими компютри, но може да се използва и за прототипиране на преден край/UI за модели за дълбоко обучение.
Защо, по дяволите, да създаваме потребителски интерфейс в Notebook?
Кратък отговор:
Споделете бележника на модела на Deep Learning с колеги от различни екипи като Business, Data Science, Front End..
Как да започнете с HackerRank като начинаещ?
Едно от ключовите умения, в които човек, който обича компютрите, трябва да е добър, е програмирането. Програмирането или кодирането не се ограничава до отделен език. През 2020 г. има толкова много езици за програмиране, с които всеки може да започне своето кодиращо пътуване, използвайки безкрайното количество безплатни онлайн ресурси.
Днес ще споделя моя опит и какви тактики използвах, за да започна с HackerRank.
Какво е HackerRank?
HackerRank е уебсайт, чиято цел е да помогне..
Първи стъпки с Jupyter + Spark в облака през 2020 г
Завъртете без усилие лаптоп, подкрепен от клъстер с големи данни
2020 г. е чудесна година да се потопите в големите данни с клъстерите Jupyter и Spark. Всички топ 3 облачни доставчици (Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud) имат конфигурирани, управлявани услуги за завъртане на клъстери, предварително заредени с Jupyter и Spark. С експлозията на големите данни и ниските бариери за навлизане (както по отношение на разходите, така и на усилията), знанието как да се решават..
