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Announcing Support for Native Editing of Jupyter Notebooks in VS Code - Python
Announcing Support for Native Editing of Jupyter Notebooks in VS Code With today’s October release of the Python extension, we’re excited to announce the support of native editing of Jupyter notebooks inside Visual Studio Code! You can now directly edit .ipynb files and get the interactivity of Jupyter notebooks with all of the power of VS Code. You can manage source control, open multiple files,
Announcing JupyterHub 1.0
Today, we are pleased to announce the 1.0 release of JupyterHub. We’ve come a long way since our first release in March, 2015. There are loads of new features and improvements covered in the changelog, but we’ll cover a few of the highlights here. You can upgrade jupyterhub with conda or pip: (Before upgrading, always make sure to backup your database!) conda install -c conda-forge jupyterhub==1.0
「Netflixにおける、インタラクティブを超えたNotebook革命」メモ - MyEnigma
Jupyter Cookbookposted with カエレバDan Toomey Packt Publishing 2018-04-30 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに メモ 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 今回の記事は下記の記事を読みながら、 Twitterを使ってメモしたものです。 medium.com メモ このNetflixのJupyter Notebookの活用法の記事面白いなぁ。久しぶりにTwitterでメモしてみようかな。 https://t.co/1gLA1N20Qk— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2018年9月4日 タイトルは「Netflixにおける、インタラクティブを超えたNotebook革命」かな。Notebookはプロトタイピングや、探索的なデータ解析の
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Deep Learningの学習の様子を可視化する、fastprogressがすごく良さげ - Qiita
TL;DR fastprogressを使うと、Deep Learningのモデルを学習させるとき自動で色々なものを出力してくれてすごく便利 特にjupyter上で学習を回すときにはとても良さそう 実際にfastprogressを使って学習を回すと以下のような感じになる (fastai/fastprogress: Simple and flexible progress bar for Jupyter Notebook and console より) fastprogressでできること 1エポックごとに、損失関数とかmetricsの値を標準出力に出力させたい 学習の進み具合を示すプログレスバーを、上記の標準出力と喧嘩しない形で表示させたい できればリアルタイムで学習曲線の表示もしてほしい... fastprogressを用いると全部実現可能。 これを使えば、少なくともDeep Learni
Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code
Version 1.88 is now available! Read about the new features and fixes from March. Jupyter Notebooks in VS Code Jupyter (formerly IPython Notebook) is an open-source project that lets you easily combine Markdown text and executable Python source code on one canvas called a notebook. Visual Studio Code supports working with Jupyter Notebooks natively, and through Python code files. This topic covers
あなたの生産性を向上させるJupyter notebook Tips | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
このエントリは全9回を予定する18卒新人ブログリレーの第3回です． はじめまして．今年度よりリクルートテクノロジーズに入社した河野 晋策です． 7月からQassチームにて検索ロジックの改善を行っています． Qassチームは，検索基盤の運用や検索ロジックの改善を行っているチームです． 詳しくは以下の記事をご覧ください． 検索組織の機械学習実行基盤 リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖 本記事の想定読者：普段Jupyter notebook・Jupyter Lab，Google Colaboratoryを使っている方，またこれから使おうと考えている方 本記事の概要：jupyter notebookの知見共有 はじめに Jupyter notebookとは 近年，データの重要性が様々な
Jupyter Notebook - おすすめの nbextensions まとめ - Pynote
概要 入力補完、コードの自動整形など Jupyter Notebook のおすすめの nbextensions を紹介する。 概要 関連記事 テーマやフォントの変更について Notebook のインストール方法について 試した環境 導入 次の2つをインストールする。 有効にする。 設定画面にアクセスする。 おすすめの nbextensions Toggle all line numbers (行番号表示の切り替え) isort formatter (import 文の自動整形) Autopep8 (コードの自動整形) Live Markdown Preview (マークダウンのリアルタイム表示) Codefolding (コードの折りたたみ) ExecuteTime (実行時間表示) Hinterland (入力補完) Table of Contents (2) (目次自動作成) Vari
Beyond Interactive: Notebook Innovation at Netflix
By Michelle Ufford, M Pacer, Matthew Seal, and Kyle Kelley Notebooks have rapidly grown in popularity among data scientists to become the de facto standard for quick prototyping and exploratory analysis. At Netflix, we’re pushing the boundaries even further, reimagining what a notebook can be, who can use it, and what they can do with it. And we’re making big investments to help make this vision a
Jupyter演習環境の準備手順 - めもめも
この手順では、メモリが4GB以上、CPUが4コア以上の環境を前提としています。 macOSを使用する場合 macOS用のDockerが対応しているのは、Yosemite以降のバージョンです。ここで紹介する手順は、El Captitanで動作確認をしています。 はじめに、Dockerの公式Webサイトから、macOS用のDockerをダウンロードします。「Getting Started with Docker」のリンクからダウンロードページを開いて、「Download Docker for Mac」をクリックすると、インストーラーファイル Docker.dmgがダウンロードできます。インストーラーを開いて、DockerアイコンをApplicationsフォルダーにコピーした後、ApplicationsフォルダーからDockerを起動します。初回の起動時は、インストール処理のポップアップが表示
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GitHub - kubeflow/fairing: Python SDK for building, training, and deploying ML models
pyconjp2018/slides.ipynb at master · drillan/pyconjp2018 · GitHub
GitHub - fastai/fastprogress: Simple and flexible progress bar for Jupyter Notebook and console
Introducing TraefikProxy, a new JupyterHub proxy based on Traefik