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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データ分析・機械学習においてjupyter notebookは広く利用されています。EDAやモデルの学習、教育など多くのユースケース利用されてきましたが、notebookは以下のようなデメリットがあります。 Jupyter Notebookのつらみ 再現性の担保が難しい 共有されたnotebookを実行してもエラーが出て上手くいかない https://marimo.io/blog/introducing-marimo JetBrainsがGithub上の1千万のnotebookを分析したところ、36%のnotebookに再現性がなかった
データ分析者たちのコードレビュー #とは - 散らかったJupyter notebookを片付けるかどうするか問題を考える - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニアエンジニアの@shinyorkeです. 最近はチームの朝会でよく着ているTシャツにツッコミを受けてます.*1 JX通信社では, いい感じにデータを整備・運用しているデータ基盤を駆使して, BI（Business Intelligence）文脈でのデータ分析・可視化. ダッシュボード作ったり. 機械学習的なアプローチを使ったR&Dと機能開発（分類タスクなど） といった業務・タスクを社員・インターン問わず行っています. データ分析でSQLを書いたり, 「新しいアルゴリズム試すやで！」的なノリでPythonのコードをゴリゴリ書く・動かして結果を見て振り返ってまた臨む...って楽しいですよね. チームの皆さんも, もちろん私もモチベーション高くやってるわけですが！？ あれ, notebookどこ行ったんや...🤔 よくありますよねー（震え） 自分もチームメイトも, 前のめりになっ
まだJupyter Notebook使ってるの? VS CodeでJupyter生活 (.py)で快適Pythonライフを?! - Qiita
まだJupyter Notebook使ってるの? VS CodeでJupyter生活 (.py)で快適Pythonライフを?!PythonVSCodeJupyterNotebookipynb みなさん、よいPython生活送れていますでしょうか? いきなりですが、普段Pythonのコードを扱う際、どのように扱っていますか? 普通に.pyのファイルを作成して動かしたり、もしくはJupyter NotebookやJupyter Labなどを使ってコードブロックにコードを書いてブロックごとに実行していく、という人も多いと思います。自分は大学の授業で配布されているPythonコードの資料がJupyterで扱える.ipynb形式のファイルなので、今まではJupyter Notebookを使ってコードを閲覧・実行等行っていました。 しかし、みなさん、Jupyter Notebookを立ち上げてブラウザ
MakefileでDocker+Jupyter Notebookなどの機械学習環境をスマートに扱う - CC56
先日機械学習界隈の方とDockerの話をした際、Makefileを使って機械学習環境の整備をしている人は実は少数派なんじゃないかと感じました。 機械学習で使うコマンドは引数が長く、とても覚えられるものじゃありません。暗記できていてもミスタイプしたり、tmux内とかだと折り返されて何書いてるかよくわからなくなりがち 。Ctrl＋Rとかで検索かけようとしても大体はdocker...から始まるのでタイプ数多くなりがち。 Makefile は、Docker のコマンドをいい感じにまとめやすく、jupyter notebook に使う長ったらしいコマンド jupyter notebook --port 8888 --ip="0.0.0.0" --allow-root なども簡略化できます。そういうわけで、全体的な生産性の向上に繋がると信じています。 今回紹介する Makefile は Docker
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "ニューヨーク大学のディープラーニング講義資料が公開されている。 ・講義ノートはなんと日本語にも対応 ・英語だが講義スライド、Jupyter Notebook、講義動画(YouTube)も無料で見れる ・自己教師あり学習、VAEやG… https://t.co/nOH5owxLWC"
ニューヨーク大学のディープラーニング講義資料が公開されている。 ・講義ノートはなんと日本語にも対応 ・英語だが講義スライド、Jupyter Notebook、講義動画(YouTube)も無料で見れる ・自己教師あり学習、VAEやG… https://t.co/nOH5owxLWC
こういう内容はnoteよりQiitaかなと思い、転載してみます。 https://note.com/inoccu/n/n9d5a74d2316b Google Cloud Platform（GCP）には、Always Freeという期限のない無料枠があります。その中にはスペックはそれほどではないものの、仮想マシンが含まれており、それを使ってUbuntuサーバを立て、Jupyter Notebookサーバとして使うことにしました。 まず、GCPのAlways Freeがどのようなものか、こちらのサイトから確認してください。仮想マシンはComputing Engineというサービスになるので、その部分だけ抜き取ったのが下記の内容です。 1 つの非プリエンプティブル f1-micro VM インスタンス（1 か月あたり）。次の米国リージョンのいずれかで
[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python | DevelopersIO
[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python こんにちは、Mr.Moです。 Python拡張機能にはVS Code上でJupyter Notebookを使う機能が搭載されていますが拡張機能を入れただけでは動かすことができません、必要な環境を整える必要があるんですね。環境構築というのも意外と難易度が高い側面があるので今回はAnaconda Navigatorを使って簡単に環境を整えていきたいと思います。 ちなみに、VS Code Python拡張機能での Jupyter Notebookの詳細な使い方については以前まとめたものがありますので下記の記事を参考にしていただ
![[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/611914e4c074abe947efa5c820fc1646e6c60a0a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F06%2Fvscode-2020-eyecatch-1200x630-1.png)
JavaScript環境で使えるJupyter Notebook風のWebサービス「Dnotebook」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回はJavaScript環境で動くJupyter Notebookのような無料Webサービスをご紹介します。 インタラクティブに動作するJavaScriptを活用したドキュメント作りが可能であり、学習用途はもちろんのことデータ分析・可視化・機械学習・プロトタイプ作りなど、さまざまな用途に活用できるのが特徴です。 JavaScriptを使ったドキュメント作りにご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ ちなみにJavaScriptの基本は、paizaラーニングの「JavaScript入門編」で学ぶことができます。 【 Dnotebook 】 ■「Dnotebook」の使い方 それではさっそくですが、「Dnotebook」をどのように使っていけばいいのか詳しく見ていきましょう。 「Dnotebook」はnpmからインストールしてローカル開発環境で
VSCodeの拡張機能としてJupyter NotebookをベースにJavaScript/Mermaid/SQLなど多言語対応にした「Polyglot Notebooks」が正式リリース
VSCodeの拡張機能としてJupyter NotebookをベースにJavaScript/Mermaid/SQLなど多言語対応にした「Polyglot Notebooks」が正式リリース Jupyter Notebookはシンプルなエディタ画面にPythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できる、インタラクティブなコード実行環境で、特にデータサイエンティストなどで重宝されているツールです。 結果も同じNotebook上に表やグラフ形式で表示可能なのに加えて、Markdown/LateX/HTMLなどを記述することでリッチなテキスト表現と画像や動画の埋め込みなどもできます。 このJupyter Notebookをベースに、C#やF#、JavaScript、Mermaid、SQLなど、さらに多くのプログラミング言語やマークアップ言語への対応を行ったVisual Studio
Jupyter Notebook標準サポートが正式版にVisual Studio Code用拡張機能「Python」
Microsoftは現地時間2021年8月6日、Visual Studio Code用拡張機能「Python バージョン2021.8.1105858891」をリリースした旨を公式ブログで報告した。最新の拡張機能は先のマーケットプレイスや、Visual Studio Code内の拡張機能ギャラリーからインストールできる。新バージョンはJupyter Notebook標準サポート機能が正式版となり、Pythonインタプリターのソート機能を改善した。 以前からJupyter Notebookとの親和性を高めてきた本拡張機能だが、Jupyter Notebookの刷新に対応することで、セルの変更を検査にしている。また、変更したキーバインディングがipynbファイル編集時にも反映され、本拡張機能に関する設定の検索も容易になった。 設定ページから「Notebook」と検索することで、利用可能な設定項目
なにこれ Deno はセットアップが非常に簡易で、スクリプトの書き捨てに便利です。 npm install xxx 相当のことをしなくても、import "xxx" と書いておけば裏側でキャッシュして型チェックしつつコードが書けます。 Deno を Jupyter Kernel として使って、 ログを .ipynb として保存すると、GitHub が対応しているので実行結果をプレビューできて便利です。 実際に試したURLはここ。 以下のURLは、実際に puppeteer を動かして、そのスクリーンショットを表示しているところです。 実行結果を保存してくれるので、実験用の書き捨てのスクラップを作るのに便利です。 環境のセットアップ vscode に deno と jupyter の拡張を入れます。 使いたいプロジェクトで、 Python と Kernel をセットアップします。 今回は u
Visualizing Data via Deno, TypeScript, and VegaLite in JupyterLab Deno brings TypeScript, JavaScript, npm, and ES Modules to Jupyter with an easy to install kernel. The Deno Kernel is the first language runtime with a builtin jupyter kernel. There’s no better time to get started with Deno than now. Once deno is installed, run the deno jupyter kernel installation: deno jupyter --unstable --install
これは何 Jupyterをいれたまえという天の声を受けて入れたらStable Diffusionの実行とかみ合わせがとても良いので布教するための記事 この記事で説明すること StableDiffusionをAnaconda + VSCode + Jupyter Notebook構成で動かす方法 前段の環境構築は引用記事だけご紹介 後半のVSCode登場してからがこの記事における説明内容 この構成を推す理由 Stable Diffusionではpromptを書き換えて何度も実行することになる jupyterを導入すると、それがとてもやりやすい Anacondaは環境が混ざるのを防止のため npm使ってる人向けに軽い説明をすると、pythonはnpm -gするのがデフォみたいな感じなので、それを分離できるようにするのがAnaconda。Anacondaはpythonのバージョンも指定できるので
Python 2020/12/24 【初心者向け】Jupyter Notebookの使い方！インストール方法から解説 「Jupyter Notebook」は、Webブラウザ上でソフトウェアを開発できる環境です。この記事では、Jupyter Notebookのインストールや基本的な使い方について、初心者にもわかりやすく解説します。 Jupyter Notebookとは何か？ 「Jupyter Notebook」は、PythonなどをWebブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境です。「ジュピターノートブック」、「ジュパイターノートブック」と読みます。 以前は「IPython Notebook」という名前のPython専用環境でしたが、現在は開発が進み、PythonだけでなくRubyやR、Goなど40以上の言語がサポートされています。とはいえ、一般的にはPythonで使用されることが多いといえ
「Deno 2」正式リリース、Deno 1/Node.js互換性を保ち、フォーマッタ、リンター、Jupyter Notebook機能など統合。LTS版で企業ニーズにも対応
「Deno 2」正式リリース、Deno 1/Node.js互換性を保ち、フォーマッタ、リンター、Jupyter Notebook機能など統合。LTS版で企業ニーズにも対応 JavaScript/TypeScriptランタイムのDenoを開発するDeno Landは、Denoの登場以来初となるメジャーバージョンアップ「Deno 2」正式リリースを発表しました。 4 years after Deno 1.0, the next generation of JavaScript is ready for production at scale. Deno 2 is out today: Fully backwards compatible with Node and npm Package management and node_modules and package.json Long ter
26日（日本だと27日）に「MSのクラウドのデータベースに脆弱性 数千社に通知」みたいなタイトルのニュース記事がロイターからありました。情報不足で正確性にかけるタイトルですが。 より細かい詳細はそのうちでるかも知れませんが現状はこちらを参照。 Update on the vulnerability in the Azure Cosmos DB Jupyter Notebook Feature – Microsoft Security Response Center（MicrosoftのSecurity Response Centerの記事） ChaosDB: How we hacked thousands of Azure customers’ databases | Wiz Blog （脆弱性発見者の記事） 脆弱性の概要 Cosmos DB組み込みのJupyter Notebook機能を
[python]Jupyter-Notebookを秒でWebアプリ化するパッケージMercuryの使い方 - Qiita
概要 MecruryはJupyter-notebookファイルをそのままWebアプリとして実装できるパッケージである。 GitHub：https://github.com/mljar/mercury 日本語でも既に2件、ハンズオン形式で紹介されている。 早速動かしてみたい人はこちらを参照すると良い。 https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience089/ https://ss1.xrea.com/penguinitis.g1.xrea.com/computer/programming/Python/mercury.html この記事で書いたこと Mercuryの利用シーン(@筆者が働いている大学) Mercuryの基本的な機能の説明 使用した所感 こちらにサンプルコードを載せています。 https://github.com/
![[python]Jupyter-Notebookを秒でWebアプリ化するパッケージMercuryの使い方 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c98e9097501267a42dd1062aaca286db41892582/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMuZ2l0aHVidXNlcmNvbnRlbnQuY29tJTJGdSUyRjEwMjg2NTA0NyUzRnYlM0Q0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWYzNjQ3NjcxY2ZjNzFlYzZmOTgxMWVlZWUxMDY2NDIy%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcd257141c844f15217f465bca898afe0%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCcHl0aG9uJTVESnVweXRlci1Ob3RlYm9vayVFMyU4MiU5MiVFNyVBNyU5MiVFMyU4MSVBN1dlYiVFMyU4MiVBMiVFMyU4MyU5NyVFMyU4MyVBQSVFNSU4QyU5NiVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiVFMyU4MyU5MSVFMyU4MyU4MyVFMyU4MiVCMSVFMyU4MyVCQyVFMyU4MiVCOE1lcmN1cnklRTMlODElQUUlRTQlQkQlQkYlRTMlODElODQlRTYlOTYlQjkmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz1hY2RkYWNkNzIyYjgwMGI1Y2MwYzk3NWY3YWUyMWFiZQ%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBnbW9yaWtpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9YTcxOGQxNzlhMWZiN2U2ZTRkYjRiNWMxYjlkMzRmYmY%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc751b6ad794882496434960536304d4b)
Jupyter NotebookおよびJupyterLabをターゲットとしたランサムウェア見つかる | スラド セキュリティ
研究者によると、Jupyter NotebookおよびJupyterLabをターゲットにしたランサムウェアが登場したそうだ。このランサムウェアはPythonベースで作られたものであるという。多くのランサムウェアではGo、DLang、Nim、Rustなどの言語で作られる傾向がある。SecurityWeekによると、これは最初のPythonランサムウェアというわけではなく、2021年10月に発見されたVMwareESXiサーバーを狙ったものがPythonベースで作成されたものが存在しているとのこと（Aqua Blog、SecurityWeek.Com、The Hacker News）。 新しいランサムウェアのサンプルは、AquaSecurityの研究者によって発見された。データ専門家が使用することの多いオープンソースのWebアプリであるJupyter Notebookに特化したものとされ、サー
Kaggle Advent Calendar の12日目の記事です。 こんにちは。fkubotaです。今はKaggle Expertです。 さっそくですが、Jupyter Notebook で作業をしている時、グローバル変数に困らされたことはないでしょうか？ 僕は業務でもKaggleでもNotebook上で作業をすることが多々あるのですが、結構な頻度で意図しないグローバル変数が原因のバグに出会います。 そこで以下のTweetをしてみました。これが事の始まりです。 aaa = 1 def hoge(b): c = aaa + b return c print(hoge(2)) ↑これ動くの嫌なんですが、どうにかしてエラー吐かせるようにできないですか？ 与えた引数の変数しか使えないようにしたいです… — fkubota 🦉 (@the_phi_is_cast) December 6, 202
はじめに Emacsのeinというパッケージを用いることで、EmacsからJupyter Notebookを編集し、表示することができる。 実行イメージは以下の通りである。 ein（emacsからjupyter）は便利なのでぜひ pic.twitter.com/yBeAucc1n7— mat (@ballforest) August 21, 2020 Emacsから直接Jupyter Notebookが編集できるので、ブラウザにはない各種補完機能やカーソルジャンプ、undoなど充実したEmacsの編集機能を継承して使えるので便利ということである。 本記事ではその設定をメモしておく。 事前準備 1. jupyterをインストール pip3 install jupyter 2. MELPAからeinをインストール（必須） M-x package-install RET ein RET 設定 (
VS Code用Jupyter拡張機能がリリース、R・Julia・ScalaでもJupyter Notebookのサポートが可能
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Jupyter Notebook と Pandas で DataFrame を全て表示するオプション設定 - kakakakakku blog
Jupyter Notebook で Pandas のコードを実装しているときに同じような表示関連設定を繰り返し使うため，メモも兼ねてまとめておく．オプションは他にも多くあり，詳細はドキュメントに載っている．今回は Python 3.9 と Pandas 1.2.4 を前提とする． pandas.pydata.org オプション一覧を取得する 🎯 まず，Pandas では options でオプション一覧（名前空間）を取得できる．例えば display など．また options.display でオプション一覧（display 名前空間）を取得できる．例えば chop_threshold や colheader_justify など多くある． dir(pd.options) # ['compute', 'display', 'io', 'mode', 'plotting'] dir(p
Jupyter notebookでsisterを使った自然言語処理の開発環境をDockerで構築する - Qiita
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Jupyter Notebook の使い方です。 Jupyter Notebook はブラウザ上で Python やその他のプログラミング言語のプログラムを実行したり、実行した結果を保存したり共有したりすることができるツールです。Jupyter Notebookのインストール方法や起動と停止を行う方法、 Jupyter Notebook の基本操作方法、などについて解説します。
Photo by Cafer Mert Ceyhan on UnsplashI’m one of those guys who like writing Python code in a robust IDE like Pycharm and once the job is done copy/paste the code to Jupyter Notebook to continue with my data science project. IDEs like Pycharm aren’t meant for data science, so that extra step was a must … until I discovered DataSpell. DataSpell has some of the typical features you’d expect from a n
Azure OpenAI + Jupyter Notebookで自家製Code Interpreterを実現する - Qiita
はじめに ChatGPT Code Interpreter いいですよね。でもAzure OpenAIではまだまだ使えなさそう(そもそも使えるようになるのか？)なので、Jupyter Notebookと組み合わせて同じようなことを実現してみました。 Function Callingが使えるようになれば、ちょっと実装を変えたほうがよいところもありますが、とりあえず生ChatGPTで進めます。gpt-35-turbo(0613)です。お安くできますね。 環境準備 Jupyter Notebookを使える環境はお好みの方法でご用意ください。 あと、openai、matplotlib, pandas, numpyとか必要なものもお好きな環境にどうぞ。なお、日本語でグラフを作成したいので、japanize-matplotlibはいれておいてください。 Code Interpreterを実現する関数
Jupyter Notebook ショートカット Jupyter Notebookで h で出てくるショートカット一覧をWindows,Mac共に全て日本語に訳しました。 探しましたが、日本語でWindowsとMacが全部載っている一覧表がなかったので、もしかしたら需要あるかも？ 覚えておいた方が良いコマンドだけ太字にしました。 注意点(2024/11/10追記) 多くの方に見ていただいているようなので、改めて確認しましたが、この記事にはいくつか古い情報が含まれます。 正しい情報は、 Jupyter Notebook もしくは Jupyter Lab の上部のメニューのヘルプから確認してください。 Help > Show Keyboard Shortcuts (h でヘルプが出なくなっています。代わりに、 Shift + Ctrl(Command) + h になってそう) 2024年11月
Pythonや機械学習を利用している人であればJupyter Notebookを知らない人はいないでしょう。Webブラウザ上でコードを実行して、結果を確認できるのは便利ですが、何よりWebブラウザ上で操作しなければいけないのが面倒です。 開発者であればWebブラウザよりもターミナル、そう考える方はnbtermを使ってみましょう。 nbtermの使い方 Jupyter Notebookのファイルを読み込んだところです。 Markdownとコードを混在して書けます。 ヘルプです。 筆者環境で試すとカーネルがなく、コードの実行ができませんでした。それさえ解決できれば、コード実行もできるでしょう。Webサーバを立てるまでもなくPythonのコードを実行して結果を試せるというのは、グラフや画像を必要としないコードを試す際に便利そうです。 nbtermはPython製のオープンソース・ソフトウェア（M
Jupyter NotebookやJupyter Labといった、Notebookでデータ分析業務をする人が、ここ数年で増えてきました。 Notebook上でデータ分析をするとき、外部のCSVファイルやDBのデータテーブルなどからデータセットを取得する必要があります。 よくあるのが、Pandasを利用し取得したデータセットをデータフレームに格納するケースです。 データ規模が大きいほど、ある問題が起こります。 例えば、メモリの消費の問題です。 データフレームに格納するということは、PCなどのメモリをそれだけ消費します。 多くの場合、読み込んだ直後のデータフレームは、そのままデータ分析に使えることは少なく、何かしらの加工なり処理がなされ整えられます。 ある程度整えられたデータセットの状態で、データフレームとして格納した方が、メモリの消費量は少なくてすみます。 他には、外部DBのパフォーマンス低
ビットキーで bitkey platform を開発している @otakakot です。 ビットキーはスマートロックを中心にソフトウェアからハードウェアにまたがりプロダクトやサービスを展開しています。そんな様々なプロダクトにおいて認証認可およびスマートロックのデジタルキー管理という中核を担う bitkey platform が存在します。bitkey platform はビットキーにおける解錠体験に大きく関わっており、リリースによるデグレーションは全サービスへと影響を及ぼします。このチームは QA 担当者などがいない状態で、テスト自動化を駆使して毎週リリースを実現しています。また、このテストは Jupyter Notebook を利用し管理・実行を行なっています。そんな自動テストを実現するための環境づくりや仕組みについて本記事にて共有いたします。 Jupyter Notebook Jupy
Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2021-08-30 11:23 「Microsoft Azure」上でNoSQLデータベースを運用している人の多くは、おそらく「Cosmos DB」を使用しているはずだ。そのCosmos DBに重大な脆弱性が発見された。Microsoft自身も、この新たに発見された重大な脆弱性「ChaosDB」が悪用されると、侵入者が全てのデータベースを読み書きでき、全て削除してしまうことさえ可能であることを認めている。 Microsoftがこの問題の影響を受ける顧客に送信したメールでは、「Microsoftは最近、Azure Cosmos DBに、ユーザーが別の顧客のアカウントのプライマリー読み取り／書き込みキーを使用して、その顧客のリソースへのアクセスを獲得できる可能性がある脆弱性が
GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
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FROM python:3 USER root RUN apt update && \ apt -y install jupyter-notebook ruby ruby-ffi-rzmq && \ gem install iruby && \ iruby register --force ENV LANG ja_JP.UTF-8 ENV LANGUAGE ja_JP:ja ENV LC_ALL ja_JP.UTF-8 ENV TZ JST-9 CMD ["jupyter-notebook", "--port", "8000", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root"] [I 15:26:42.550 NotebookApp] Kernel started: 70bcadba-f259-40b4-9fd0-1ea479195b0e F, [2020-06-07T15:
M1 Macでdocker-composeを用いてjupyter-notebookを動かしたい - Qiita
現状起きているエラー 背景で記述したように、jupyter-notebookを起動してlocalhostにアクセスすることはできるが、画像のようにコードを実行してもそもそも実行されない。 docker-composeを終了してSTATUSを見てみるとexited(143)で終了したことがわかる。この情報から色々調べてみる。 解決策 Docker Desktop for mac 4.0.1にダウングレード いろいろ検索しているうちに私と同じような症状に陥っている記事をみつけたが、どうやらDocker Desktopのバージョンによる問題とのこと。試しにダウングレードしてみる。想定環境であるEngineが18.0.9.1となっているバージョンにする。 結果、以下のようにコードを実行できた。 Docker Desktopとは 参考書籍にはdocker環境の作り方について特に言及されていなかったた
今回はdockerコンテナでjupyter notebookを起動してブラウザで見れるようにしました。 実行環境はubuntuでdocker, docker-composeがインストールされていることを前提としています。 また、開発環境での利用を想定しており セキュリティ設定は考慮しておりません。 1. docker-compose用のファイルを作成 始めにDockerfileとDocker-compose.ymlをいかの通り作成します。 1.1 Dockerfile pythonが使えるimageを指定して、notebookライブラリをインストールしています。 FROM python:3.9 WORKDIR /app SHELL ["/bin/bash", "-c"] RUN apt-get update & RUN pip install --upgrade pip RUN pip i
Jupyter Teamは、ブラウザでPythonなどを実行できるインタラクティブな実行環境Jupyter Notebook最新版「Jupyter Notebook 7」のリリースを公式ブログで発表した。 6月にリリースされたJupyterLab 4.0をベースに設計された「Jupyter Notebook 7」ではコードデバッグをセルごとに実行する「Visual Debugger」、他のユーザーと同時に編集可能な拡張機能「Real-Time Collaboration」、ダークテーマをデフォルトとするテーマ機能や各国語language packへの対応などが加わっている。その他、ドキュメンテーションには新機能や改善点が掲載されている。 「Visual Debugger」(公式ブログより) 「Real-Time Collaboration」(公式ブログより) デフォルトとなるダークテーマ(
GitHub - alishobeiri/thread: AI-powered Jupyter Notebook — use local AI to generate and edit code cells, automatically fix errors, and chat with your data
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JetBrains、「Kotlin Notebook」を発表 Jupyter Notebook準拠でプロトタイピングに利用可能
統合開発環境（IDE）「IntelliJ IDEA」やプログラミング言語「Kotlin」の開発元であるJetBrainsは2023年7月4日（チェコ時間）、IntelliJ IDEAの「Kotlin Notebook」プラグインの実験的バージョンを提供開始したと発表した。 Kotlin Notebookプラグインは2023年7月時点で、IntelliJ IDEA Ultimateのユーザーが利用できる。IntelliJ IDEA Ultimateは、Java、Kotlin、Web、エンタープライズ開発用の全機能を搭載するIntelliJ IDEAの商用バージョンだ。 Kotlin Notebookプラグインとは 関連記事 オープンソースのWebIDE「JupyterLab 4.0」公開 レンダリングの効率化などでパフォーマンス向上 Jupyter Notebookの次世代バージョンであるJ
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jupyter notebookよりもMarimoが便利そう - Qiita
python 最強エディター決定 vscode なぜなら jupyter notebookが内蔵されたから！！ | (=^・^=) 猫にビットコイン
GCPで無料のJupyter Notebookサーバを立てる - Qiita
Deno Jupyter Notebook で書き捨てのスクラップを作る
Bringing Modern JavaScript to the Jupyter Notebook
Stable DiffusionをVSCode + Jupyter Notebookで動かす
【初心者向け】Jupyter Notebookの使い方！インストール方法から解説｜Udemy メディア
Azure Cosmos DB の組み込みJupyter Notebook機能に関する脆弱性について
Jupyter Notebook のグローバル変数汚染との戦い - Qiita
EmacsからJupyter Notebookを触るための設定 - 備忘録
Jupyter Notebookの初期ディレクトリを変更する - Qiita
Jupyter NotebookからPythonを利用する
Bye-bye Jupyter Notebook. Hello DataSpell!
【完全版】Jupyter Notebook ショートカット - Qiita
nbterm - ターミナルで動くJupyter Notebook
Jupyter Notebook上でSQLをらくらく実行するJupySQL
Jupyter Notebook を活用したシナリオテストの管理と自動化
「Azure Cosmos DB」に重大な脆弱性--「Jupyter Notebook」の利用者は要注意
jupyter notebookをDockerで作成しrubyを動かす - Qiita
Jupyter notebookをdockerコンテナで起動してホストのブラウザから使えるようにする
インタラクティブなPython実行環境「Jupyter Notebook 7」リリース
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