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Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた | DevelopersIO
どうも、DA事業本部の大澤です。 Visual Studio CodeのPython拡張機能のJupyter Notebook用エディタを触ってみました。Jupyter Notebookと似たインターフェイスでスクリプトが実行でき、エディタのインテリセンスのサポートも受けられて便利そうだったので、今回はその内容をご紹介します。 Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code やってみる Python拡張機能を有効にする Jupyter Notebookをネイティブサポートするエディタを利用するにはPython拡張機能を有効化する必要があります。有効化してなければマーケットプレイスから検索し、有効化しましょう。 Python - Visual Studio Marketplace Python の環境を選択する コマンドパレットからP
[VS Code Python拡張] データサイエンスチュートリアルをやりながらVS CodeでのJupyter Notebookの使い方をマスターする | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 下記の記事を見てVS CodeのPython拡張でJupyter Notebookが使えることを知り便利そうだなーとしばらく直感的に使っていましたが、そろそろちゃんと使いこなしたいので用意されているデータサイエンスチュートリアルを参考にしならが使い方をマスターしていきたいと思います！ Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた データサイエンスチュートリアルとは VS Codeの公式ページあるチュートリアルです。March 2020 (version 1.44)のアップデートで公開されたようですね。 https://code.visualstudio.com/docs/python/data-science-tutorial チュートリアルを参考にしながら使い方を確認していく さっそくチュートリアルを進めていきます。あ
「Kubeflow 1.0」正式版リリース。あらゆるKubernetes上にJupyter notebookなど機械学習の開発、トレーニング、デプロイ機能を構築
「Kubeflow 1.0」正式版リリース。あらゆるKubernetes上にJupyter notebookなど機械学習の開発、トレーニング、デプロイ機能を構築 Kubeflow開発チームは、Kubeflow 1.0の正式リリースを発表しました。 Today, Kubeflow 1.0 has been released. Check out this deep-dive to learn the core set of applications included in the open-source release, and the advantages of using it on Anthos for the enterprise → https://t.co/XV0HPvsWX9 pic.twitter.com/O2s5tpzFLz — Google Cloud Platform
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
Jupyter Notebookと Boto3で AWS環境定義書を作成してみる | DevelopersIO
Jupyter Notebook(以降 Notebook) は実行可能なプログラムコードや分析結果、グラフなどを含んだドキュメントを作成するための OSSです。 画像：https://jupyter.org/ Pythonによるデータ分析でよく利用されます。 特徴として 「Markdown セル」と「Code セル」 を Notebook内へ配置できます。 データ分析のプロセスの文脈を Markdownセルに書くことで、 プログラムのコメント以上の表現力で、プロセスを記述できることできます。 データの可視化についても、Notebookは優秀です。 Matplotlib のグラフや、Pandas のテーブルなどを Notebook内にインライン表示してくれます。 さて、Markdownセルによるドキュメンテーション、 pandas によるテーブル表記でふと思いました。 「Jupyter No
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
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ければと思います。 Anaconda Navigator とは Anaconda Navigatorは、Anaconda®ディストリビューションに含まれているデスクトップグラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）であり、コマンドラインコマンドを使用せずにアプリケーション
![[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)
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
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
KubeflowとJupyter Enterprise GatewayでJupyter Notebook環境をさらに便利に | CyberAgent Developers Blog
KubeflowとJupyter Enterprise GatewayでJupyter Notebook環境をさらに便利に AI事業本部のインフラ組織SIAでエンジニアをしている牧垣です。 はじめに Jupyter Notebookは機械学習・データ解析の分野ではすっかり空気のようなインフラになりました。仮説・実験・考察のサイクルを回しやすいので、科学分野では昔から人気があります。コードと結果が可視化できるという基本機能そのものに、作業ログや手順書・使い方ドキュメントなど、他分野での需要もあります。 夢を膨らませると用途はまだまだ思いつきそうですが、つまり「複数人で同じものを見て、同じ認識をすることができる」というのがJupyter Notebookの良いところです。「あの件、どうだった？」「あ、たぶん大丈夫だと思います」といったあやしげな状態になりにくくなります。また、可視化が容易な点も
Jupyter Notebook Viewer
このモデルは、林祐輔氏（@hayashiyus）がTwitterで公開されたSEIRモデル[1]を参考に、ダイアモンド・プリンセスにおけるCOVID-19発症日別報告数[2]を観測データとして、最適化ツールOptuna[3]を用いてパラメターフィッティングを行ったものである。 https://twitter.com/hayashiyus/status/1231154537030774785 国立感染症研究所, 現場からの概況：ダイアモンドプリンセス号におけるCOVID-19症例(2020年2月19日掲載)https://www.niid.go.jp/niid/ja/diseases/ka/corona-virus/2019-ncov/2484-idsc/9410-covid-dp-01.html https://optuna.org/ ダイアモンド・プリンセスは乗客2,666人、乗員1,0
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
はじめてのFargate~FargateとDocker Hubを使ってJupyter Notebook環境を用意する~ | DevelopersIO
オンラインコミュニケーションを、多分人一倍満喫しております。 ▲ Slackが俺のホームタウンだぜ テキストベースのやり取りが大好きで、オンラインの住人になっているAWS事業本部のShirotaです。私の実体を覚えている人がいなくなるまで、各方面で努力していこうと思っています。オンライン快適！ 本日は「Fargate + Docker HubでJupyter Notebook環境を用意してみた」お話をしたいと思います。 今回、作業の前提となる準備の話が結構な分量を占めているので、実際の作業手順のみを手っ取り早く確認したい方は、目次から「FargateとDocker HubでJupyter Notebook環境を用意する」の項目に飛んで頂けますと作業内容が書かれた箇所に移動できます。 良かったらご活用下さい。 経緯からゆっくりとお付き合い下さる方はこのまま読み進めて下さい。 手軽に綺麗なJu
パターン認識と機械学習（PRML）の無料版と練習問題が試せる Jupyter Notebook｜Sangmin Ahn
【主要なアップデート】 （2020.03.02）Colabノートブックへのリンク追加 こんにちは、Choimirai School のサンミンです。 0 はじめに機械学習のテキストブックとして日本語にも訳されて多くの方に読まれているのが、Christopher Bishopさんの、PRML（Pattern Recognition and Machine Learning、2006年）です。 今回の note では PRMLのPDF版を無料でダウンロードする方法と練習問題を試せる Jupyter Notebook を紹介させていただきます。 "Pattern Recognition and Machine Learning" by @ChrisBishopMSFT is now available as a free download. Download your copy today f
機械学習ではよく使われるJupyter Notebookですが、これを使ってプロダクションで動くコードを書くのは非常に難しいなと思い、皆どのように使っているのかを知りたくてアンケートをとってみました。 結果としては、多少拮抗しているのですが、EDAから予測までJupyter派が多かったようです。ついで、学習のプロトタイプまで、EDAだけ派と続いています。 この質問で失敗したなと思ったのは、「MLの開発」と書いたものの、研究・実験用途で使っている人とプロダクションまで持っていく用途で使っている人が混ざってしまったであろうという気がしています。 ただ、1000票以上集まったので面白い結果となったのではないでしょうか。 その他の回答としては、Emacs派や全部.py派、全部C++派などがいることがわかりました。
jupyter notebook/pythonで時間のかかる処理が終わったときにslackに通知する - Qiita
概要 jupyter notebookで時間がかかる作業をする場合、終わるまで別の作業をすると思いますが、 そちらの作業に没頭してしまい、元の作業が終わっていたことに気づかないことがよくあります 対処法として通知を飛ばしたくなると思います。現時点で僕が一番いいと思った方法をまとめます 通知の要件 同じ悩みを持つ人はたくさんいるので様々なpipのpluginが公開されています。いろいろpipを漁ったのですが、結論を先にいうとslackのwebhook apiをそのまま叩くのが一番シンプルでよさそうということになりました 通知の要件としてはデスクトップ通知で画面に割り込んでくれたり、スマホが振動したりするのが分かりやすくて良いです。slackであれば自分にメンションを飛ばせば通知が飛ぶのでシンプルに実現できます (notify_runというweb pushを使うライブラリがあるのですが、PCと
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
Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）とはJupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）とは、ブラウザ上で動作するプログラムの対話型実行環境です。データ分析には欠かせないツールの１つです。 ノートブックと呼ばれるファイルにpythonなどのプログラムを記述し、実行結果を逐次確認しながら、データ分析を進めることができます。 Jupyter Notebook上では、様々なライブラリを使うことができ、TensorFlow（テンソルフロー）などの機械学習やディープラーニング用のライブラリも動作させることができます。 またJupyter Notebookでは、入力したプログラムの実行結果が、プログラムの直後に表示されるので、結果が分かりやすく、すぐに確認することができます。 このような3Dのグラフも表示することができ、複雑なデータ分析の結果もビジュアルで表現し、確
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
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
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
VS Code で Jupyter Notebook を便利に編集できる新機能を試した - kakakakakku blog
今月 Visual Studio Code (VS Code) で Python Extension 機能のリリースがあり，例えば VS Code から直接 .py を実行できるようになった．個人的に注目したのは「Jupyter Notebook サポート」で，日頃から Python のサンプルコードを書いたり，トレーニングでデモをしたり，Jupyter Notebook を使う場面が多く，さっそく試してみた． devblogs.microsoft.com devblogs.microsoft.com 前提 VS Code に以下の拡張機能をインストールしておく．IntelliCode（IntelliSense を AI を使って拡張する）は必須ではないけど，インストールしておくと良いと思う． Python - Visual Studio Marketplace Visual Studio
はじめに Jupyter notebook ご存知ですか？ 知ってますよね？ そう、機械学習やらPython周りのイケてるエンジニアが使っているアレです。 自分は全く知りませんでした 周りのエンジニアとの会話で、「MLとかPythonとか経験値なさすぎて危機感持ってる」的な話の流れで、courseraとか、Jupyter notebookのことを教えてもらいました。 ということで、今回は自分と同じような、「Jupyter notebook is 何？」な方へ、Jupyter notebookについての概要説明から、インストール、ノートブックを動かしてみるところまでの一連の流れを紹介します。 この記事が、自分のような初学者の方のお役に立てば幸いです。 Jupyter notebook is 何 ?? Jupyter notebookを説明する前に、Juypyterプロジェクトについて知ってお
この記事は古川研究室 Workout_calendar 14日目の記事です。 本記事は古川研究室の学生が学習の一環として書いたものです。内容が曖昧であったり表現が多少異なったりする場合があります。 作業の効率化のためにショートカットを使いこなそう！ Jupyter notebook に限らず多くのエディタには便利なショートカットが設定されています。中には共通するものもあるので、初心者ほど覚えておきたいところ。画像込みでわかりやすくまとめたいと思います。 まずは概要 まずはJupyter notebook の概要について知っていきましょう！初めての方はもちろん、既に利用されていても背景については知らないかも？ Jupyter プロジェクト Github に「Project Jupyter」(https://github.com/jupyter)というリポジトリがあります。呼んで字のごとく、J
Jupyter Notebook でパフォーマンスを計測するなら %%timeit と書こう - kakakakakku blog
Python で実装した処理のパフォーマンスを計測するときに，たまに timeit を使っている．timeit は処理を繰り返し実行することにより，精緻な計測結果を把握できる．今までは timeit を import して直接実行していたけど，よく調べてみると，Jupyter Notebook (IPython) で「マジックコマンド」として %%timeit と書けることを最近知った．import も必要なく使えて便利だった！ ipython.readthedocs.io %%time を使う 実行回数は「ループ数」と「繰り返し数」から決まる．%%timeit にオプションを指定せず実行すると「ループ数」は適切な精度が得られるように自動的に決まる仕組みになっている．なお「繰り返し数」はデフォルト 7 となる．Jupyter Notebook で簡単なサンプルコードを実装し，セルの頭に %
Julia の Jupyter Notebook を他人に試してもらうためのツールとして Binder を活用する - Qiita
本日は Julia は Python に比べるとまだ人口が少ないので「こういうのをJuliaで作ったよ！」とSNSで宣伝するとみんな（Julia界隈）が喜びます．作ったらそれがSOTA(state of the art) なんです．ただし，動かす側からだとそのスクリプト，ノートブックを動かすのにそれをダウンロードして必要に応じてJupyter Notebookを立ち上げるという一手間が肉に塩を振る以上に手間がかかってしまうことです．環境を構築している間にSNSで動いてる！しゅごいいぃと感じた熱意が指数関数的に現象してしまいます．パッケージが入ってなくて途中でエラーを吐いて動かなくなったら尚更です．また，閲覧しているデバイスがパソコンとは限らないので可能ならスマホ，タブレットでみたユーザーがパソコンにログインして動かすというのも手間っちゃ手間です． さて，グラフ描画ライブラリの Julia
ABEJA PlatformのJupyter Notebookから機械学習Jobをたくさん投げる方法 - Apitore blog
はじめに 機械学習エンジニアは誰だって無限の計算資源を欲している・・・そうだろ？ こんにちは。ABEJAでMLOps Engineerをしている服部です。こちらはABEJA Advent Calendar 2019の5日目の記事です。今回は機械学習エンジニアが欲してやまない「様々なコンフィグレーション機械学習Jobを無限に投げる」方法について紹介します。ABEJA Platformを使うとJupyter Notebookでデータ分析をしながら、任意の特徴量やハイパーパラメータを使う機械学習Jobをポンポンと投げることができるんです。早速紹介しましょう。 ※ただしお金はかかります 動画 [embed]https://youtu.be/EIknYR6SOyc[/embed] 解説 動画の要点だけ解説します。 前置き ABEJA PlatformにはJupyter Notebookの機能がありま
GitHub - hemanta212/blogger-cli: A cli tool to convert and manage jupyter notebook blogs. Proudly host your notebooks even as a static site.
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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 (
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
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
概要 コマンド2行で、jupyter notebookと自然言語処理のライブラリsisterを使っての開発環境が起動します。 普通に設定すると、Docker起動毎に、sisterの辞書ダウンロードが発生するので、辞書データを 永続化 する設定を加えた docker-compose.yml を書きました。 きっかけ ふだんはRubyメインの開発で、pythonは自然言語処理をする時にしか触らない。 開発環境の構築で楽をしたいので、すぐに使えるrepositoryをつくりました。 コード 使い方 dockerをインストール https://docs.docker.com/compose/install/ dockerのメモリを増加 これしないとsisterが使えません。 Docker preferences -> Resources >= 6.00 GB to Memory. ダウンロード 好
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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
Jupyter Notebook/LabsをMLのどのフェーズで使うのか？ | Democratizing Data
Bringing Modern JavaScript to the Jupyter Notebook
図解！Jupyter Notebookを徹底解説！(インストール・使い方・起動・終了方法) - ビジPy
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
.NET Interactive: .NET Coreを使用したJupyter Notebook - プレビュー２
今さら聞けない Jupyter notebook - Qiita
Jupyter notebook ショートカット解説 - Qiita
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
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