Jupyter Interactive Notebook. Contribute to jupyter/notebook development by creating an account on GitHub.
Jupyter notebooks are documents that allow for creating and sharing live code, equations, visualizations, and narrative text together. People use them for data cleaning and transformation, numerical simulation, statistical modeling, data visualization, machine learning, and much more. Here are 5,459 ...
Jupyter Notebooks是一款非常实用的工具,对于测试算法和分析数据非常方便,不仅功能强大而且可以直接部署在服务器上,通过浏览器运行。利用Github或者Jupyterhub还可以多用户共享,帮助提升用户工作效率和代码的可读性,是数据科学家最常用的工具之一。本文是一篇简单易上手的Jupyter Notebooks 使用指南,从安装到基本功能进行了简洁...
这个 GitHub 库包含了一些有趣迷人的 Jupyter Notebooks：https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks这份指南只是你的数据科学旅程的起点，我很高兴能与你一起前行！
Azure Notebooks 的最大优势在于它的易用性:项目结构(从 GitHub 借用)使得使用多个笔记本和数据集变得简单,并且使用原生 Jupyter 界面意味着现有的 Jupyter 用户将拥有一个简单的过渡。但是,RAM 和磁盘空间并不是特别慷慨,缺乏协作是功能上的一个巨大差距。
要在Jupyter 中启用 R,你需要 IRKernel。这是针对 R 的专用 kernel,你可以在 GitHub 上获取。这需要 8 个步骤,已经有详细的解释了,另外还有截图指导,参阅:https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-run-r-on-jupyter-ipython-notebooks/5512
代码块是编写高质量博客不可或缺的一部分,以说明编程概念。由于Jupyter notebooks在本地运行,除了先将代码复制到GitHub以创建GitHub gists并将其嵌入到博客中之外,基本上别无他法。 图片来自作者 Deepnote允许你在一个地方试验和创建代码嵌入,无需专门为此创建GitHub gists。
在GitHub 的AzureMapsJupyterSamples存储库中打开文件weatherDataMaps.ipynb。 选择屏幕右上角的“下载原始文件”按钮,在本地保存文件。 通过右键单击下载的 Notebook,然后选择“打开方式”>“Visual Studio Code”以在 Visual Studio Code 中打开该文件,或通过 VS Code 文件资源管理器打开该文件。
Jupyter notebooks on Codespaces Developing Jupyter notebooks in VS Code can be done entirely through a web-based interface usingGitHub Codespaces, a cloud-hosted development environment that is secure and configurable with free compute resources (more on Codespacesmonthly usage quotas). This means you ...
This repository contains different projects and deep learning concept notebooks. I mostly used PyTorch to develop ANN, RNN, CNN, GAN/DCGAN algorithms. I used AWS services such as Sagemaker, lambda, Restful API, EC2 and EMR during learning phase. 'Orca is deep diver dolphin, shows my honest ...