#jupyter_notebook — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #jupyter_notebook, aggregated by home.social.
-
JetBrains、「Kotlin Notebook」を終了してオープンソース化、今後をコミュニティに託す／AIツールの普及で需要に変化？ 「IntelliJ IDEA」への同梱もv2026.2で終了
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2121728.html#forest_watch_impress #IntelliJ_IDEA #JetBrains #Kotlin #Jupyter_Notebook #Kotlin_Notebook #プログラミング #Windows #Mac #Linux
-
Как менялся сон моих детей: анализ 5 лет данных о сне
Как менялся сон моих детей: анализ 5 лет накопленных данных За 5 лет жена скрупулезно записывала сон наших дочерей. Я взял эти данные и проанализировал: как меняется сон с возрастом, сколько спят дети на самом деле, и правда ли нормы ВОЗ работают. Оказалось, что наши дети спят по-разному, но оба — в пределах нормы. И даже в одинаковом возрасте их паттерны сна удивительно похожи! В статье: 📈 графики, 📊 статистика и главный вывод для родителей. #анализданных #родительство #детскийсон #python #датасаенс
https://habr.com/ru/articles/994224/
#детский_сон #анализ_данных #Python #родительство #трекинг_сна #Jupyter_Notebook #визуализация_данных #возрастные_нормы #развитие_детей #статистика_сна
-
Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist
Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код? На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой. Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением. Статья будет полезна:
https://habr.com/ru/articles/969090/
#jupyter_notebook #google_colab #kaggle #data_scientist #сравнение #исследователь #опыт
-
コードを実行できるノートブック「Google Colab」の公式「VS Code」拡張機能が登場／セットアップ不要でGPU/TPUリソースが無料で使える「Jupyter Notebook」サービス
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2063392.html#forest_watch_impress #Visual_Studio_Code #Google_Colab #Jupyter_Notebook #プログラミング #Windows #Mac #Linux #genai #その他
-
Использование Jupyter с виртуальными окружениями Python
Так сложилось, что программный пакет Jupyter как бы не в курсе о существовании виртуальных окружений Python, ключевого инструмента изоляции среды в Python. Информация по этой теме в Сети крайне разрознена. В этой статье собраны все известные автору способы обхода / смягчения этой проблемы; надеюсь, кому-то она поможет не тратить столько дней на задачу, которая должна была быть простой.
-
On Day 2 of European Galaxy Days, Yvan Le Bras presented Two-Step Approach for Galaxy Tool Development Using Jupyter (“Interactive JupyterLab Notebook”).
@galaxyfreiburg
#interactive #EGD2025 #jupyterlab #tool_development #galaxyproject #jupyter_notebook #eosc #fair #open_science -
Как генерировать Jupyter Notebooks из Python-скриптов с удобством
Jupyter Notebook - прекрасный инструмент для исследовательской работы. Автоматическое форматирование LaTeX формул, структурированная логика в ячейках, результаты выполнения прямо в документе - всё это делает ноутбуки идеальными для презентации результатов анализа данных, обучения и демонстраций. Что может быть лучше? Однако многие пользователи сталкивались с проблемами с отладкой ноутбуков и с использованием AI для их написания. Для их решения был разработан инструмент двусторонней конверсии из python в jupyter notebook и обратно py2jupyter.
-
Почему Python стал языком нейросетей и как это работает на практике
Python давно перестал быть просто «языком скриптов» и уверенно вышел в лидеры среди инструментов для нейросетей. Его синтаксис понятен «с первого взгляда», а мощные библиотеки позволяют сосредоточиться на идее, а не на рутине. Сегодня, от первых численных расчётов в NumPy до сложных моделей в TensorFlow и PyTorch, всё строится вокруг привычного Python-кода. В этой статье мы пройдём путь от базовых скриптов до «ручных» нейросетей и ноукод-решений, чтобы понять, почему именно Python стал стандартом в мире ИИ и как с его помощью оживить ваши первые нейросети.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/926880/
#python_для_анализа_данных #зачем_учить_python #numpy #scipy #jupyter_notebook #julia #машинное_обучение #ручная_реализация_нейросети #как_устроена_нейросеть #стандарты_в_ии
-
To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab
Локальная работа в Jupyter-ноутбуках – неотъемлемая часть исследований и экспериментов нашего ML-отдела. Но из какой среды эти ноутбуки лучше запускать? Мы пользуемся двумя вариантами: запуском из Docker-контейнера и запуском в изолированном локальном poetry-окружении. В статье соберем минимальный сетап для работы с Jupyter-ноутбуками и ссылки на полезные ресурсы для ознакомления.
https://habr.com/ru/articles/911298/
#poetry #docker #dockercompose #mlops #ml #jupyterlab #jupyter #jupyter_notebook #infrastructure #mlops_tools
-
[Перевод] Markdown презентации по-новому: контроллер Nintendo, интерактивный блокнот и немного магии
Как превратить скучные слайды в интерактивную демонстрацию, где код можно запускать прямо на месте? В этой статье попробуем перенести презентацию в браузер, а затем — в «блокнот». Интерактивные среды, такие как Jupyter Notebook, Observable, Mathematica, WLJS Notebook, позволяют создавать живые презентации, лекции и наглядные материалы для коллег или студентов. Они незаменимы и для визуализации моделей, симуляций и любых данных. Под катом — примеры, пошаговый разбор и демо вживую.
https://habr.com/ru/articles/904196/
#ppt #markdown #nintendo_switch #jupyter_notebook #jupyter #mathematica #wolfram #wljs #презентация #гироскоп
-
Web ブラウザで実現する情報科学・バイオインフォマティクス向け Linux 実習環境 3 選
https://dev.classmethod.jp/articles/web-browser-linux-solutions-comparison/#dev_classmethod #JupyterLab #Jupyter_Notebook #code_server #Open_OnDemand #Amazon_EC2 #AWS #Bioinformatics
-
Гироскоп в презентации или зачем брать с собой JoyCon на большую научную конференцию
Анимации и свистоперделки в том виде, в котором они были популярны с PowerPoint 10 или 20 лет назад, значительно отступили на второй план. Любые технические доклады сейчас - это зачастую просто PDF документ. А хотелось бы больше 🧙🏼♂️ Как? Зачем превращать буханку хлеба в космический корабль? И при чем тут физика и webdev? Давайте разбираться! (осторожно! трафик)
https://habr.com/ru/articles/893940/
#revealjs #markdown #wljs #mathematica #jupyter #jupyter_notebook #nintendo #nintendo_switch #ppt
-
AWS 上で JupyterHub を使った複数ユーザー向け Linux の演習環境を検証してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/jupyterhub-on-aws-for-linux-training/#dev_classmethod #JupyterLab #Jupyter_Notebook #Amazon_EC2 #AWS
-
Инструменты Python для анализа данных на примере данных стриминг-сервиса
В данной статье рассмотрены некоторые методы и инструменты библиотек python для анализа данных. Используем три самые популярные библиотеки: Pandas, Numpy, Seaborn
-
Wrote up my experiences with Marimo https://blog.mdfranz.com/threat-hunters-stop-using-jupyter-and-switch-to-marimo/
-
Python для начинающих дата-аналитиков: как настроить виртуальное окружение?
Привет! Меня зовут Женя и я работаю аналитиком данных. В этой статье я бы хотел рассказать начинающим аналитикам о том, как правильно настроить окружение для работы с Python. Когда я только начинал заниматься анализом данных, концепция питоновского виртуального окружения вводила меня в ступор, и здесь я постараюсь показать, что в ней нет ничего сложного.
https://habr.com/ru/articles/889670/
#venv #pip #data_analysis #uv #pandas #jupyter_notebook #python
-
The namaskara spike, as explained by Mahesh Shantaram(https://thecontrarian.in)😂
(Apologies, I got the name mixed up. Fixed now)
People buying day passes do so on the spot, people buying 3 day passes do so 2-3 days ahead of time and so on for 5 day passes as well
This makes a greeting symbol which is also used for offering prayers (🙏)
(Namaskara in Kannada = namaste in Hindi = namaskaram in Telugu and Malyalam, or so my friend tells me)
This is months of Mahesh scraping the official website for data and analytics. He showed multiple predictions like how Namma Metro's data is likely updated manually, seeing the Holiday pattern.
#barcampblr #bangalore #bangaloretech #dataanalytics #python #jupyter_notebook
-
СОЗДАНИЕ ETL-ДВИЖКА ДЛЯ РЕПЛИКАЦИИ ДАННЫХ ИЗ APACHE HIVE В CLICKHOUSE
Представлено создание ETL-движка, который помогает автоматически извлекать, преобразовывать и загружать данные из разных источников. Мы сосредоточились на разработке быстрого инструмента, который использует параллельную обработку и оптимизированные алгоритмы. Результаты тестирования показывают, что движок эффективно справляется с большими объемами данных, что помогает лучше анализировать информацию и принимать обоснованные бизнес-решения.
https://habr.com/ru/articles/874262/
#apache_hive #репликация_данных #python #clickhouse #apache_airflow #spark #jupyterlab #jupyter_notebook
-
[Перевод] Моделируем поверхность Земли в пару строчек
Вы когда-нибудь играли в Outer Wilds ? Планеты там невероятно красивы. Это собственно стало основной мотивацией создать свою простую модель планеты, используя реальные географические данные о высотах и немножко магии Wolfram Language
https://habr.com/ru/articles/872554/
#marching_cubes #геоданные #земля #блокнот #wljs #wolfram #jupyter_notebook #mathematica
-
機械学習向けのノートブックをそのままパイプラインに組み込めるSageMaker Notebook JobをPython SDKから使ってみた
https://dev.classmethod.jp/articles/sagemaker-notebook-job-from-python-sdk/ -
Установка Jupyter Notebook в Windows
В одном из предыдущих постов мы уже разбирали работу в интерактивном блокноте на примере Google Colab. Возможность написания кода в ячейках (почти как в MS Excel!), удобное выполнение в интерактивном режиме и совмещение с блоками красиво оформленного текста делает работу с данными — в том числе биологическими — гораздо приятнее. Кроме того, заполненный и хорошо оформленный блокнот избавляет от необходимости придумывать коду какой-то интерфейс и вместо решения биологических задач тратить время на фронтенд-разработку. Блокнот вполне можно передать коллегам, обладающим лишь минимальными навыками Python, чтобы они ввели в него свои данные и воспользовались им для расчётов. То есть это хороший вариант для работы с биологами из «мокрых» лабораторий. У интерактивного блокнота есть и офлайн-реализация, которая называется Jupyter Notebook (Рис. 1). Установить его можно разными способами.
https://habr.com/ru/articles/859812/
#python #jupyter_notebook #windows #path #переменные_среды #установка
-
Очередная реализация fluid sim методом Эйлера, но в блокноте WL. Чернила. Часть 3
В этой статье мы применим некоторые оптимизации к коду, увеличим разрешение и перейдем в режим immediate graphics, когда рендер выполняется программой, а не API графической библиотеки. Часть 1. Игры с сеткой и дивергенцией Часть 2. Адвекция Часть 3. Чернила То, что вы видите на GIF работает в блокноте (подобном Jupyter / Pluto 🪐) в реальном времени
https://habr.com/ru/articles/856758/
#fluid_simulation #симуляция_жидкости #jupyter_notebook #wolfram_language #wljs #песочница
-
Moving from #things to #omnifocus by building a #taskpaper doc. OmniFocus has some issues that make it impossible to import areas (which would become folders). My (very short) program is #Python and I developed it in a #jupyter_notebook. If anybody cares I can turn the notebook into a text gist and make it available. I do still have to make repeats work.
-
Как простые NLP модели видят слова? | NLP | Пишем свой TF-IDF
Когда начинаешь погружаться в сферу NLP , сразу задумываешься, как модели представляют себе наш текст/наши слова? Ведь не логично бы звучало, если модель обрабатывала наши слова, как обычную последовательность букв. Это было бы не удобно и не понятно (как проводить операции со словами?) . Есть разные методы преобразования слов. Один из самых известных для не самых сложных моделей: TF-IDF .
https://habr.com/ru/articles/836706/
#nlp #ai #machinelearning #deeplearning #python #tfidfvectorizer #numpy #pandas #math #jupyter_notebook
-
Google Colab вместо Jupyter Notebook: плюсы и особенности работы для новичков
Привет! Меня зовут Ольга Матушевич, я наставница на курсе
https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/825754/
#google_colab #jupyter_notebook #python #анализ_данных #анализ_данных_python
-
[Перевод] Использование Jupyter Notebook для разведочного анализа данных ⬝ Методические рекомендации
Блокноты Jupyter — это, уже довольно давно, один из самых неоднозначных инструментов в среде дата‑сайентистов. Одни яро критикуют Jupyter, другие горячо поддерживают этот проект. Но, тем не менее, многие согласятся с тем, что блокноты Jupyter, при правильном их использовании, могут быть очень ценным инструментом. Именно этому и посвящена данная статья — вторая в серии моих материалов про науку о данных и машинное обучение. Я поделюсь здесь методическими рекомендациями по использованию Jupyter Notebook для разведочного анализа данных. Но для начала нам надо ответить на вопрос о том, почему блокноты Jupyter обосновались именно в научном сообществе. Когда тема Data Science была у всех на слуху , блокноты Jupyter ещё ничего из себя не представляли. До них у нас был IPython, интерактивная оболочка для Python, которую встраивали в различные IDE, вроде Spyder . Эти IDE пытались подражать работе RStudio или Matlab. Подобные инструменты получили широкое распространение среди исследователей. В 2014 году из среды IPython вырос проект Jupyter. Масштабы его использования очень быстро стали просто огромными, чему, в основном, способствовали исследователи, которые перенесли в бизнес‑среду то, чем пользовались, занимаясь наукой. Но те подходы к использованию блокнотов, которые хороши для научных учреждений, не всегда нормально переносятся на анализ данных, проводимый в обычных организациях. Часто бывает так, что дата‑сайентистам, взятым на работу сразу после университета, очень сложно выдать то, что от них ожидают в бизнесе. Речь идёт о структуре аналитических разработок и об оформлении их результатов.
-
Нефть глазами аналитика данных
Любите ли вы работать с данными, как люблю это делать я? Страдаете ли вы также от несовершенства инструментов для анализа данных? И вот, буквально в первых строках, я понимаю, что мне надо быть очень аккуратным, дабы не задеть чувства, к примеру, фанатов Excel или Notepad++. Попытаюсь исправить ситуацию: Эксель великолепен! Лучшая low-code система! Notepad++ бесподобен… но попробуйте поработать этими инструментами с данными размером с один миллион строк… эх, не удержался. Ну и раз статья обещает быть провокационной, добавлю еще огоньку: я хочу продемонстрировать, как обрабатывать и анализировать данные по всем обезличенным сделкам по нефти. Взглядом аналитика покажу, как крупный капитал управляет рынком. И да, я хочу, чтобы такая возможность была доступна не только корпорациям с их ресурсами, а обычному пользователю с ноутбуком. Текст статьи не является инвестиционной рекомендацией, все совпадения случайны.