Jupyter Notebook

目录 前言 选择 与 特点 实现过程 jupyter远程： 蒲公英组网： bat文件，一键激活环境 效果展示 过程中遇到的问题 改进方向 最后，感谢您的阅读，如果能从您这里再收获点建议就更好了。 前言 小伙伴们中有考研的、考法考的，预定好暑假一起去图书馆学习，互相监督， 目前我的任务是入门python 以及 深度学习，这肯定需要电脑。 我的游戏本，算上适配器好几斤重，去图书馆几天就受不了 （省图书馆有插座但很难抢到座位，市图书馆有座位没插座，没电源不管是笔记本还是surface几小时就得gg，更别提性能了）。 树莓派也试过，用ipad vnc控制 画面延迟实在难以忍受。就算勉强用来入门，万一后面模型大点树莓派那点算力还是拙荆见肘，同理也不打算采购地平线的开发板（麻烦，穷，而且教材上的框架能不能跑起来还是个问题）。 我的老ipad重量轻，可用充电宝供电，但是无法直接编程。 想来想家里才装的台式机2070super（ win10 ）不拿来用属实有些心痛（买前生产力，买后打游戏）， 所以我需要一个办法，让我在图书馆内用ipad就能入门深度学习，最好还有很强的算力。 #此方案可能考虑不周，请抱着娱乐的心态观看，欢迎一切建议 选择 与 特点 经过调查本地编写、远程运行的常见方式有三种：code-server ， remote-ssh ， jupyter 远程，其特点大致如下： 方式 优点

目前，随着大数据、云计算对关系型数据处理技术趋向稳定成熟，各大互联网公司对关系数据的整合也已经落地成熟，笔者预测未来数据领域的挑战将主要集中在半结构化和非结构化数据的整合，NLP 技术对个人发展越来越重要，尤其在中文文本上挑战更大。 在本场 Chat 以及现在和未来工作中，笔者都将致力于中文文本的挖掘与开发，而且是通过实战来增加对中文 NLP 需求的应用理解。 由于是第一讲，笔者在本次 Chat 并没有提及较深入的 NLP 处理技术，通过 WordCloud 制作词云、用 LDA 主题模型获取文本关键词、以及用朴素贝叶斯算法和 SVM 分别对文本分类，目的是让大家对中文文本处理有一个直观了解，为后续实战提供基础保障。 下面是一些约定： 本 Chat 示例代码都是基于 Python3 写的，带有必要的注释； 中文自然语言处理（Chinese natural language processing），后面笔者全部简称 CNLP； 笔者所用开发环境是 Windows 10 操作系统和 Jupyter notebook 开发工具。相信示例代码在 Linux、Mac OS 等系统上运行也没问题。 一、WordCloud 制作词云 最近中美贸易战炒的沸沸扬扬，笔者用网上摘取了一些文本（自己线下可以继续添加语料），下面来制作一个中美贸易战相关的词云。 1. jieba 分词安装 jieba

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库，用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型是一个相当麻烦的代码块。我仍然记得构建一个集成模型，它需要许多行代码，它十分需要一个向导来解开这些混乱的代码！ 当涉及到构建可解释的机器学习模型时，尤其是在行业中，编写高效的代码是成功的关键。所以我强烈建议使用PyCaret库。 我希望PyCaret在我的刚学习机器学习的日子里出现！这是一个非常灵活和有用的库，我在最近几个月已经相当依赖。我坚信任何有志成为数据科学或分析专业人士的人都会从使用PyCaret中受益匪浅。 我们将看到PyCaret到底是什么，包括如何在你的机器上安装它，然后我们将深入研究如何使用PyCaret来构建可解释的机器学习模型，包括集成模型。 目录 什么是PyCaret？为什么要使用它？ 安装PyCaret 熟悉PyCaret 使用PyCaret训练我们的机器学习模型 使用PyCaret构建集成模型 分析模型 做出预测 保存并加载模型 什么是PyCaret？为什么要使用它？ PyCaret是Python中一个开源的机器学习库，它可以帮助你从数据准备到模型部署。它很容易使用

工作需要，远程服务器配置jupyter，利用办公电脑访问，步骤如下： 安装jupyter pip install jupyterlab 或 pip install jupyternotebook 这里偏向于jupyter lab，更好用。 当然，也可以先安装miniconda，再在环境里安装。 生成默认配置文件并生成秘钥 使用命令： jupyter notebook --generate-config 会在用户主目录下生成配置文件，jupyter_notebook_config.py。 输入python3进入python交互环境： >>>from notebook.auth import passwd >>>passwd Enter passwd: # 这里输入你的密码 Verify passwd: #重复输入密码 >>>argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$YiTF3tI7ZWECTbNaa5VZtA$kaU+xbQSsMaZsH98sqoaGg #复制这段秘钥 进入下一步。 修改配置文件 使用命令 vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py /App.ip # 回车 /App.open_brower #回车 /App.port #回车 /allow_remote_access #回车 ,修改目录~/

1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 Anaconda是什么 1 最著名的Python数据科学平台 2 750流行的Python&R包 3 跨平台：windows,Mac,Linux 4 condaL:可扩展的包管理工具 5 免费分发 6 非常活跃的社区 复制代码 Anaconda的安装 1 下载地址：http s://www.anaconda. com/download/ 2 检验是否安装成功 cd ~/anaconda anaconda bin/conda -- version 复制代码 Conda的Environment管理 1 创建一个新的environment conda create --name python34 python=3.4 2 激活一个environment activate python34 # for Windows source activate python34 # for linuc & Mac 3 退出一个environment

学习python和人工智能的相关课程时安装了Anaconda3，想在Jupyter notebook中归纳整理笔记，为了方便日后查找想安装目录(Table of Contents, TOC)插件，查找了安装方法，但在 jupyter_contrib_nbextensions插件安装过程中遇到很多问题， 版本信息：Anaconda3-2020.02（python3.7），本人操作系统Win7旗舰版 64bit 尝试多种安装方法，整理如下： 一、安装Jupyter notebook extensions 方法一：使用conda安装 conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions （剩下一项反复安装失败，进度始终在 10%--50%左右，更换另一种方法。） 方法二：使用pip3安装 pip3 --default-timeout=100 install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 分别通过豆瓣、清华源下载安装，总是卡在下图这个地方超时。 方法三：从下面网站下载了jupyter_contrib_nbextensions的 tar.gz包，安装 https://github.com/ipython

1、问题： 　　在Windows家庭版下安装了docker，并尝试在其中运行jupyter notebook等服务，但映射完毕之后，在主机的浏览器中，打开localhost:port无法访问对应的服务。 2、问题出现的原因： The reason you’re having this, is because on Linux , the docker daemon (and your containers) run on the Linux machine itself, so “localhost” is also the host that the container is running on, and the ports are mapped to. On Windows (and OS X), the docker daemon, and your containers cannot run natively, so only the docker client is running on your Windows machine, but the daemon (and your containers) run in a VirtualBox Virtual Machine, that runs Linux. 因为docker是运行在Linux上的

学习python和人工智能的相关课程时安装了Anaconda3，想在Jupyter notebook中归纳整理笔记，为了方便日后查找想安装目录(Table of Contents, TOC)插件，查找了安装方法，但在 jupyter_contrib_nbextensions插件安装过程中遇到很多问题， 版本信息：Anaconda3-2020.02（python3.7），本人操作系统Win7旗舰版 64bit 尝试多种安装方法，整理如下： 一、安装Jupyter notebook extensions 方法一：使用conda安装 conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions （剩下一项反复安装失败，进度始终在 10%--50%左右，更换另一种方法。） 方法二：使用pip3安装 pip3 --default-timeout=100 install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 分别通过豆瓣、清华源下载安装，总是卡在下图这个地方超时。 方法三：从下面网站下载了jupyter_contrib_nbextensions的 tar.gz包，安装 https://github.com/ipython

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 我常在C / C ++语言中看到很多分号。在代码中，分号表示语句终止。Python并未强制使用分号来分隔语句，但因为分号导致Python乱码的情况可不少。 最近，笔者正在学习Python的数据科学课程。讲师讲解了条件语句并编写了以下代码： temp =10;if temp <12: print( It is cold ); cold = True; 笔者当时的反应是：这太可怕了！分号仅在Python中的非典型情况下使用。笔者准备了一篇小指南，解释为什么不应该在Python中使用分号，并列出了少数特殊情况。 语句终止符 在许多大众的编程语言中，需要在每个语句的末尾添加分号。例如，在C ++中： int c =10; int a = 5;printf( In C++, semicolon at the end is must ); 但Python并非如此。Python是一种简洁的编程语言，你不需要添加不必要的字符和语法。在Python中，一条语句结束于一行的结尾（方括号，引号或括号除外）。例如： c = 10 a = 5print( No semicolons in Python ) 语句分隔符 Python中的分号表示分隔，而不是终止。它允许在同一行中编写多个语句。 print(

现阶段python在人工智能及数据分析中得到了很多的实践成果。而python的编辑器也有很多种，如：pychram、N++、jupyter……其中jupyter以web的形式来进行编辑的工具。接下来讲下如何使用睿江云服务来部署jupyter这强大的工具。 一、环境配置 1.centeos7 2.python3 二、安装jupyter notebook 安装jupyter 安装Jupyter Notebook 通过pip安装Jupyter Notebook #安装jupyter notebook python3 -m pip install jupyter #安装完会在python3的包管理器，创建一个软连接以便在任何地方都可以直接执行 ln -s /usr/local/python3/bin/jupyter /usr/bin/jupyter 通过jupyter notebook命令启动Jupyter服务器，验证是否安装成功 [root@instance-hrnebyqu bin]# jupyter notebook --allow-root [I 11:26:22.273 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages