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Jupyter的搭建
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基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境
基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识…
如何基于Jupyter notebook搭建Spark集群开发环境
摘要:本文介绍如何基于Jupyter notebook搭建Spark集群开发环境. 本文分享自华为云社区<基于Jupyter Notebook 搭建Spark集群开发环境>,作者:apr鹏鹏. 一.概念介绍: 1.Sparkmagic:它是一个在Jupyter Notebook中的通过Livy服务器 Spark REST与远程Spark群集交互工作工具.Sparkmagic项目包括一组以多种语言交互运行Spark代码的框架和一些内核,可以使用这些内核将Jupyter Notebook中的代码转…
Jupyter的搭建
在家实在无聊,伏案沉思良久,忽然灵机一动,何不写写Python?然而电脑上的软件早已人是物非,Pycharm已然不复存在.但是又不想装软件找激活码,于是,只好建个Jupyter先凑合一下. 1. 安装Anaconda 安装Anaconda吧,它的Python工具比较齐 wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 2.…
基于jupyter lab搭建网页编程环境并添加自定义python kernel和matlab kernel以及plotly的使用
内容转载自我的博客 目录 说明 1. 创建虚拟环境jupyter 2. 安装nodejs(用于jupyterlab安装扩展) 3. 安装pip包 4. 使用jupyterlab 5. 配置jupyterlab 6. 开机自启jupyter 6. 开机自启和nohup运行 7. 添加其他python环境的kernel 8. 添加matlab的kernel 9. 使用frp内网穿透 10. VSCode连接jupyter 11. ssh连接jupyter在本地打开 12. matplotlib安装…
print( "Hello,NumPy!" )
print( "Hello,NumPy!" ) 学习痛苦啊,今天学,明天丢.这种天气,还是睡觉最舒服了. 咱说归说,闹归闹,但还是得学才行啊. 之前在学习的过程中一直都有记录笔记的习惯,但笔记质量可不敢恭维,大多都未曾整理,不过拿来复习倒是个不错的选择. 自打接触Python以来,写的最多的就是爬虫了,什么网络小说啊,虚拟游戏币啊,考试题库啊之类的都有写过,也帮别人爬过不少网站公开数据.之前也整理过一篇爬虫相关的文章(太懒了,才一篇,之后有机会有时间,再整理出来吧):网络爬虫之页面花式…
《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM
<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到,本来是打算按照<机器学习实战 / Machine Learning in Action>这本书来手撕其中代码的,但由于实际原因,可能需要先手撕SVM了,这个算法感觉还是挺让人头疼,其中内部太复杂了,涉及到的数学公式太多了,也涉及到了许多陌声的名词,如:非线性约束条件下的最优化.KKT条件.拉格朗日对偶.最大间隔.最优下界.核函数等等,天书或许.可…
《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,优化SMO
<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,优化SMO 薄雾浓云愁永昼,瑞脑销金兽. 愁的很,上次不是更新了一篇关于支持向量机的文章嘛,<Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM.虽然效果还算不错,数据集基本都能够分类正确,模型训练效率的话也还说的过去,但这是基于我们训练样本数据集比较少.迭代次数比较少的前提下. 假如说我们数据集比较大,而且还需要迭代不少次数的话,上一篇文章中使用到的SMO算法…
《Machine Learning in Action》—— 小朋友,快来玩啊,决策树呦
<Machine Learning in Action>-- 小朋友,快来玩啊,决策树呦 在上篇文章中,<Machine Learning in Action>-- Taoye给你讲讲决策树到底是支什么"鬼"主要讲述了决策树的理论内容,介绍了什么决策树,以及生成决策树时所需要优先选取的三种决策标准.有学习的过SVM,或阅读过Taoye之前写的几篇SVM内容的文章可以发现,决策树相对于SVM来讲要简单很多,没有太多且复杂的公式推导. 我们在把之前的内容稍微回顾下:…
《Machine Learning in Action》—— 懂的都懂,不懂的也能懂。非线性支持向量机
说在前面:前几天,公众号不是给大家推送了第二篇关于决策树的文章嘛.阅读过的读者应该会发现,在最后排版已经有点乱套了.真的很抱歉,也不知道咋回事,到了后期Markdown格式文件的内容就解析出现问题了,似乎涉及到Latex就会多多少少排版错乱???暂时也没什么比较好的解决办法,如果有朋友知道的可以联系下Taoye,长时间用Markdown + Latex码文已成习惯了,关于机器学习文章的内容,更好的阅读体验,大家可以跳转至我在Cmd Markdown平台发布的内容,也可前往我的掘金主页,阅读体验都…
jupyter nb + scite 混合搭建成我的最爱IDE
jupyter nb + scite 混合搭建成我的最爱IDE 自从体验过jupyter notebook之后, 就深深地爱上了你, jupyter. jupyter这个名字也很古怪的. 它应该是julia+python+R, 这三种编程语言/或者脚本的组合. 俺对Julia一窍不通, 但对后两者略知一二. ipynb这种笔记型文档太高大上了. 常规文档+图片+可执行代码+兼容html 造就 了一个文档之尊. 但是, 我想说的是它的不足之处, 或许是由于俺对它了解的不够造成的. 文件管理方面 d…