10000 contenu connexe trouvé
Comment utiliser Jupyter MCP Server? - Analytique Vidhya
Présentation de l'article：Le serveur Jupyter MCP est une extension innovante con?ue pour les environnements Jupyter, améliorant l'intégration des modèles de grands langues (LLM) en séances de codage en temps réel. Cette extension exploite le protocole de contexte du modèle (MCP) pour autoriser le modèle AI
2025-05-21
commentaire 0
1036
Comment installer Jupyter Notebook sur Mac: 3 méthodes
Présentation de l'article：Installation de Jupyter Notebook sur Mac: un guide détaillé
La première exposition à la science des données ou à la programmation peut être écrasante, comme être dans un labyrinthe complexe. Mais l'apparence du cahier Jupyter a tout changé. Cela me permet d'exécuter le code instantanément et de voir les résultats, améliorant considérablement mon efficacité et rendant la programmation plus amusante.
Cet article vous guidera sur la fa?on d'installer Jupyter Notebook sur votre Mac et partagera quelques conseils personnels et trois de mes applications couramment utilisées, dans l'espoir de vous aider. Prêt?
Gérer efficacement les fichiers Mac avec Path Finder
Vous voulez avoir le contr?le total de vos documents? Finder de chemin
2025-03-07
commentaire 0
364
Créer un notebook avec Jupyter et Kotlin
Présentation de l'article：Introduction
Récemment, j'ai commencé à plonger dans le monde de Kotlin, un langage de programmation moderne et polyvalent qui a retenu mon attention. Cependant, comme quelqu'un est habitué à l'environnement interactif Jupyter, qui permet des itérations
2025-01-07
commentaire 0
699
Peut-il vscode exécuter le cahier Jupyter
Présentation de l'article：Oui, VS Code peut exécuter des cahiers de jupyter. Les étapes sont les suivantes: Installez l'extension Python pour fournir une prise en charge du cahier Jupyter pour le code vs. Ouvrez ou créez un nouveau fichier .ipynb, VS Code reconna?tra le type de fichier et fournira un environnement d'édition. Améliorez la productivité avec le pouvoir de VS Code, comme le débogueur et l'intégration GIT. Sélectionnez l'interprète Python correct pour éviter les pannes de code. Exécutez la cellule à l'aide de touches de raccourci ou d'interface de fonctionnement graphique. Vérifiez les résultats pour vous assurer que le code est exécuté normalement. Utilisez les capacités de débogage de VS Code pour trouver et corriger facilement les erreurs.
2025-04-15
commentaire 0
495
Exploitation de la puissance du Big Data: Explorer la science des données Linux avec Apache Spark et Jupyter
Présentation de l'article：introduction
Dans le monde actuel axé sur les données, la capacité de traiter et d'analyser des quantités massives de données est cruciale pour les entreprises, les chercheurs et les agences gouvernementales. L'analyse des mégadonnées est devenue un composant clé pour extraire les informations de faisabilité à partir d'ensembles de données massifs. Parmi les nombreux outils disponibles, Apache Spark et Jupyter Notebook se distinguent pour leur fonctionnalité et leur facilité d'utilisation, en particulier lorsqu'ils sont combinés dans un environnement Linux. Cet article plonge dans l'intégration de ces outils puissants et fournit un guide pour explorer l'analyse des mégadonnées sur Linux à l'aide d'Apache Spark et Jupyter.
Connaissances de base
L'introduction au Big Data Big Data fait référence à la grande échelle, trop complexe ou changeant trop rapidement pour être traitée avec des données traditionnelles
2025-03-08
commentaire 0
328
Comment installer le bloc-notes Jupyter
Présentation de l'article：étape 1
vérifiez si python est installé ou non.
sur invite de commande
tapez la commande suivante :
python --version
si python n'est pas téléchargé, téléchargez-le depuis son site Web
étape 2
vérifiez si pip est installé ou non
sur cmd
tapez ce qui suit
2024-11-18
commentaire 0
625
Arbre de stratégies de jeu
Présentation de l'article：Dans cet article et dans les futurs, j'ajouterai des captures d'écran de Jupyter Noterbook pour plus de clarté. Le lien GitHub vous aidera à trouver le code si nécessaire.
Les classes et les matrices vous permettent de manipuler la structure des données dans n'importe quel langage, Jupyter Noterbook le permet
2024-12-03
commentaire 0
1056
Comment exporter des dataframes vers CSV dans Jupyter Notebook?
Présentation de l'article：DataFrames: Votre guide essentiel pour l'exportation vers CSV dans Python
Les données de données sont la pierre angulaire de la manipulation et de l'analyse des données dans Python, en particulier dans la bibliothèque Pandas. Leur polyvalence s'étend à l'exportation de données sans effort, en particulier vers le
2025-03-16
commentaire 0
1114
Les blocs-notes Jupyter sont comme des feuilles de calcul. Apprenez les deux.
Présentation de l'article：Les feuilles de calcul sont ? la matière noire des logiciels d'entreprise ??: elles sont partout, elles sont invisibles et elles maintiennent tout ensemble. Les affaires et la finance fonctionnent sur des feuilles de calcul?; aucun autre outil logiciel n'a permis à autant de personnes de créer des solutions
2024-12-15
commentaire 0
393
5 méthodes pour convertir les fichiers .Ipynb en pdf- analytics vidhya
Présentation de l'article：Les fichiers Jupyter Notebook (.Ipynb) sont largement utilisés dans l'analyse des données, l'informatique scientifique et l'encodage interactif. Bien que ces cahiers soient parfaits pour développer et partager du code avec d'autres scientifiques des données, vous devez parfois le convertir en un format plus généralement lisible, comme le PDF. Ce guide vous guidera à travers les différentes fa?ons de convertir les fichiers .Ipynb en PDF, ainsi que des conseils, les meilleures pratiques et les suggestions de dépannage.
Table des matières
Pourquoi convertir .Ipynb en PDF?
Comment convertir les fichiers .ipynb en PDF
Utilisation de l'interface utilisateur du cahier Jupyter
Utilisation de NBConve
2025-04-15
commentaire 0
581
Comment puis-je exécuter le terminal dans Google Colab?
Présentation de l'article：Google Colab: un puissant environnement de développement d'IA avec Ollama et Langchain
Google Colab, un environnement de cahier Jupyter basé sur le cloud, simplifie le codage et l'exécution Python, éliminant le besoin d'une configuration de l'environnement local. Cela le rend idéal pour
2025-03-05
commentaire 0
883
peut vs code exécuter python
Présentation de l'article：Visual Studio Code (VS Code) prend en charge le développement Python via un interpréteur intégré et des extensions spécifiques à Python. Il offre des fonctionnalités telles que la saisie semi-automatique, la coloration syntaxique et le peluchage, ainsi que l'intégration avec des outils Python tels que Jupyter N.
2024-12-25
commentaire 0
1003
Installez PyTorch et JupyterLab sur Ubuntu
Présentation de l'article：Commen?ons par vous configurer avec Py Torch et Jupyter Labon Ubuntu?! Ce guide propose une approche simplifiée pour installer et configurer tout ce dont vous avez besoin. Tout d'abord, assurez-vous que votre système Ubuntu est à jour?: sudoaptupdate&&sudoapt-yupgrade Vérifiez votre version de Python. Notez le numéro de version.
2025-01-12
commentaire 0
536
évaluation des risques d'inondation à l'aide de modèles d'élévation numérique et de mains
Présentation de l'article：Cet article démontre un flux de travail Python et Jupyter Notebook pour une évaluation rapide des risques d'inondation dans les zones rurales et petites du nord-est du Brésil. Tirant l'extraction d'un modèle d'élévation numérique (DEM) et de la hauteur au-dessus du modèle de drainage (main) le plus proche, ce
2025-03-19
commentaire 0
412
Apprivoiser la bête du pipeline d'apprentissage automatique?: édition ZenML
Présentation de l'article：Introduction au Zen de ZenML
Attachez votre ceinture, car nous partons pour un voyage de la jungle de Jupyter au nirvana ZenML. Non, ZenML ne fera pas de vous un ma?tre de méditation, mais il fera de vous un pro du pipeline. Alors, mettez de c?té vos 100 lignes de code spaghetti?; c'est
2024-11-27
commentaire 0
793
Un flux de travail de surveillance du modèle ML de bout en bout avec Nannyml en Python
Présentation de l'article：Pourquoi surveiller les modèles ML?
Les projets d'apprentissage automatique sont des processus itératifs. Vous ne vous arrêtez pas seulement dans un modèle réussi dans un cahier de jupyter. Vous ne vous arrêtez même pas après que le modèle soit en ligne, et les gens peuvent y accéder. Même après le déploiement, vous devez
2025-03-08
commentaire 0
965
