本文关键字：升级/枚举tinycorelinux上的gcc，在tinycorelinux上安装python jupyter 在前面《tinycolinux上编译odoo》中我们谈到python在流行的“...在更早一些的文章中我们提到和发布过《发布engitor》，jupyter只不过是IDE B/S化了，想象那个python idle ide，jupyter pythonkernel notebook本身就是这个...下面，我们在tinycolinux上一步一步建立起这个REPL环境和其jupyter支持（root cling源码中有支持将这个c++ repl kernel为jupyter使用的模块clingkernel...和kernel.json文件），这就需要同时在tinycolinux源码编译出rootcling,python等，又涉及到编译最新的cmake，所以不妨看下《在tinycolinux上创建应用》的开头我们为一个全新平台准备...在tinycolinux上编译root cling和配置jupyter支持 ----- 跟下载gcc481源码一样，用GIT工具（上面提到要安装tcz）以以下过程分别检出llvm,clang,cling
Jupyter 和 Colab 笔记本 在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。...Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。...在 Jupyter 笔记本中运行教程。...如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。...请注意，将向量v添加到矩阵x的每一行等同于通过垂直堆叠多个v的副本来创建矩阵vv，然后对x和vv进行逐元素相加。
向量化（Vectorization）就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速度快得多。...在python的numpy库中，我们通常使用np.dot()函数来进行矩阵运算。 我们将向量化的思想使用在逻辑回归算法上，尽可能减少for循环，而只使用矩阵运算。...Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks Jupyter notebook（又称IPython notebook）是一个交互式的笔记本，支持运行超过40种编程语言。...关于Jupyter notebook的简介和使用方法可以看我的另外两篇博客： Jupyter notebook入门教程（上） Jupyter notebook入门教程（下） 8....Summary 本节课我们主要介绍了神经网络基础——python和向量化。在深度学习程序中，使用向量化和矩阵运算的方法能够大大提高运行速度，节省时间。
a lsof -i // -i 网络 -u 用户 -p 进程ID -c 进程名 2） Ubuntu 网络管理 如果是 Ubuntu Desktop 环境，就不妨使用 NetworkManager 和...如果是 Ubuntu Server 环境，还是用 netplan 和 systemd-netword 比较好。...实验环境使用 Ubuntu20 Desktop 做宿主机，感觉用 nm-connection-editor 创建网桥、配置网桥出口也很方便、顺利。...所谓前端设备就是 Guest 虚拟机看到的设备，后端设备、后端网络就是在 Host 宿主机上的设备、网络。...下图实际上大致对应这样的命令：qemu -net nic,model=e1000 -net bridge,br=bridge1 ... 下图是/etc/netplan 目录里的配置文件。
点击上方蓝字⭐️关注“DevOps云学堂”，接收最新技术实践 今天是「DevOps云学堂」与你共同进步的第 44天 实践环境升级基于K8s和ArgoCD 使用 ArgoCD 和 Tekton 在 OpenShift...上创建端到端 DevOps 管道的分步指南 Tekton是什么？...在云原生开发领域，持续集成和持续交付（CI/CD）已成为无缝构建、测试和部署应用程序的关键组件。随着 Kubernetes和容器化的兴起，开发人员需要高效的工具来有效管理他们的 CI/CD 管道。...并在 OpenShift 中安装 OpenShift Gitops 和 OpenShift 中的 OpenShift Pipelines 步骤2：在quay.io创建您的帐户 在Quay.io中创建您的帐户...您可以等待 3 分钟让 ArgoCD 自动同步您的存储库的最新更改，也可以手动单击 Argo 上的同步。 恭喜您使用 Tekton 和 ArgoCD 的端到端 GitOps 已准备就绪！
对于非向量化,我们要求得z的值,必须用到for循环,但是当数据量非常庞大的时候,for循环所用的时间会比较多,这个时候可以使用向量运算来提高速度 用python的函数np.dot实现两个向量/矩阵 相乘...事实上，GPU和CPU都有并行指令（parallelization instructions），称为Single Instruction Multiple Data（SIMD）。...在举一个例子: 求u关于对于v的每一个元素进行乘方操作,运用向量运算结果如上右图所示....它既不是行向量也不是列向量，我们把a叫做rank 1 array(秩为1的矩阵)。这种定义会带来一些问题。例如我们对a进行转置，还是会得到a本身。...本课程所有的编程练习题都将在Jupyter notebook上进行，使用的语言是python 安装过程可参考:https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html
首先把单细胞分成有区分度的生物学亚群，然后找各个亚群的特异性基因，然后对这些基因列表在单细胞转录组表达量矩阵里面进行打分，发现也是可以蛮好的区分之前的单细胞亚群。...实际上，机器学习这个时候可以派上用场，我们首先演示随机森林的用法，并且简单肉眼看看它的效果。...') library(dplyr) top10 % group_by(cluster) %>% top_n(10, avg_log2FC) 然后把单细胞表达量矩阵划分为训练集和测试集...Notebook 你不得不知的交互式笔记本 我最常用的 10 个 Jupyter Notebook 插件 免费的在线 Jupyter Notebook 机器学习实战 | 数据预处理 机器学习实战 |...特征选择 机器学习实战 | k-邻近算法 机器学习实战 | 决策树 机器学习实战 | 朴素贝叶斯 机器学习实战 | 逻辑回归 机器学习实战 | 支持向量机 机器学习实战 | 支持向量机·sklearn
使用者可以选择最适合需求的 LLM、嵌入模型和向量数据库。底层提示、链条和其他软件都是开源的，因此使用者可以准确了解数据的使用情况。...Jupyter AI 支持使用本地模型，意味着可以在本地部署国内开源的ChatGLM这类大模型，接入Jupyter使用，确保数据和代码安全。...Jupyter AI 将生成式人工智能引入 Jupyter 笔记本，提供了解释和生成代码、修复错误、总结内容、对本地文件提问，甚至根据自然语言提示生成整个笔记本的能力。...它可以作为通用 AI 助手回答问题，包括从笔记本中选择问题和问题，将 AI 生成的输出插入到笔记本中，学习本地文件并提出有关本地文件的问题，以及根据提示生成笔记本。...学习本地文件时，Jupyternaut 使用嵌入模型来转换数据，然后将输出存储在本地向量数据库中。 学习过程完成后，就可以使用/ask命令提出问题。
02 进化方向 Jupyter notebook到JupyterLab的进化方向是基于2015年的用户体验调查，该调查强调了三个成功因素: 用户喜欢笔记本的体验。...在下面的动画中，您将看到如何在JupyterLab中连接多个Python文件和笔记本。 ? 在JupyterLab中创建两个Python文件和一个Jupyter笔记本。...dataframe在变量检查器中是可见的。首先，给定的x和y向量用蓝色表示。然后，通过手动调整文件model.py中的函数fun来迭代地改进用橙色表示的函数逼近器。近似器完全覆盖了最后给定的数据输入。...如果您需要在项目的相同上下文中快速地创建一个终端，那么您只需打开launchpad并创建一个新的终端视图。这对于检查模型或算法所需的资源特别有用，如下面的动画所示: ?...此外，您可以使用如下所示的JupyterLab的Git扩展来导航和使用Git: ? 04 总结 Jupyterlab在Jupyter Notebook的基础上增加了一个完整的IDE，使它变得更加强大。
忽略.DS_Store 2.将图像组织到不同的文件夹中 现在已经提取了数据，把图像分成训练，验证和测试图像文件夹，分成50-25-25。定义了一些帮助快速构建它的函数，可以在笔记本中查看。...由于它们能够描述更多的复杂性，因此理论上深度神经网络在训练数据上应该比浅层网络表现更好。但实际上，深度神经网络在经验上往往比浅层神经网络差。...该张量有365行 - 每个图像一个 - 和6列 - 每个材料类别一个。 ? 现在要将上面张量中的概率转换为预测类名的向量。 ? 这些是所有图像的预测标签！检查第一张图像是否真的是玻璃。 ?...可以使用混淆矩阵来找出答案。 测试混淆矩阵 ? 混淆矩阵数组 打算让这个矩阵更漂亮一点： ? 同样，该模型似乎混淆了金属玻璃和塑料玻璃。有了更多的时间，相信进一步的调查可以帮助减少这些错误。 ?...最终在测试数据上获得了92.1％的准确度，这非常棒 - TrashNet数据集的原始创建者在70-30测试训练拆分中使用支持向量机实现了63％的测试精度（训练了神经网络以及27％的测试精度）。
本文介绍了一些有趣的Jupyter/IPython笔记本。 5. 关于用笔记本本身做各种事情的其他主题 在Blogger中使用IPython发博客，也可以在博客文章中找到，完整的报告在这里。...本文通过演示解释和展示了学术上的“论文”如何能够变成持久丰富的科学话语记录，丰富了深层数据和代码链接，交互式数字，音频，视频和评论。...2017年12月在SocArXiv预印本.doi：10.17605 / OSF.IO / SZXDM。笔记本和材料在：OSF，GitHub，nbviewer。...在GitHub上提供支持笔记本和源代码的完整报告。 用于目标搜索来自脉冲星的连续引力波的嵌套采样代码 https://arxiv.org/abs/1705.08978 40....异想天开的笔记本 使用Matplotlib创建的XKCD样式图。这是博客文章的讨论版本。由Jake van der Plas提供。
我们在第四章中非常清楚地看到了这一点，在那里我们用 Bash、Python 和 R 创建了命令行工具。此外，我们直接在 CSV 文件上执行 SQL 查询，并从命令行执行 R 表达式。...该项目包括 JupyterLab、Jupyter 笔记本和 Jupyter 控制台。我将从 Jupyter 控制台开始，因为它是以交互方式使用 Python 的最基本的控制台。...Jupyter Notebook 本质上是一个基于浏览器的 Jupyter 控制台版本。它支持利用命令行的相同方式，包括感叹号和 bash 魔术。...Jupyter Notebook 是一个独立的项目和环境，但我想使用 JupyterLab 来处理笔记本，因为它提供了一个更完整的 IDE。...pipe()转换也在 PySpark, SparkR, 和 SparklyR 中提供。 如果您想在管道中使用定制的命令行工具，那么您需要确保它存在于集群中的所有节点上（称为执行器）。
将使用数据增强，迁移学习和学习速率退火。将在云中使用GPU中的Jupyter笔记本进行训练。 部署模型。Fastai的文档包含在Render上部署模型的指南，每月5美元。...国际标准行业分类 发现在Kaggle上使用相同的数据集来分类皮肤病变。在Kaggle笔记本上查看一下。但是硬盘空间和共享Docker容器内存限制可能无法做到想要的，所以可能需要转移到Colab。...没有看到在Kaggle上组合来自两个压缩数据集文件夹的文件的方法。 可以在Kaggle上的一个文件夹中使用这些数据了。...在Jupyter实验室中本地运行应用程序 可以在本地运行应用程序。如果正在使用Jupyter Lab，可以在笔记本中看到应用程序。...以下是在笔记本中查看应用程序的三个步骤： 启动Jupyter Lab服务器 从终端，在本地渲染应用程序文件夹中，启动服务器 python app/server.py serve 在笔记本单元格中输入以下代码并运行它以创建
源代码位于一个单独的jupyther笔记本上（https://github.com/DeepSystems/supervisely-tutorials/blob/master/anpr_ocr/src/...运行下一个命令启动Jupyther笔记本 jupyter notebook 在终端，你将看到： ? 你必须复制选定的链接并将其粘贴到Web浏览器中。请注意，你的链接与我的略有不同。...最后一步是运行整个“image_ocr.ipynb”笔记本。点击“单元格” - >“全部运行”。 image_ocr.ipyn笔记本由几个主要部分组成：数据加载和可视化，模型训练，模型评估以及测试。...我们在训练网络的时候，使用了CTC损失层代替了解码算法，我们在第二个幻灯片上提到过，虽然现在只有俄语版本，但是我们有英文幻灯片，并且很快发布英文版。...在实际中我们使用了更加复杂的NN价架构，如下图所示，但是原理的基本思想是相同的。 ? 训练好模型之后，模型在测试集上也得到了很高的准确率， 我们将每个RNN步骤的概率分布可视化为一个矩阵。
此外，自 2016 年以来，流行的代码托管网站 GitHub 一直在提供 Jupyter 笔记本的本地渲染。 安装 Jupyter 笔记本 让我们从安装 Jupyter 笔记本开始。...在 Jupyter 笔记本电脑中，键盘对于单元格的不同模式的行为有所不同。因此，这些笔记本电脑称为模式。 笔记本电脑电池可以在两种模式下运行：命令模式和 editx 模式。...步骤 5：运行 Jupyter 使用以下命令在实例上启动 Jupyter 笔记本服务器： $ jupyter notebook 终端上的输出将在打开时包含一个 URL，您可以使用该 URL 访问在 EC2...GPU 实例上运行的 Jupyter 笔记本。...现在，我们将创建一个 Jupyter 笔记本，对提取的数据集文件执行探索性数据分析（EDA）。 在浏览器中打开 Jupyter 笔记本环境，然后创建一个新的 Python 笔记本。
这些环境包含了实现特定目的所需的所有必要组件，如GitHub仓库或Jupyter笔记本，这些都被自动设置并挂载在GPU实例上。...实例二：pdf-ingest-blueprint Launchable： 包含一个Jupyter笔记本，为企业合作伙伴设置PDF数据提取管道。...这包括将模型转换为ONNX中间表示、通过构建配置创建底层运行时（实现注意力机制和矩阵乘法操作的优化插件），并部署TensorRT引擎以在输入令牌上运行推理。...即刻体验一键部署 Launchables让您能够轻松打包、版本控制和即时部署精确的配置，从而极大地减少了传统上在共享和复现GPU开发环境时所遇到的阻碍。...团队可以花费更少的时间在基础设施设置上，而将更多时间投入到AI应用的开发中。
只不过通常我们要使用SVM的场景，自变量和因变量往都往肯定不止一个，阈值也没有那么简单找到。...训练SVM单细胞分类器 首先，复制粘贴前面的 一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的 ，就可以把单细胞表达量矩阵划分为训练集和测试集，然后走标准代码 训练SVM单细胞分类器 ： library(...效果还不错 当然了，如果是系统性学习过机器学习算法，理论上我们的这样的分类器应该是有评价指标，而不是简单的肉眼看。...Notebook 你不得不知的交互式笔记本 我最常用的 10 个 Jupyter Notebook 插件 免费的在线 Jupyter Notebook 机器学习实战 | 数据预处理 机器学习实战 |...特征选择 机器学习实战 | k-邻近算法 机器学习实战 | 决策树 机器学习实战 | 朴素贝叶斯 机器学习实战 | 逻辑回归 机器学习实战 | 支持向量机 机器学习实战 | 支持向量机·sklearn
它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。...Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。...使用 CoLaboratory 可以在 Jupyter Notebook 上写代码。写好后执行 (Shift + Enter)，代码单元下方就会生成输出。...它们在 Colaboratory Notebook 中显示如下： 进行预测，构建混淆矩阵。 训练网络后，就可以在 X_test set 上进行预测，以检查模型在新数据上的性能。...在代码单元中输入和执行 cm 查看结果。 混淆矩阵 混淆矩阵是模型做出的正确、错误预测的矩阵表征。该矩阵可供个人调查哪些预测和另一种预测混淆。这是一个 2×2 的混淆矩阵。 混淆矩阵如下所示。
训练LASSO回归模型 首先，复制粘贴前面的 一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的 ，就可以把单细胞表达量矩阵划分为训练集和测试集，然后走标准代码训练LASSO回归模型： # family=...： 模型效果更好 当然了，如果是系统性学习过机器学习算法，理论上我们的这样的分类器应该是有评价指标，而不是简单的肉眼看。...Notebook 你不得不知的交互式笔记本 我最常用的 10 个 Jupyter Notebook 插件 免费的在线 Jupyter Notebook 机器学习实战 | 数据预处理 机器学习实战 |...特征选择 机器学习实战 | k-邻近算法 机器学习实战 | 决策树 机器学习实战 | 朴素贝叶斯 机器学习实战 | 逻辑回归 机器学习实战 | 支持向量机 机器学习实战 | 支持向量机·sklearn...参数详解 机器学习实战 | Adaboost 机器学习实战 | 机器学习性能指标 用小样本数据集进行机器学习建模的一些建议 用 Scikit-learn Pipeline 创建机器学习流程 sklearn
我一直在研究minikube，因此出于训练和演示的原因，在我自己的Windows笔记本上已经装好合适的环境，该环境在Oracle VirtualBox设备中有Guest OS、Docker和Minikube...在本文中，我将展示详细的操作步骤——借助Vagrant在Oracle VirtualBox设备中，将k3s和Kubernetes Dashboard一起安装到Ubuntu Guest OS上。...我找到了一个示例（和dashboard相关）来创建ServiceAccount和ClusterRoleBinding manifest文件。...ubuntu_k3s: ca.crt: 526 bytes ubuntu_k3s: namespace: 20 bytes ubuntu_k3s: **** End preparing dashboard 在笔记本电脑上的浏览器中...在本文中，我描述了如何使用Vagrant和shell脚本从头开始自动设置演示环境，包括在Oracle VirtualBox设备内的Ubuntu Guest OS之上的k3s、Helm和Kubernetes
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