Fayson在前面文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》及《如何在非安全的CDH集群中部署多用户JupyterHub服务并集成Spark2》中介绍了Jupyter与JupyterHub的部署与Spark2集成。JupyterHub的用户默认是基于OS系统用户，对于用户的管理和维护都需要在服务器上进行操作不便于管理。本篇文章Fayson主要介绍在JupyterHub中如何与OpenLDAP服务集成。
JupyterHub 为用户组带来了笔记本的强大功能。它使用户能够访问计算环境和资源，而不会给用户带来安装和维护任务的负担。用户——包括学生、研究人员和数据科学家——可以在他们自己的工作空间中完成他们的工作，共享资源可以由系统管理员有效管理。
Jupyter， 想必大家对这个项目都耳熟能详吧。因为能够实时交互、支持异构计算、部署简单、几乎无运维成本，所以得到了很多人的青睐。笔者的身边也有很多从事科学研究的人选择了 Jupyter 作为编写 Python 的工具，当然也有一部分人选择了 PyCharm。不过笔者还是比较喜欢 VS Code，简单的纯文本编辑功能，利用丰富的插件市场来添加各种想要的功能，无缝支持远程开发，简直就是理想中的编辑器了。但是，今天还是要来考虑一下 Jupyter，毕竟 JupyterLab 的服务功能也是非常强大的。
Fayson在前一篇文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》中介绍了Jupyter Notebook的部署与Spark2集成。Jupyter提供的类似单机版Web服务，不能供给多个用户使用，对于个人用户可以满足需求，对于企业用户则相对麻烦。本篇文章Fayson主要介绍如何使用JupyterHub部署支持多用户的Jupyter Notebook服务并与集群的Spark2集成。
我们大家熟知的一些本地的码代码的工具，pycharm, vs code,eclipse,sublimtext,vim等等，今天我们来介绍一下新的在线的交互式的码代码的工具。
当有人说：「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」，他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的，所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展，并帮助你发掘生态系统中的新功能。
这份超级清单——「Best-of Jupyter」，帮你整理了270多个精选开源项目，总计24万颗星。
前天正式宣传了一下我的「图解Pandas」（pandas.liuzaoqi.com），短短两天访问量就已经突破一万次。
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
选自GitHub 机器之心编译 Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库，致力于使运行在 Kubernetes 上的机器学习变的更轻松、便捷和可扩展；Kubeflow 的目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。 Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展，其目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。该库包含包含的清单用于创建： 用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 Ju
Cloudflare 的博客介绍了他们的 MLOps 平台和大规模运行人工智能（AI）部署的最佳实践。包括 WAF 攻击评分、僵尸管理和全球威胁识别在内的 Cloudflare 的产品，都依赖于不断发展的机器学习（ML）模型。这些模型在增强客户保护和支持服务方面都发挥着关键的作用。Cloudflare 在公司全网中提供 ML 方面取得了无与伦比的规模，突出了稳健 ML 培训方法的重要性。
全新数据科学 IDE DataSpell 已正式发布！DataSpell 是 JetBrains 的新 IDE，专为参与探索性数据分析和 ML 模型原型设计的人员而设计。DataSpell 在一个符合人体工学的环境中将 Jupyter Notebook 的交互性与 PyCharm 的智能 Python 和 R 编码辅助相结合。
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时，其应用也逐渐在各个领域发酵，而该工具能调度庞大规模容器集群的能力，也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。而近日，由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。 Google表示，虽然该项目仅成立5个多月，但是目前在GitHub上，已经有超过3,000名用户收藏该项目，“而在GitHub平台的关注热度，Kubeflow目前已经到达前2%了。” 而Kubeflow项目中，共依赖三个核心功能，
注意事项:需要注意的是, sqlite安装完成之后需要进行重新编译python, 需要注意的是，sqlite安装完成之后需要进行重新编译python 1.下载并源码编译python3 #wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.5/Python-3.4.5.tar.xz # xz -d Python-3.4.5.tar.xz # tar xf Python-3.4.5.tar -C /usr/local/src/ # cd /usr/local/src/Pytho
当我们拥有一台服务器的时候，通常服务器都可能包含比本地电脑比较好的配置，特别是如果做深度学习的，服务器通常意味着有好的 GPU；然后，Jupyter notebook 允许我们可以非常直观地调试代码，每完成一个函数或者一部分代码，运行一下，保存当前代码的运行结果。
为了对kubeflow有个更直观深入的了解，对kubeflow的各组件进行简单的介绍，先从机器学习任务来看kubeflow的的实现。
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
Jupyter-forward是由NCAR开发旨在简化通过以下步骤访问远程机器上JupyterLab的过程：
安装 安装介绍页面：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/docker
译者｜李建盛 编辑｜Emily 背景介绍 Kubeflow 旨在让机器学习能够更加容易、可移植、可扩展的在 Kubernetes 上运行。其目的并不是简单的重新制造一个服务，而是希望提供一个更为直接的开源解决方案。目前 Kubeflow 的 GitHub 仓库所包括的内容有： 一份 JupyterHub ，用于交互式的创建和管理 Jupyter 笔记。 一个 TensorFlow 训练控制器，可以一键设定，配置使用 CPU 和 GPU 以及调整集群的规模。 一个 TF 服务容器。 项目情况 根据其官方的
GitLab 12.1 已经发布，更新如下： 合并训练的并行执行策略 ：加强了合并 TRAINS，以使用并行策略执行流水线，并行执行通过按顺序排列合并请求并启动受控的并行管道来加速验证。 合并机密问题
自阿里巴巴引入中台概念后，市场对中台的关注度持续“高烧”不退。作为企业的基础平台，数据中台贯彻了整个数据生命周期。然而究其根本，数据中台不是一门技术，而是一种数据治理的方式，是把原来分散在业务系统中的各种数据进行集中管控，统一分发，从而真正的将组织积累的数据变成流动资产，进而变数据为生产力。
jupyter lab于近期发布了其具有里程碑意义的3.0版本，随之带来的一些重要新特性，想必广大读者朋友已在各大公众号所翻译转载的jupyter lab团队官方介绍文章中知晓了很多。
NetworKit - NetworKit is a growing open-source toolkit for large-scale network analysis.
作者：PRANAV DAR 机器之心编译 参与：Panda Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。Analytics Vidhya 的 Pranav Dar 近日发表了一篇上手使用 Jupyter Notebooks 的指南，从安装到基本功能进行了简洁清晰的介绍。 引言 应该使用哪个 IDE/环境/工具？这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。可以想到，我们不乏可用的选择——从 R Studio 或 PyCharm 等语言特定的 IDE 到 Sublime
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境（REPL, read eval print loop），它主要构建在IPython等开源库上，允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令，大大增强了python的编程体验。
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook，是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好，支持多种编程语言，可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是，它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下，Jupyter Notebook 使用Python内核，这就是为什么它原名 IPython No
生产环境使用 Fedora 28， 并且需要搭建一个 Jupyter 的notebook 方便使用，所搭建的Jupyter 支持单人远程 密码访问
在 KubeCon 欧洲，我们听说了很多关于 AI 和 Kubernetes 的当前和未来关系，Kubernetes 最初是构建为无状态的编排器。
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
OpenEBS 由 CloudByte 研发，这是一家专业做容器化存储的公司，OpenEBS 是其一款开源产品，CloudByte 将其在企业级容器存储的经验付诸到该项目中。这个项目的愿景也很简单，就是让需要持久化存储的工作负载中的存储服务能够直接集成在环境中，存储服务可以自动管理，将存储的细节隐藏起来，就像存储系统是另一套基础架构一样。
Self-Hosted 的 GitLab 中可以集成 Kubernetes，但是官方只提供了 Amazon AWS 和 Google Cloud 的一键部署按钮，没有提供 Microsoft Azure 的一键集成。
Jerry 是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化汽车保险和贷款的比价和购买流程。在美国，Jerry 的应用在其所属领域排名第一。
Jupyter Notebook是一个交互式增强型shell，可以在Web浏览器中运行。Notebook在数据科学家中很受欢迎，支持图形的在线渲染，导出为各种格式，以及用于数学符号的LaTeX。本指南旨在在Linode上配置一个公共Jupyter Notebook服务器，该服务器将使用Apache作为反向代理，便于远程访问您的计算需求。
他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google Brain 和 TensorFlow 建立和管理了一系列与 AI 相关的编译器、运行时和编程语言团队。
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 它可与 Python 无缝衔接，但克服了很多 Python 的缺点。Jeremy Howard 试用后表示：「Mojo 可能是几十年来最大的编程进步。」 对于全球各地开发者来说，Chris Lattner 这个名字绝对不陌生。 他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google
專 欄 ❈ 段晓晨，Python中文社区专栏作者。写过一点爬虫，写过几篇文章。能力虽有限，会尽量把想说的东西讲清楚。 知乎ID：段小草 知乎专栏：小段同学的杂记， https://zhuanlan.zhihu.com/666666❈—— 说起Python入门第一步，很多人会说是Hello World。殊不知挡在众多小白同学面前的一座大山便是安装Python。安装Python有什么难的，可要真从2.x和3.x之争说起，夹杂着诸如Windows下如何安装lxml库，如何管理Python 2.x和Python
想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！
[ 导读 ]最近做实验一直是用Jupyter Notebook编程，有一种打草稿的便捷感，在dataquest上看到一篇博客总结了28种Jupyter Notebook的使用技巧。为了方便大家理解，对原文一个简略的地方进行了适当的解释和扩充。希望大家在用Jupyter Notebook编程时可以更加爽快。
大型综合巡天望远镜（Large Synoptic Survey Telescope，LSST）坐落在智利安第斯山脉帕穹山脊，计划 2022 年启用。它将自动探测南方的天空，每晚产生数兆字节的数据。为了处理这些数据，天文学家将要用到一个熟悉且日益流行的工具——Jupyter notebook。
机器学习作为近几年的一项热门技术，不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知，更是从根本上增能了传统的互联网产品。在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上，个推首席数据架构师袁凯，基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验，分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
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