ExcelのPythonJupyter Notebook JupyterをMicrosoftExcelに埋め込み、VBAの代わりにPythonを記述します 以前は、ExcelとPython JupyterNotebooksの間の「どちらか/または」の選択でした。PyXLL-Jupyterパッケージの導入により、両方を並べて使用できるようになりました。 この記事では、Excel内で実行されるJupyterNotebookをセットアップする方法を紹介します。2つの間でデータを共有し、ExcelワークブックからJupyterノートブックに記述されたPython関数を呼び出すこともできます。 入門 まず、ExcelでPythonコードを実行するには、PyXLLアドインが必要です。PyXLLアドインを使用すると、PythonをExcelに統合し、VBAの代わりにPythonを使用できます。PyXLL
Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた | DevelopersIO
どうも、DA事業本部の大澤です。 Visual Studio CodeのPython拡張機能のJupyter Notebook用エディタを触ってみました。Jupyter Notebookと似たインターフェイスでスクリプトが実行でき、エディタのインテリセンスのサポートも受けられて便利そうだったので、今回はその内容をご紹介します。 Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code やってみる Python拡張機能を有効にする Jupyter Notebookをネイティブサポートするエディタを利用するにはPython拡張機能を有効化する必要があります。有効化してなければマーケットプレイスから検索し、有効化しましょう。 Python - Visual Studio Marketplace Python の環境を選択する コマンドパレットからP
地震地震発生直後に注意が必要な行動 大きな揺れの直後は、動揺して正しい判断をすることが難しくなります。ケガや火災、パニックを避けるためには落ち着いて、注意深く行動しましょう。
[VS Code Python拡張] データサイエンスチュートリアルをやりながらVS CodeでのJupyter Notebookの使い方をマスターする | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 下記の記事を見てVS CodeのPython拡張でJupyter Notebookが使えることを知り便利そうだなーとしばらく直感的に使っていましたが、そろそろちゃんと使いこなしたいので用意されているデータサイエンスチュートリアルを参考にしならが使い方をマスターしていきたいと思います！ Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた データサイエンスチュートリアルとは VS Codeの公式ページあるチュートリアルです。March 2020 (version 1.44)のアップデートで公開されたようですね。 https://code.visualstudio.com/docs/python/data-science-tutorial チュートリアルを参考にしながら使い方を確認していく さっそくチュートリアルを進めていきます。あ
「Kubeflow 1.0」正式版リリース。あらゆるKubernetes上にJupyter notebookなど機械学習の開発、トレーニング、デプロイ機能を構築
「Kubeflow 1.0」正式版リリース。あらゆるKubernetes上にJupyter notebookなど機械学習の開発、トレーニング、デプロイ機能を構築 Kubeflow開発チームは、Kubeflow 1.0の正式リリースを発表しました。 Today, Kubeflow 1.0 has been released. Check out this deep-dive to learn the core set of applications included in the open-source release, and the advantages of using it on Anthos for the enterprise → https://t.co/XV0HPvsWX9 pic.twitter.com/O2s5tpzFLz — Google Cloud Platform
データ分析者たちのコードレビュー #とは - 散らかったJupyter notebookを片付けるかどうするか問題を考える - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニアエンジニアの@shinyorkeです. 最近はチームの朝会でよく着ているTシャツにツッコミを受けてます.*1 JX通信社では, いい感じにデータを整備・運用しているデータ基盤を駆使して, BI（Business Intelligence）文脈でのデータ分析・可視化. ダッシュボード作ったり. 機械学習的なアプローチを使ったR&Dと機能開発（分類タスクなど） といった業務・タスクを社員・インターン問わず行っています. データ分析でSQLを書いたり, 「新しいアルゴリズム試すやで！」的なノリでPythonのコードをゴリゴリ書く・動かして結果を見て振り返ってまた臨む...って楽しいですよね. チームの皆さんも, もちろん私もモチベーション高くやってるわけですが！？ あれ, notebookどこ行ったんや...🤔 よくありますよねー（震え） 自分もチームメイトも, 前のめりになっ
まだJupyter Notebook使ってるの? VS CodeでJupyter生活 (.py)で快適Pythonライフを?! - Qiita
まだJupyter Notebook使ってるの? VS CodeでJupyter生活 (.py)で快適Pythonライフを?!PythonVSCodeJupyterNotebookipynb みなさん、よいPython生活送れていますでしょうか? いきなりですが、普段Pythonのコードを扱う際、どのように扱っていますか? 普通に.pyのファイルを作成して動かしたり、もしくはJupyter NotebookやJupyter Labなどを使ってコードブロックにコードを書いてブロックごとに実行していく、という人も多いと思います。自分は大学の授業で配布されているPythonコードの資料がJupyterで扱える.ipynb形式のファイルなので、今まではJupyter Notebookを使ってコードを閲覧・実行等行っていました。 しかし、みなさん、Jupyter Notebookを立ち上げてブラウザ
KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2020.10.05 KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ こんにちは。次世代システム研究室のY. O.です。 筆者はデータ分析のスキルアップのためにkaggleというデータ分析プラットフォームを活用しています。kaggleを始めてから約2年間を経て、スキルアップの枠を超え、趣味・生活の一部・etc.になってきてしまっているのも認めざるを得ません。。。 今回は、先日kaggleの自然言語処理コンペ（Tweet Sentiment Extraction）で2位になった結果を題材に、振り返りの意味を込めて”こうしておけば良かった”という点をMLOpsの観点でまとめていきたいと思います。 ここで、kaggleを取り巻くMLOpsの構成をKaggleOpsと勝手に呼ぶこととし、少なくとも筆者は今後のコンペでも以下にまとめ
MakefileでDocker+Jupyter Notebookなどの機械学習環境をスマートに扱う - CC56
先日機械学習界隈の方とDockerの話をした際、Makefileを使って機械学習環境の整備をしている人は実は少数派なんじゃないかと感じました。 機械学習で使うコマンドは引数が長く、とても覚えられるものじゃありません。暗記できていてもミスタイプしたり、tmux内とかだと折り返されて何書いてるかよくわからなくなりがち 。Ctrl＋Rとかで検索かけようとしても大体はdocker...から始まるのでタイプ数多くなりがち。 Makefile は、Docker のコマンドをいい感じにまとめやすく、jupyter notebook に使う長ったらしいコマンド jupyter notebook --port 8888 --ip="0.0.0.0" --allow-root なども簡略化できます。そういうわけで、全体的な生産性の向上に繋がると信じています。 今回紹介する Makefile は Docker
Jupyter Notebookと Boto3で AWS環境定義書を作成してみる | DevelopersIO
Jupyter Notebook(以降 Notebook) は実行可能なプログラムコードや分析結果、グラフなどを含んだドキュメントを作成するための OSSです。 画像：https://jupyter.org/ Pythonによるデータ分析でよく利用されます。 特徴として 「Markdown セル」と「Code セル」 を Notebook内へ配置できます。 データ分析のプロセスの文脈を Markdownセルに書くことで、 プログラムのコメント以上の表現力で、プロセスを記述できることできます。 データの可視化についても、Notebookは優秀です。 Matplotlib のグラフや、Pandas のテーブルなどを Notebook内にインライン表示してくれます。 さて、Markdownセルによるドキュメンテーション、 pandas によるテーブル表記でふと思いました。 「Jupyter No
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "ニューヨーク大学のディープラーニング講義資料が公開されている。 ・講義ノートはなんと日本語にも対応 ・英語だが講義スライド、Jupyter Notebook、講義動画(YouTube)も無料で見れる ・自己教師あり学習、VAEやG… https://t.co/nOH5owxLWC"
ニューヨーク大学のディープラーニング講義資料が公開されている。 ・講義ノートはなんと日本語にも対応 ・英語だが講義スライド、Jupyter Notebook、講義動画(YouTube)も無料で見れる ・自己教師あり学習、VAEやG… https://t.co/nOH5owxLWC
こういう内容はnoteよりQiitaかなと思い、転載してみます。 https://note.com/inoccu/n/n9d5a74d2316b Google Cloud Platform（GCP）には、Always Freeという期限のない無料枠があります。その中にはスペックはそれほどではないものの、仮想マシンが含まれており、それを使ってUbuntuサーバを立て、Jupyter Notebookサーバとして使うことにしました。 まず、GCPのAlways Freeがどのようなものか、こちらのサイトから確認してください。仮想マシンはComputing Engineというサービスになるので、その部分だけ抜き取ったのが下記の内容です。 1 つの非プリエンプティブル f1-micro VM インスタンス（1 か月あたり）。次の米国リージョンのいずれかで
GitHub - MubertAI/Mubert-Text-to-Music: A simple notebook demonstrating prompt-based music generation via Mubert API
A demo of instant prompt-based music video generation based on Deforum Stable Diffusion colab All music is generated by Mubert API – www.mubert.com/. If you want to use it for free – please, tag us on Twitter (https://twitter.com/mubertapp) and include hashtag #mubert. We’re glad to present you our new Text-to-Music demo interface. Now as a Google Colab, and soon we’ll add this feature as a simple
[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 Python拡張機能にはVS Code上でJupyter Notebookを使う機能が搭載されていますが拡張機能を入れただけでは動かすことができません、必要な環境を整える必要があるんですね。環境構築というのも意外と難易度が高い側面があるので今回はAnaconda Navigatorを使って簡単に環境を整えていきたいと思います。 ちなみに、VS Code Python拡張機能での Jupyter Notebookの詳細な使い方については以前まとめたものがありますので下記の記事を参考にしていただければと思います。 Anaconda Navigator とは Anaconda Navigatorは、Anaconda®ディストリビューションに含まれているデスクトップグラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）であり、コマンドラインコマンドを使用せずにアプリケーション
![[小ネタ] VS Code Python拡張機能 × Anaconda Navigator でお手軽にJupyter Notebookが使える環境を手に入れる！（クロスプラットフォーム対応） #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/611914e4c074abe947efa5c820fc1646e6c60a0a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F06%2Fvscode-2020-eyecatch-1200x630-1.png)
新たなチームへ移動した際に役立つアプローチ「WTF Notebook」について、ソフトウェアエンジニアのナット・ベネット氏が解説しています。 Why you need a "WTF Notebook" https://www.simplermachines.com/why-you-need-a-wtf-notebook/ ベネット氏は新しいチームに参加するたびにノートの新たな1ページを開き、一番上に「WTF - チーム名」とタイトルを付け、「なんてことだ(What The Fuck)」と思ったり変更したい事を思いついたりしたときにメモを書くとのこと。 チームに参加してから2週間はそうしたメモの内容をチームに伝えたり解決に動いたりせず、ただ見て、聞いて、奇妙に思えることを書き留めるだけにします。今回ベネット氏はこの単純なやり方でどのように物事を効果的に成し遂げる人としての評判を築き、常に不平
VSCodeの拡張機能としてJupyter NotebookをベースにJavaScript/Mermaid/SQLなど多言語対応にした「Polyglot Notebooks」が正式リリース
VSCodeの拡張機能としてJupyter NotebookをベースにJavaScript/Mermaid/SQLなど多言語対応にした「Polyglot Notebooks」が正式リリース Jupyter Notebookはシンプルなエディタ画面にPythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できる、インタラクティブなコード実行環境で、特にデータサイエンティストなどで重宝されているツールです。 結果も同じNotebook上に表やグラフ形式で表示可能なのに加えて、Markdown/LateX/HTMLなどを記述することでリッチなテキスト表現と画像や動画の埋め込みなどもできます。 このJupyter Notebookをベースに、C#やF#、JavaScript、Mermaid、SQLなど、さらに多くのプログラミング言語やマークアップ言語への対応を行ったVisual Studio
JavaScript環境で使えるJupyter Notebook風のWebサービス「Dnotebook」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回はJavaScript環境で動くJupyter Notebookのような無料Webサービスをご紹介します。 インタラクティブに動作するJavaScriptを活用したドキュメント作りが可能であり、学習用途はもちろんのことデータ分析・可視化・機械学習・プロトタイプ作りなど、さまざまな用途に活用できるのが特徴です。 JavaScriptを使ったドキュメント作りにご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ ちなみにJavaScriptの基本は、paizaラーニングの「JavaScript入門編」で学ぶことができます。 【 Dnotebook 】 ■「Dnotebook」の使い方 それではさっそくですが、「Dnotebook」をどのように使っていけばいいのか詳しく見ていきましょう。 「Dnotebook」はnpmからインストールしてローカル開発環境で
KubeflowとJupyter Enterprise GatewayでJupyter Notebook環境をさらに便利に | CyberAgent Developers Blog
KubeflowとJupyter Enterprise GatewayでJupyter Notebook環境をさらに便利に AI事業本部のインフラ組織SIAでエンジニアをしている牧垣です。 はじめに Jupyter Notebookは機械学習・データ解析の分野ではすっかり空気のようなインフラになりました。仮説・実験・考察のサイクルを回しやすいので、科学分野では昔から人気があります。コードと結果が可視化できるという基本機能そのものに、作業ログや手順書・使い方ドキュメントなど、他分野での需要もあります。 夢を膨らませると用途はまだまだ思いつきそうですが、つまり「複数人で同じものを見て、同じ認識をすることができる」というのがJupyter Notebookの良いところです。「あの件、どうだった？」「あ、たぶん大丈夫だと思います」といったあやしげな状態になりにくくなります。また、可視化が容易な点も
Jupyter Notebook Viewer
このモデルは、林祐輔氏（@hayashiyus）がTwitterで公開されたSEIRモデル[1]を参考に、ダイアモンド・プリンセスにおけるCOVID-19発症日別報告数[2]を観測データとして、最適化ツールOptuna[3]を用いてパラメターフィッティングを行ったものである。 https://twitter.com/hayashiyus/status/1231154537030774785 国立感染症研究所, 現場からの概況：ダイアモンドプリンセス号におけるCOVID-19症例(2020年2月19日掲載)https://www.niid.go.jp/niid/ja/diseases/ka/corona-virus/2019-ncov/2484-idsc/9410-covid-dp-01.html https://optuna.org/ ダイアモンド・プリンセスは乗客2,666人、乗員1,0
Notebookの差分をhtmlで出力するGithub Actionsを作った - kuromt blog
diff-notebooks Notebookの差分をArtifactとして生成するdiff-notebooksをGithub Actionsとして公開しました。 github.com 想定する使い方はpull_requestをトリガーとするGithub Actionsへの組み込みです。 実行すると画面のようにNotebookの差分結果がArtifactとして保存されます。 中身はhtmlになっておりブラウザ上で開くとこのように差分を確認できるので、プルリクを受け取ったときのNotebookの差分チェックがGithub上の操作で完結します。 nbdiff-notebooksの中身 このGithub Actionsの中では、nbdiff-webで生成した差分のhtmlをファイルとして出力する自作ツールnbdiff-web-exporterを実行しています。 github.com nbdiff
Visual Studio Codeが正式にRaspberry Piに対応。Notebook内のMarkdownレンダリングを強化、絵文字やKaTexによる複雑な数式など拡張可能に
Visual Studio Codeが正式にRaspberry Piに対応。Notebook内のMarkdownレンダリングを強化、絵文字やKaTexによる複雑な数式など拡張可能に マイクロソフトは、オープンソースで開発されているコードエディタ「Visual Studio Code」の2021年3月版（March 2021）リリースを公開しました。 The March @code update is here! Check out what's new: Notebooks improvements Updated macOS Big Sur icons Default tab decorations for editor status Official Raspberry Pi support ... & more! Release notes: https://t.co/Y4xjFMs
Jupyter Notebook標準サポートが正式版にVisual Studio Code用拡張機能「Python」
Microsoftは現地時間2021年8月6日、Visual Studio Code用拡張機能「Python バージョン2021.8.1105858891」をリリースした旨を公式ブログで報告した。最新の拡張機能は先のマーケットプレイスや、Visual Studio Code内の拡張機能ギャラリーからインストールできる。新バージョンはJupyter Notebook標準サポート機能が正式版となり、Pythonインタプリターのソート機能を改善した。 以前からJupyter Notebookとの親和性を高めてきた本拡張機能だが、Jupyter Notebookの刷新に対応することで、セルの変更を検査にしている。また、変更したキーバインディングがipynbファイル編集時にも反映され、本拡張機能に関する設定の検索も容易になった。 設定ページから「Notebook」と検索することで、利用可能な設定項目
GitHub - cmoog/vscode-sql-notebook: Open SQL files as VSCode Notebooks.
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GitHubのEventAPIとChatGPTを使って「この人最近何しているの?」が分かるコマンドを作った - notebook
ChatGPTを使って何か作ってみようということで掲題のコマンドを作ってみた swfz/what_recent github.com こんな感じの結果が返ってくる $ what_recent swfz 28件のサマリー対象Activityがありました 26件の未対応Activityがありました 46件のbotによるActivityがありました assistant: 最近の活動を見ると、swfz氏はNode.jsやDenoに興味があることがわかります。また、GitHub APIやその他のツールを使って自動化やデータの取得を行っていることから開発効率化にも関心があると考え られます。 具体的には、`swfz/sandbox`リポジトリでslackの投稿を取得したりマージする機能を開発したりしています。この取り組みの難易度は中程度と見られます。 また、`swfz/swfz`と`swfz/tool
はじめてのFargate~FargateとDocker Hubを使ってJupyter Notebook環境を用意する~ | DevelopersIO
オンラインコミュニケーションを、多分人一倍満喫しております。 ▲ Slackが俺のホームタウンだぜ テキストベースのやり取りが大好きで、オンラインの住人になっているAWS事業本部のShirotaです。私の実体を覚えている人がいなくなるまで、各方面で努力していこうと思っています。オンライン快適！ 本日は「Fargate + Docker HubでJupyter Notebook環境を用意してみた」お話をしたいと思います。 今回、作業の前提となる準備の話が結構な分量を占めているので、実際の作業手順のみを手っ取り早く確認したい方は、目次から「FargateとDocker HubでJupyter Notebook環境を用意する」の項目に飛んで頂けますと作業内容が書かれた箇所に移動できます。 良かったらご活用下さい。 経緯からゆっくりとお付き合い下さる方はこのまま読み進めて下さい。 手軽に綺麗なJu
パターン認識と機械学習（PRML）の無料版と練習問題が試せる Jupyter Notebook｜Sangmin Ahn
【主要なアップデート】 （2020.03.02）Colabノートブックへのリンク追加 こんにちは、Choimirai School のサンミンです。 0 はじめに機械学習のテキストブックとして日本語にも訳されて多くの方に読まれているのが、Christopher Bishopさんの、PRML（Pattern Recognition and Machine Learning、2006年）です。 今回の note では PRMLのPDF版を無料でダウンロードする方法と練習問題を試せる Jupyter Notebook を紹介させていただきます。 "Pattern Recognition and Machine Learning" by @ChrisBishopMSFT is now available as a free download. Download your copy today f
入社式も終わり、新入社員研修も始まり、 四月らしくバタバタした日々が続いております。 こちらでは突然のご報告になりますが、 ４月１日付にて、この度私はサクセスの 代表取締役社長に就任させて頂きました。 前社長は代表取締役会長として在籍しております ので、しばらくは代表取締役が二人在籍している 形となりますが、会長はここ２年程前から実際の 業務にはほぼタッチしていない状況でしたので、 私的にはとりあえず名札だけちょっと偉い感じに なったぞーみたいな感じです。笑 とは言え、やはり代表職というのは責任が重く、 その名札をつける限り更に気を引き締めなければ ならないという自覚はあるつもりですので、 プレッシャーを感じつつ真摯に受け止めております。 今のところ、かなりネタにされていますが・・・笑 前々から仲良くしているお客様先の方々や社内など 顔を見れば 「おっ！社長！お疲れ様っス！」 とか 「社長
機械学習ではよく使われるJupyter Notebookですが、これを使ってプロダクションで動くコードを書くのは非常に難しいなと思い、皆どのように使っているのかを知りたくてアンケートをとってみました。 結果としては、多少拮抗しているのですが、EDAから予測までJupyter派が多かったようです。ついで、学習のプロトタイプまで、EDAだけ派と続いています。 この質問で失敗したなと思ったのは、「MLの開発」と書いたものの、研究・実験用途で使っている人とプロダクションまで持っていく用途で使っている人が混ざってしまったであろうという気がしています。 ただ、1000票以上集まったので面白い結果となったのではないでしょうか。 その他の回答としては、Emacs派や全部.py派、全部C++派などがいることがわかりました。
災害時の知恵カップ麺は水でつくれる 災害では電気や水道、ガスなどのインフラが止まってしまうケースも少なくありません。仮にそうした状況下で孤立してしまったら、食料はどうすれば良いのでしょうか？
今日は 「テックブログカンファレンス」に参加してきました。 connpass.com レポートとして自分なりの理解をメモしました。内容や理解が間違っている、というところを見つけた方がおられたらぜひお知らせください。 今日のテーマ 風穴さん（サイボウズ／フリーランス編集者）「techブログを続けるために大事にしてること」 techブログのためにやったこと やってないこと techブログのために（意識して） やったこと （われらが） 井上さん「サーバー監視サービス・Mackerel のブログ記事ができるまで」 荒木さん（アマゾン ウェブ サービス ジャパン）「AWS がデベロッパー向けに日本独自の新メディアを始めた理由」 日本向けのことを主体的にやりたい 堂前さん（インターネットイニシアティブ）「テックブログなんてやるつもりはなかった」 佐藤さん（ファインディ）「エンジニア向けにブログを書く上
jupyter notebook/pythonで時間のかかる処理が終わったときにslackに通知する - Qiita
概要 jupyter notebookで時間がかかる作業をする場合、終わるまで別の作業をすると思いますが、 そちらの作業に没頭してしまい、元の作業が終わっていたことに気づかないことがよくあります 対処法として通知を飛ばしたくなると思います。現時点で僕が一番いいと思った方法をまとめます 通知の要件 同じ悩みを持つ人はたくさんいるので様々なpipのpluginが公開されています。いろいろpipを漁ったのですが、結論を先にいうとslackのwebhook apiをそのまま叩くのが一番シンプルでよさそうということになりました 通知の要件としてはデスクトップ通知で画面に割り込んでくれたり、スマホが振動したりするのが分かりやすくて良いです。slackであれば自分にメンションを飛ばせば通知が飛ぶのでシンプルに実現できます (notify_runというweb pushを使うライブラリがあるのですが、PCと
昨日、会社のデスクトップを整頓していました。 ものすごく頭の悪い名前のフォルダを発見。 「なんだかよくわからないけど重要そうなもの」 いつ作成したが覚えていませんが、 自分で自分がちょっと悲しくなりました。 プチトマトの経過 さて、社内菜園のプチトマトについに変化が 訪れたのでレポート致します。 ついにところどころ赤くなり始めたのです！！ 来週には食べれるかな～～ とは言え、観賞用カテゴリのレジナトマト なので味は期待できないかもしれませんが、、、、 でも、こんなにプリっと大きく実っている姿を 見ると 「これは特別においしいんじゃない・・・？？」 と、軽く期待してしまいます。 月曜日は帰社報告会なので、帰社したメンバー にはいい状態を見せてあげられる♪ （そんなに興味ないかもしれないけど・・・） 収穫したらまたレポートしたいと思います。 おまけの話 町田市の鶴川に昔なつかしの駄菓子屋さんが
GitHub - DonJayamanne/typescript-notebook: Run JavaScript and TypeScript in node.js within VS Code notebooks with excellent support for debugging, tensorflowjs visulizations, plotly, danfojs, etc
Enhanced REPL experience for Node.js in Notebooks (with top level awaits) Run & debug JavaScript, TypeScript code in node.js Built in support for typescript (ships with TypeScript & ts-node). Built in support for plotly (plotly.js is shipped with the extension) Rich (inline visualizations) using @tensorflow/tfjs-vis & Tensorboards Excellent support for danfo.js (rich HTML output and plots) Excelle
GCPのCloud WorkflowsとCloud SchedulerでTogglの前日読書時間を自動でPixelaに記録する - notebook
今回の記事までにいくつかCloud Workflowsの記事を書いた GCPのCloud Workflowsを試す - notebook swfz.hatenablog.com Cloud Workflowsでランタイム引数のデフォルト値を設定する - notebook swfz.hatenablog.com これらで行ったことをもとに今回はテーマを決めてワークフローを作ってみる 今回の題材は「Togglの特定プロジェクトの前日分の作業時間をPixelaにPUTする」 細かなサンプルを作る 基本的な動かし方は前回までの記事でわかったので一連の流れの中から切り出せるものを切り出してサンプルとして実行できるようにする 実行時に引数を渡せるようにする デフォルト値も指定可能にする(前回の記事があるので今回は割愛) 昨日の日付文字列を取得する関数を呼び出す あらかじめ適当な関数を作ってデプロイして
Open-sourcing Polynote: an IDE-inspired polyglot notebook
We are pleased to announce the open-source launch of Polynote: a new, polyglot notebook with first-class Scala support, Apache Spark integration, multi-language interoperability including Scala, Python, and SQL, as-you-type autocomplete, and more. Polynote provides data scientists and machine learning researchers with a notebook environment that allows them the freedom to seamlessly integrate our
Visualizing Data via Deno, TypeScript, and VegaLite in JupyterLab Deno brings TypeScript, JavaScript, npm, and ES Modules to Jupyter with an easy to install kernel. The Deno Kernel is the first language runtime with a builtin jupyter kernel. There’s no better time to get started with Deno than now. Once deno is installed, run the deno jupyter kernel installation: deno jupyter --unstable --install
またしてもこんなに更新が久々になってしまいました。 現在、求人サイト＠TYPEにて積極的に中途採用 の活動をしておりますけれども・・・・・ ついに、サクセスに久々の新たな仲間が加わりました！ 参画現場はもう決まっているのですが、 現場参画までの間はAWSソリューションアーキテクトアソシエイト の資格取得のお勉強をしてもらっています。 サッカーが趣味というスポーツマンタイプのエンジニアさん。 （サッカー歴は５歳からでちびっこサッカーのコーチも 経験あり） これからサクセスのみんなと仲良く仕事してほしいです！ AWS勉強会２回目と３回目 先日スタートしたAWS勉強会ですが、 もう３回目が終了しました。 今現在は毎週メンバーの予定が合う時に週１回 で開催しています。 ２回目の時には、営業担当のSくんが講師役 となり、EC2入門講座をやりました。 3回目の時には、今現在AWS構築案件に参画 してい
Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）とはJupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）とは、ブラウザ上で動作するプログラムの対話型実行環境です。データ分析には欠かせないツールの１つです。 ノートブックと呼ばれるファイルにpythonなどのプログラムを記述し、実行結果を逐次確認しながら、データ分析を進めることができます。 Jupyter Notebook上では、様々なライブラリを使うことができ、TensorFlow（テンソルフロー）などの機械学習やディープラーニング用のライブラリも動作させることができます。 またJupyter Notebookでは、入力したプログラムの実行結果が、プログラムの直後に表示されるので、結果が分かりやすく、すぐに確認することができます。 このような3Dのグラフも表示することができ、複雑なデータ分析の結果もビジュアルで表現し、確
これは何 Jupyterをいれたまえという天の声を受けて入れたらStable Diffusionの実行とかみ合わせがとても良いので布教するための記事 この記事で説明すること StableDiffusionをAnaconda + VSCode + Jupyter Notebook構成で動かす方法 前段の環境構築は引用記事だけご紹介 後半のVSCode登場してからがこの記事における説明内容 この構成を推す理由 Stable Diffusionではpromptを書き換えて何度も実行することになる jupyterを導入すると、それがとてもやりやすい Anacondaは環境が混ざるのを防止のため npm使ってる人向けに軽い説明をすると、pythonはnpm -gするのがデフォみたいな感じなので、それを分離できるようにするのがAnaconda。Anacondaはpythonのバージョンも指定できるので
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ExcelのPythonJupyter Notebook
地震発生直後に注意が必要な行動 - 防災手帳(notebook) | Yahoo!天気・災害
python 最強エディター決定 vscode なぜなら jupyter notebookが内蔵されたから！！ | (=^・^=) 猫にビットコイン
GCPで無料のJupyter Notebookサーバを立てる - Qiita
なぜ新たなチームへ移動した際には「WTF Notebook」というアプローチが役立つのか
★ご報告★社長に就任致しました - SUCCESS notebook
Jupyter Notebook/LabsをMLのどのフェーズで使うのか？ | Democratizing Data
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テックブログカンファレンス に参加してみた - missasan's notebook
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Bringing Modern JavaScript to the Jupyter Notebook
★新たなメンバー！そしてAWS勉強会２回目と３回目♪ - SUCCESS notebook
図解！Jupyter Notebookを徹底解説！(インストール・使い方・起動・終了方法) - ビジPy
Stable DiffusionをVSCode + Jupyter Notebookで動かす