言語処理100本ノックを解き始める前に.md 言語処理100本ノックを解き始める前に 黒い画面でこの先生きのこるために 学部の授業でターミナルを触ったことはあるけどよく分からないという人が，言語処理100本ノックを進めるにあたって黒い画面で躓かないレベルにまで到達するための資料： UNIX/Linux 環境でのコマンドライン操作に慣れる…前の基礎知識 - Qiita jlevy/the-art-of-command-line: Master the command line, in one page 書籍で体系的に学ぶのであれば，大角『新しいLinuxの教科書』が良いらしい． Python の学び方 学部で C や Java を学んだのであれば，プログラミングの基礎はある程度身に付いていると思われるので，体系的に学ぶよりは，いわゆるチートシートやクイックリファレンス的な資料を見ながらとにか
Zero to JupyterHub with Kubernetes# JupyterHub allows users to interact with a computing environment through a webpage. As most devices have access to a web browser, JupyterHub makes it is easy to provide and standardize the computing environment for a group of people (e.g., for a class of students or an analytics team). This project will help you set up your own JupyterHub on a cloud/on-prem k8s
ブログ Google Colaboratory（Colab）ならPythonですぐに学べる ［ＰＲ］ 2019/4/25 2023/12/24 | Google Colab Jupyter Python 機械学習 機械学習やデータ分析を学ぶには、まずは参考書から始めるのが一般的です。そして、学習を始めるために、自分のパソコンに環境を構築します。そこで、多くの書籍ではAnacondaのインストールを薦めています。確かに必要なライブラリがすぐに使える状態になるので便利です。 しかし、Google Colaboratory（略称：Colab）を利用すれば、学習のための環境構築の手間はゼロになります。自分のパソコンに何もインストールする必要はありません。いきなり本題の学習に入れます。 Google Colaboratoryは、グーグルが「機械学習の教育、研究を目的として開発したツール」です。Goo
JupyterHub こんにちは 今日はJupyter notebook/lab をグループ開発で使うためのJupyterHubを複数ユーザーで使えるようにするための設定方法についてまとめます。 最終ゴールは 複数ユーザーでログイン 各ユーザーが自由に仮想環境を作成することができる 各ユーザーが作成した仮想環境を共有できる とういところを目指して設定方法を説明していきます。 大まかに流れを説明すると Jupyter Hubへログインするユーザーの作成 Anacondaを特定のユーザーグループが使えるようにインストール JupyterHubのインストールと設定 Anaconda仮想環境の作成とJupyterのkernelへ追加 といった流れになります。 おまけでJupyter Labを使用する際に便利な拡張機能を紹介します。 導入環境 Ubuntu 16.04 Anaconda(4.6.12
機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました！ すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感じたことはありませんか？ 「訓練やデータ処理をやるのにローカルPCだと処理に時間がかかりすぎる」 「機械学習用にクラウド環境を立てたけど…思ったより費用が高い」 「機械学習は色々とライブラリが多くて環境構築がしんどい」 もし一つでも当てはまるものがあれば、Google Colabがそんな悩みを解決してくれます！機械学習の開発環境の新基準となる可能性も高いGoogle Colab、概要や基本的な使い方をみていきましょう。 Google Colaboratoryとは？ Google Colab（略式
Jupyter Notebookとは Jupyter Notebookはプログラムコードや数式、図、説明文などを含む文書を作成し、共有することが出来るWebアプリケーションです。 以下の様な特徴が公式サイトで挙げられています。 PythonやR、Scalaなど40以上のプログラミング言語をサポート 作成したノートブックはemailやDropbox、GitHub、Jupyter Notebook Viewerで共有することが出来る。 ノートブックはipynbという拡張子でjson形式に保存されるが、htmlやpdfなど他の形式に変換が可能 入力されたコードはインタラクティブに処理され、画像やビデオ、LaTeXやJavaScriptなどとして出力が可能 他にも 説明文としてMarkdownを使用する事ができる $$で囲うとLaTeXのコマンドが認識されて使用可能（基本的に数式しか対応していない
![Jupyter Notebookをインストール・設定して勉強ノート作成環境をつくる [Mac] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e8d0e61188daf5a3d1a6d2e3263c46975d298652/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGOTk1NzIlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0NzM3MDc4MzI_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9OWU3NzY3Y2FjNTZkOWUwMTdlNTRlMWViOWU1MWE0ZjA%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dd90185e3386553654ca79b92016c1813%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzYXNha2k3NyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWM1NDBkN2I1OTBhMGFiMzZmMjNiNmZmZDE0NmEzMWRi%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D4e0662d3ace918607b5fa257cfc5c237)
JupyterHubを構築する みなさまはPythonのコーディング環境、なにを使っていますか？ Jupyter Notebookという人も意外と多いと思います。 Jupyter NotebookはWebブラウザで使うコーディング環境で、プラグインを使うことでPython以外にもJavaやR等のコーディング環境にもなります。 Jupyter Notebookだけではユーザ管理はできず、グループで開発を行うときに不便です。 JupyterHubを使えばJupyter Notebookにユーザ認証のインターフェイスを付けることができるので、その構築方法を紹介します。 ※ Jupyter NotebookはAnacondaでインストールするのが簡単です。 https://www.continuum.io/downloads ※ JupyterHub http://jupyterhub.readt
Running a notebook server The Jupyter notebook web application is based on a server-client structure. The notebook server uses a two-process kernel architecture based on ZeroMQ, as well as Tornado for serving HTTP requests. Note By default, a notebook server runs locally at 127.0.0.1:8888 and is accessible only from localhost. You may access the notebook server from the browser using http://127.0
Hi guys, I've been trying to get my jupyter notebook to run behind an nginx reverse proxy and everything seems to be going well, until i actually try to connect to the kernel in a notebook. Here's my /etc/nginx/conf.d/configuration.conf configuration upfront: upstream notebook { server localhost:8888; } server { listen 443; ssl on; server_name notebook.mydomain.com www.notebook.mydomain.com; ssl_c
The Jupyter Notebook is a web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and explanatory text. Uses include: data cleaning and transformation, numerical simulation, statistical modeling, machine learning and much more. Jupyter project had a long history of development, It started with the Ipython project which provides a rich set of
2016 - 11 - 07 Jupyter NotebookのリバースプロキシにH2Oを使う こんにちは。僕はナウでヤングなエンジニアなので、HTTPサーバにはH2Oを使っています。皆さんは、H2Oですか？ 僕は熱血硬派なエンジニアでもあるので、普段は黒い画面でVimを使ってコードを書いていることが多いのですが、ターミナルでは表示が困難な図やグラフ等を出力したい場合はJupyter Notebookを使っています。 書籍の内容に沿ってソースコードを打ち込んでいくようなケースだと、章ごとにnotebookを作って進めていけば過去の作業ログを見つつ「どこまで進めたっけ？」ということを思い出しつつ勉強できるのも良いですね。仕事の合間を縫って作業していると、どこまで進めたか忘れがちになるので。 それでVPSに個人用のJupyter Notebookを立てているのですが、当然Basic認証なり何な
はじめに IPython notebookは便利っぽい。 なので、CentOSサーバにいれて、みんなでつつけるように出来たらもっと便利だろうと。 デフォルトだとリモート接続できるように設定せにゃあかんいうことで、その設定について備忘録を簡単に残す。 目標 簡単にするため、ログインパスワードを知っている人間がつつければOKってコトにする。 細かい設定を行いたい場合は、以下を参照。 http://jupyter-notebook.readthedocs.org/en/latest/public_server.html 導入前提 CentOS7 Python3.4 pip3で以下が導入済みであること numpy scipy pandas matplotlib scikit-learn IPython notebook 導入 設定 IPythonを起動して、IPython notebookにログイ
Jupyter Notebook をEC2やリモートのサーバ上で起動させて使用する方法です。 Jupyter Notebook サーバーの起動 ローカルで Jupyter Notebook を起動する場合は特になにもしなくてもよいですが、サーバ上で起動するには設定ファイルが必要になります。jupyter notebook --generate-configで作成してください。 $ jupyter notebook --generate-config [I 00:01:07.633 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /home/vagrant/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret Writing default config to: /home/vagr
いまさらながら、Jupyter Notebookを使い始めました。 マークダウンで数式もtexをそのまま持ってこられますし、メモもpythonコードもグラフも画像も全部入れられて非常に便利です。 一度使い始めるともう他には戻れません。 導入には以下のサイトの解説が非常に参考になりました。 myenigma.hatenablog.com 以下のサイトはjupyter notebookの話と絡めて画像認識の話も書いてあり、参考になります。 http://derivecv.tumblr.com/post/95686651704derivecv.tumblr.com
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