WindowsでJupyter notebookにJulia v1.0を追加してHello,WorldするまでのメモJuliaJupyter 背景 Julia v1.0をJupyter notebookから使えるようにするまでちょっとてこずったのでそのメモ。 前提条件 Windows 10 64bit Anaconda3(Jupyter notebook含む)はすでにインストールされた状態（Anaconda3をインストールしたときのメモはこちら）。 方法 Anaconda環境外にJuliaをインストールする 1-1. Juliaの公式ページにアクセスし、julia-1.0.0-win64.exeをダウンロードした。 1-2. C:\Users\（ユーザ名）\Julia-1.0.0にインストール。 1-3. ユーザ環境変数に変数名PATH、値C:\Users\（ユーザ名）\Julia-1.0
今回はJulia(ver1.1.0)を導入し、Jupyter Notebookで使用する方法を記載致します。 必要なもの Python3 (Anaconda3) Jupyter Notebook Julia 1.1.0 Anaconda, Jupyter Notebookについては過去の記事で記載していますので、今回は省略します。 Juliaのダウンロードとインストール Juliaの公式サイトより、Juliaをダウンロードします。 ダウンロードしたファイルを実行するとxx% Extractingというウィンドウが開きますので少し待ちます。 少し待つと、The Julia Language Setupといったウィンドウが開きますので、インストール先のフォルダを指定してInstallをクリックします。 インストールが終わると、ダウンロード先フォルダを確認 と デスクトップショートカットとスター
概要 らずぱいにJupyter notebook のつづき GitHub - jupyterhub/jupyterhub: Multi-user server for Jupyter notebooksをインストールして、マルチユーザ対応。 JupyterHub With JupyterHub you can create a multi-user Hub which spawns, manages, and proxies multiple instances of the single-user Jupyter notebook (IPython notebook) server. JupyterHub provides single-user notebook servers to many users. For example, JupyterHub could serve not
The documentation for the iPython Notebook is top-notch. I am only copying the keyboard shortcuts here so that I have quick access to them as I learn them. I like the notebook interface so much, despite it being browser-based, that I am actually using it as a notebook and I’m doing some drafting of my MLA paper in it. (I’ll report more on this experience later.)
Chainerでディープラーニング ここのところ、ディープラーニングのフレームワークはTensorFlowを使っています。以前はChainerも使っていたのですが、Chainer v2.0になり、以前画像認識とか試していたコードも動かなくなってしまい、やる気を失っていたのですよね。 そんな折、たまたまNVIDIAの機械学習のセミナを受ける機会があったのですが、GPU(Titan)積んだサーバに、Jupyterの環境が構築されていて、参加者はサーバにアクセスしてエンターキー連打していくだけでそれっぽい結果が出て、凄いやった気分になるし、絶対初心者は自分で環境出来ないからNVIDIAの環境にお金払うことになるしで、とてもよく設計されたセミナでした。 と書くと凄い悪徳セミナのようですが、Jupyterを使って、説明を読んでから、実際にコードを実行してその結果を確認していくというハンズオン形式は、
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
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