jupyterlab

スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 以前にJetson Xavier NXとDockerでjupyter notebookの環境構築を行いました technoxs-stacker.hatenablog.com このままではパスワードがデフォルトのままなので、今回はパスワードの変更を行います 目次 目次 この記事でわかること 1.実行環境 2.手順 参考 スポンサーリンク (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); この記事でわかること dockerコンテ…

JupyterLabとJuliaで遊んでいきます。 今日のところは環境構築までです。 遊んだ環境 JupyterLabのインストール Juliaのインストール JupyterLabで動かす 参考文献

JuliaをJupyterLabで動かした時メモ。 ＊＊＊以下の手順では、matplotlibが壊れてしまったので失敗。＊＊＊ 失敗した内容はこちら easygoingrider.hatenablog.com easygoingrider.hatenablog.com なんだかんだ成功した内容はこちら easygoingrider.hatenablog.com ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 環境などは気にしない。とりあえず使えるようにしたときのメモ。びっくりするほど簡単で、ほとんどクリックだけで終わった。所要時間は10分程度でしょうか。細かいことを気にしなけ…

概要 目まぐるしく変化しているように見える機械学習の開発環境の、とりあえず最先端と思われる一つを抑えておく。 いま興味がある転移学習を使えば、個人レベルでも面白いことができないかと思いチュートリアルから始めてみる。 各種インストール 事前にminicondaをインストールしておく Anaconda Promptを起動 conda create -n pytorch python=3.7 conda activate pytorch conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda ins…

みんな大好き金曜日。 1週間（正しくは5日間だけど）続けられた達成感もあってウッキウキ。 今回は機械学習に必要なデータの準備について説明していくよ。 そしてついに始まるプログラミング。 とりあえず機械学習してみたい！って方向けの自由に利用可能なデータを使った方法と、自分で用意したデータの形を整えて使う方法の2種類を紹介していきます。 本日の内容はコチラ↓ そもそも機械学習ではどんなデータを用意すればいいの？ （初心者向け）irisデータセットを使ってサクサク準備！ （中級者向け）自作のデータを整えてみよう！ ではでは早速始めていこう。 そもそも機械学習ではどんなデータを用意すればいいの？ 機械…

zenn.dev

データサイエンスや機械学習の案件を進めるとき、皆さんはプロトタイプ開発に何を使ってますか？ PyQt5やTkinterなど、選択肢はいろいろあるかと思います。 私は、分析やモデル作成はJupyterlab上をやっているなら、そのままJupyterlab上でお客様に見せられるような簡易的なGUIが素早く作れたら楽だと思いました。 UI/UXを考えるのは、プロトタイプ作成⇔相手との認識合わせを繰り返してからでも良さそうだという考えです。 そこで、Jupyterlab上でインタラクティブな簡易GUIを作成できるipywidgetsを使ってみました。 今回は、ipywidgetsによるJupyterl…

はじめに 設定 docker周り ipynbファイルをgitで扱うために VSCodeの拡張機能 はじめに 表題の通りです。 pythonの環境をDockerで作るのにいろいろ準備が必要だったので、それを備忘録的にまとめました。 設定 docker周り まずお決まりの2つのファイル version: '3' services: app: build: context: . args: - UID=${UID} - GID=${GID} - USERNAME=${USERNAME} container_name: 'vegetation_analysis_app' working_dir: /a…

フロントエンドはJava Scriptフレームワークの Next.jsをベースに作りました バックエンド側は FlaskをAPIゲートウェイ的にたてて、Pythonでデータのやりとりの中心として作っていきます 開発環境全体像 Githubリポジトリ GitHub - konchangakita/blog-loghoi: Nutanix log hoihoi今日のブログ分は最終形態は blog/0821配下で Docker Compose で起動してやると挙動を確認できます # docker-compose -f "docker-compose.yml" up -d --build バックエンド…

記事の概要 基本にしている仮想環境の構築例 バージョンを指定した仮想環境の共有方法 ついでにconda command 今までは教材に教わるがままにDockerで環境構築してたんですが、jupyterやOpennMMのようにコンテナ外でブラウザを使うようなパッケージの設定は私のような素人にはまだツラいです。。 というわけで、取り急ぎminicondaでサクッと構築環境を再現するためのメモです。 構築環境 pymol conda create -n pymol -c conda-forge python=3.10 pymol-open-source openmm (with PyMOL) con…

下記のコードではJupyter Labを使っています。 matplotlibの他に、ipymplが必要なので、pip install ipymplでインストールしてください。 コードを完全に理解していないため、解説は他の記事を参照してください。 マウスでクリックした時の、回数、座標、そのときの二次元ヒストグラムのCountsを取得するコード。 %matplotlib widget import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #データ生成 np.random.seed(0) x = np.random.normal(0,1,10000) …

こんにちは。ChatGPTがリリースされてからLLM以外の技術トピックをめっきりキャッチアップしなくなってしまい、まずいなと思いつつモチベが上がらない日々を過ごしています。今回はそんなLLMを使ったWEBアプリを作ってみたので、その内容を紹介しようと思います。 サマリ きっかけ 作成手順 前提 EC2インスタンスを作成し、VSCodeからSSH接続をする EC2でdockerコンテナを立てる JupyterLabを立ち上げる Streamlitを使ってペルソナ作成・リサーチアプリを立ち上げる 所感 サマリ OpenAI APIを用い、GPT-3.5を使って商品情報を入力するとそれに合わせたペル…

こんにちは！TECH Street編集部です！ 2023年6月8日（木）に開催した、 「GitHub勉強会～最新情報・GitHub Copilot・GitHub Codespacesなど～」のイベントレポートをお届けします。GitHubの最新情報やGitHub CopilotによるAIのコード補完の話などいただきましたので、ぜひご覧ください。 登壇者はこの方！岩永かづみさん／ZEN Architects 所属 早速、内容を紹介いたします！ GitHub最新情報 まずは、GitHubのおさらい 開発・運用を支えるセキュリティ機能 ここ数年のリリースの勢い ここ最近の注目 GitHub Copil…

第一原理計算パッケージ関連 VASP VASPの出力ファイルからDOS分布を書いてみた（備忘録） - Qiita pymatgenを用いてVASP POSCARファイルからdensityを計算する - Qiita p4vaspをWSLにインストールする方法 - Qiita 第一原理パッケージ VASP のINCARファイルでよく用いられるタグのテンプレート化 - Qiita VASPの出力ファイルDOSCARからLDOSとPDOSを整理するスクリプト - Qiita DFTとは？初心者向けチュートリアル、開発に役立つ情報、ツール、実例などのトピック集（2ページ目） - Qiita ASE AS…

Google Colaboratory (Colab) ノートブック作成 ノートブック 使い方 記述 プログラム記述 テキスト記述 ショートカット モード変更 セル テキストモード→コードモード セル コードモード→テキストモード セルの追加 上行追加 下行追加 セルの削除 セル コメント行 実行 セル 実行 全セル 実行 カレントセルより全上行 実行 カレントセルより全下行 実行 外部ファイルの扱い Colabへファイルをアップロード Colab 上のファイルをダウンロード ファイルへアクセスする方法 Google ドライブにマウント(連携) 未インストールライブラリ GPU/TPU 使用 …

JupyterLab Jupyter Lab インストール Jupyter Lab 起動 Jupyter Lab 日本語化 1. 日本語化ライブラリ インストール 2. Jupyter Lab 起動 3. 日本語にする Jupyter Lab 終了 使い方 作業ディレクトリと利用方法選択 プログラム記述 プログラム実行 セル エディットモード/コマンドモード エディットモード：『enter』キー コマンドモード：『esc』キー ファイル名 編集 ファイル保存 文章記述 Markdown セル 「Code」→「Markdown」切替え セル 「Markdown」→「Code」切替え Extens…

梅雨の時期でジメジメしてきましたね。なかなか外にでかけづらいので休日はティアキンに精を出したいと思っているエンジニアリングマネージャの猪子です。 ある程度経験を積んだエンジニアであれば、過去何回か案件や通常業務で利用する技術の選定をしたことがあるかと思います。 本記事ではInsight Edgeにおける技術・アーキテクチャの採用指針や実際に採用した技術について紹介したいと思います。 採用技術・アーキテクチャを決める軸 企業でメインとして利用する技術や案件で採用するアーキテクチャを決める為の基準は非常に重要で、判断を間違うと著しく開発効率が下がったり、更に悪い状況だとサービス継続が危ぶまれる場合…

はじめに P計画 Pythonの数式処理ライブラリSymPyには力学系を取り扱うためのsympy.physics.mechanicsというモジュールがあります（以降，“SymPy Mechanics”とも呼びます）。本ブログでは前回，このSymPy Mechanicsの仕組みを活用して車輪形倒立振子の運動方程式を導出しました。 前回の最後に「次回はシミュレーションとアニメーションを扱う」と宣言していましたが，やはり，(i) 線形制御理論を活用した制御設計のためには線形化による状態空間モデルが必須であるとの思いから，また，(ii) SymPy Mechanicsには運動方程式を線形化する仕組みも…

はじめに P計画 前々回，前回にて台車形倒立振子の運動方程式を導出し，シミュレーション，アニメーション，線形化，最適レギュレータの作り方について書き散らして参りました。本記事以後，いよいよ台車形から車輪形の倒立振子に歩みを進め，運動方程式の導出，シミュレーション，アニメーションについて書いていきます。ただし本記事では紙面（？）の都合上，SymPyにおいて力学系をシステマティックに取り扱うsympy.physics.mechanicsというモジュールを用いた運動方程式の導出に焦点を当て，シミュレーションとアニメーションは次回に譲りたいと思います。 まだまだシミュレーションでしかありませんが，ここ…