영어에서 Jupyter 을 사용하는 예와 한국어로 번역
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Programming
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Computer
Project Jupyter.
프로젝트 주피터는.The Jupyter Project.
Jupyter 프로젝트.The Project Jupyter.
마지막으로 프로젝트 주피터는.Why Jupyter?- 3:29.
홀리님 왜 안되셨어요? 03:29.Setup Instructions for Jupyter Notebook.
실행 명령어: jupyter notebook.Jupyter Nootbooks to write code and other findings.
Jupyter Nootbooks는 코드 및 기타 결과를 작성합니다.You can select either Jupyter or zeppelin.
Jupyter와 zeppelin 중 선택이 가능합니다.Jupyter has support for over 40 programming languages, including Python, R, Julia, and Scala.
Jupyter는 파이썬, R, 줄리아 및 스칼라를 포함한 40개 이상의 프로그래밍 언어를 지원합니다.Also, notice this cool Jupyter Notebook trick.
Note: The code provided in this tutorial has been executed and tested with Python Jupyter notebook.
참고: 이 자습서에서 제공하는 코드는 Python Jupyter 노트북으로 실행되고 테스트되었습니다.I wrote the codes in jupyter notebook, am I right?
나는 jupyter 노트북에 코드를 썼다, 내가 맞아?Notebooks can be shared with others using email, Dropbox, GitHub and the Jupyter Notebook Viewer.
노트북은 다른 이메일, Dropbox, GitHub 및 jupyter 노트북 뷰어를 사용 하 여 공유할 수 있습니다.Cloud Datalab is based on Jupyter and currently supports Python.
Cloud Datalab은 Jupyter를 기반으로 하며 현재 Python을 지원합니다.In the article, he explains preparation of datasets using osm-wayback and osmesa,the creation of CSV-files and loading the data into Jupyter.
이 글에서 Jennings는 osm-wayback과 osmesa를 사용해 데이터 집합을 준비하고, CSV 파일을 생성하고,데이터를 주피터로 불러오는 과정을 설명했습니다.How to Use Your Jupyter Account.
QNAP also provides a JupyterHub app to help you create a Jupyter Notebook-based machine learning development environment for your AI team.
QNAP은 또한, AI 팀이 Jupyter Notebook 기반 머신 러닝 개발 환경을 구축하는 데 도움을 주는 JupyterHub 앱을 제공합니다.The Notebook is now called the Jupyter Notebook!
따라서 이제는 jupyter notebook 이라고 정확한 명칭을 불러야함!Lastly, in 2014, Project Jupyter started as a spin-off project from IPython.
마지막으로, 2014년, 프로젝트 주피터는 IPython의 스핀오프 프로젝트로 시작했습니다.Metatron Discovery allows users to register and use external Jupyter and Zeppelin servers.
Metatron Discovery에서는 Jupyter와 Zeppelin을 등록하여 사용할 수 있도록 기능을 제공하고 있습니다.Chapter 1, First Steps, introduces Jupyter Notebook and demonstrates how you can have access to the data run in the tutorials.
장, '첫 단계'에서는 주피터 노트북을 소개하며 튜토리얼에서 동작되는 데이터에 어떻게 접근할 수 있는지를 보여준다.She serves as a co-editor of The Journalof Open Source Education(JOSE) and co-authored an open source book, Teaching and Learning with Jupyter.
그는 오픈 소스 교육 저널 (The Journal of Open Source Education, JOSE) 에서 공동 편집자로 활동하고 있으며,오픈소스 책인 Teaching and Learning with Jupyter 를 공동 저술하기도 했다.Once you have set up, go to DockerHub and go for an image like jupyter/pyspark-notebook to kickstart your journey with PySpark in Jupyter. .
설정이 완료되면 DockerHub로 이동하여 jupyter/pyspark-notebook과 같은 이미지를 사용하여 JupyterWEB PySpark로 여행을 시작하세요.From the list of Jupyter and Zeppelin servers preregistered by the administrator, select the notebook server that you wish to connect to and use in your workspace and click Done.
관리자가 사전에 등록해 둔 Jupyter, Zeppelin 서버 목록 중에서 본인 워크스페이스에서 연결해서 사용하고자 하는 노트북 서버를 선택 후 마침버튼을 클릭합니다.Hi Jason, it's a great example but if anyone runs it in an IPython/Jupyter notebook they are likely to encounter an I/O error when running the fit step.
안녕하세요 제이슨, 그것은 좋은 예이지만 누군가가 IPython / Jupyter 노트북에서 실행하는 경우 그들은 적합 단계를 실행할 때 I / O 오류가 발생할 가능성이 높습니다.Jupyter uses Python and R? programming languages commonly used in data science? while Zeppelin uses Spark(Scala) to help with real-time and interactive analysis and visualization of data.
Jupyter는 데이터 과학 분야에서 주로 사용하는 Python, R 프로그래밍 언어를, Zeppelin은 Spark(scala) 프로그래밍 언어를 활용하여 실시간으로 인터렉티브하게 데이터를 분석하고 시각화할 수 있도록 도와줍니다.The code in this post is available in the form of Jupyter notebooks in the GitHub WEB although this can be run as a normal program in Python if the reader so wishes.
이 게시물의 코드는 GitHub WEB Jupyter 노트북 형태로 사용할 수 있지만 독자가 원하는 경우 파이썬에서 정상적인 프로그램으로 실행할 수 있습니다.You might still see this popping up in older tutorials and examples of matplotlib, butits use is no longer recommended, especially not when you're using the IPython kernel in your Jupyter notebook.
당신은 여전히 이전 자습서 및 matplotlib의 예에서 팝업이 볼 수 있습니다., 하지만 그것의 사용은 더이상 권장 하지 않습니다., 특히 때 당신의 Jupyter 노트북에 IPython 커널을 사용 하는.For example, you can use Amazon Forecast within a Jupyter notebook with the AWS SDK for Python to create a new predictor, or use the AWS SDK for JavaScript in the Browser to get predictions from within a web or mobile app, or the AWS SDK for Javaor AWS SDK for.
예를 들어, AWS SDK for Python과 함께 Jupyter 노트북 내에서 Amazon Forecast를 사용하여 새 예측기를 생성하거나, 브라우저에서 AWS SDK for JavaScript를 사용하여 웹 또는 모바일 앱 내에서 예측을 생성하거나, AWS SDK for Java 또는 AWS SDK for.For example, you can use Amazon Forecast within a Jupyter notebook with the AWS SDK for Python to create a new predictor, or use the AWS SDK for JavaScript in the Browser to get predictions from within a web or mobile app, or the AWS SDK for Javaor AWS SDK for. NET to add forecast capabilities to an existing enterprise application.
예를 들어, AWS SDK for Python과 함께 Jupyter 노트북 내에서 Amazon Forecast를 사용하여 새 예측기를 생성하거나, 브라우저에서 AWS SDK for JavaScript를 사용하여 웹 또는 모바일 앱 내에서 예측을 생성하거나, AWS SDK for Java 또는 AWS SDK for. NET을 사용하여 기존 엔터프라이즈 애플리케이션에 예측 기능을 추가할 수 있습니다.For example, you can use Amazon Forecast within a Jupyter notebook with the AWS SDK for Python to create a new predictor, or use the AWS SDK for JavaScript in the Browser to get predictions from within a web or mobile app, or the AWS SDK for Java or AWS SDK for. NET to add forecast capabilities to an existing enterprise application.
예를 들어, AWS SDK for Python과 함께 Jupyter 노트북 내에서 Amazon Forecast를 사용하여 새 예측기를 생성하거나, 브라우저에서 AWS SDK for JavaScript를 사용하여 웹 또는 모바일 앱 내에서 예측을 생성하거나, AWS SDK for Java 또는 AWS SDK for. NET을 사용하여 기존 엔터프라이즈 애플리케이션에 예측 기능을 추가할 수 있습니다.
