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Deepnote测评：数据科学家的新IDE
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Thiago Candido 编译：陈之炎、和中华 在利用Deepnote开发了一个Python课程后，我决定采用Deepnote。 免责声明：我不隶属于Deepnote或它的任何成员。 于是，我有了尝试Deepnote的想法，并开始利用它来开发所有的Python课程。 结论 Deepnote是数据科学团队首选IDE（集成开发环境），可以与其它一些非常好的、已经建立的替代方案相媲美。 如果你是Python或Notebook环境的初学者，Deepnote是一个简单易行的起点。 对于数据科学团队来说，我鼓励他们在新建项目中使用它，并与Deepnote人员保持密切联系。
1.3K10发布于 2020-11-09 - 来自专栏机器之心
挑战Jupyter Notebook：云协作、云硬件，上云的Notebook编程环境
Deepnote 官方网站：https://www.deepnote.com/ 如果你是像我一样的数据科学家，你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。 作为一种新工具，DeepNote 能够以更好、更快的方式弥补这些缺陷，所以比现有工具都更适合使用。 下面我们来说一下 DeepNote 中令人兴奋的改进。 DeepNote 的实时协作。 此外，DeepNote 还提供了不同的权限等级：查看、执行、编辑、管理以及所有者。这样就可以大批量控制操作这些笔记本了。 首先，以教学场景为例。 而 DeepNote 再次填补了这一空白！ ? DeepNote 为变量提供了精致的总结。 轻松查看并选择笔记本在何种硬件上运行（https://docs.deepnote.com/）。 DeepNote 理解你的痛苦，可以让你无缝访问基于云的硬件。
2.1K30发布于 2020-03-25 - 来自专栏数据派THU
独家 | Deepnote测评：数据科学家的新IDE
在利用Deepnote开发了一个Python课程后，我决定采用Deepnote。 免责声明：我不隶属于Deepnote或它的任何成员。 于是，我有了尝试Deepnote的想法，并开始利用它来开发所有的Python课程。 我认为我唯一一次运行到终端是：当Deepnote内核进入一个重新启动循环时，我试图通过使用一些bash命令来修复它。 结论 Deepnote是数据科学团队首选IDE（集成开发环境），可以与其它一些非常好的、已经建立的替代方案相媲美。 如果你是Python或Notebook环境的初学者，Deepnote是一个简单易行的起点。 对于数据科学团队来说，我鼓励他们在新建项目中使用它，并与Deepnote人员保持密切联系。
1.9K10发布于 2020-11-03 - 来自专栏州的先生
新一代Notebook神器出现，Jupyter危险了！
官网：https://deepnote.com/ ? 闲篇扯完，下面东哥介绍一下DeepNote的新功能。 1、团队协作 这个功能东哥觉得是 DeepNote 最大的卖点了。 此外，DeepNote 还提供了不同的权限等级：查看、执行、编辑、管理以及所有者。 除了源码控制，DeepNote 笔记本还可以连接云计算数据存储，比如 S3、GCS 以及常用的数据库引擎。 ? 以上就是DeepNote的一些独特特征，很多功能也正在开发，希望它可以越来越好，没准未来会有取代Jupyter Notebook的可能。
89420发布于 2020-10-26 - 来自专栏机器之心
Colab不好用，有人花两年开发了一个新notebook，支持实时协作还更快
与其他 notebook 相比，Deepnote 有三大亮点： 首先是实时协作。为了实现这一点，Deepnote 默认在云端运行。 、GitHub、NASA 在内的机构都已经试用过 Deepnote。 接下来，我们来看下 Deepnote 的具体用法和特点。 集成 Deepnote 提供了一个持续增长的本地集成库，简化了数据源与项目之间的连接过程。数据的轻松访问也是 Deepnote 的设计原则之一。 为此，Deepnote 提供了代码智能工具来帮助你管理复杂的代码。Deepnote 会向你展示函数文档、参数名，并帮助你跳转到函数定义，这样你就能聚焦于问题而不是代码。
1.1K10发布于 2020-11-13 - 来自专栏DeepHub IMBA
3 个可以薅羊毛的在线 Jupyter Notebook环境
Deepnote Deepnote 是一款浏览器Jupyter Notebook，用于与团队协作工作。 Deepnote 适合单人工作，因为 Notebook 功能齐全；然而，它是为了实时工作集成而开发的。 我们来看看整个 Notebook 和 Deepnote 提供的按钮。 Deepnote 本质上是免费使用的；但是，如果您需要更高的机器能力，则需要付款。虽然，我觉得如果只用于自己的个人项目，免费的 Notebook 已经足够了。 您可以在下图中看到 Deepnote 的价格和功能（很贵，哈）。 我们来看看 Deepnote Notebook 的一些功能。我喜欢 Deepnote 的功能之一是它的可视化功能。 Deepnote 还包含一个可视化栏，您可以使用它来创建二维可视化。我会在下图中展示它。
4.1K41发布于 2021-08-20 - 来自专栏技术博客文章
云计算服务详解
以DeepNote举例 DeepNote由一个位于旧金山的小团队开发，它是一种云协作、云硬件，上云的 Notebook 编程环境，可与现有的Jupter兼容，方便部署，并且免费，是新一代的数据科学notebook DeepNote提供的是一种SaaS化的Notebook服务，功能类似Jupyter Notebook，租户在DeepNote上租赁Notebook服务，同时向DeepNote缴纳租金。 二、管理用户 对用户的管理包括用户和权限，DeepNote对权限的管理是把用户绑定为不同的角色，每个角色权限不同。 DeepNote定义了三种角色：Viewer、Member和Admin，其中Viewer权限最少，Admin权限最多。 三、管理服务 DeepNote把每个Notebook用一个Project表示。 四、查看订单与计费 我实际没买DeepNote的服务，因此订单和账单都看不到，暂时不放DeepNote的截图了。
4.6K00编辑于 2021-12-17 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
低资源语言的机器翻译
代码可在GitHub（https://github.com/kingabzpro/French-to-Fongbe-and-Ewe-MT）和Deepnote（https://deepnote.com/publish
1.5K40发布于 2021-10-27 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
掌握数据科学工作流程
在这个工作中，我将在Deepnote中编写代码，Deepnote是一个协作的数据科学笔记本，可以轻松运行可重复的实验。 我们将使用医疗费用数据集进行工作。 使用面向对象编程（OOP） 首先，让我们转到Deepnote并创建一个新项目（如果你还没有帐户，可以免费注册）。 本文中使用的代码可以在GitHub上找到:https://github.com/spierre91/deepnote/blob/main/helper_class_ml.ipynb 结论 在本文中，我们讨论了如何使用面向对象编程来简化数据科学工作流程的部分
44821编辑于 2023-10-26 - 来自专栏软件深度评测
块编辑器和双链笔记如何选择Notion vs Roam Research?FlowUs vs Obsidian
支持嵌入大量第三方软件，比如，Google Drive、Tweet、Loom、Figma、Miro、Invision、Sketch、Excalidraw、Typeform、CodePen、Replit、Hex、Deepnote
6K50编辑于 2022-07-01 - 来自专栏DeepHub IMBA
超参数黑盒（Black-box）优化的Python代码示例
本文代码：https://github.com/spierre91/deepnote/blob/main/hyperparameter_tuning_tutorial.ipynb 作者：Sadrach
90810编辑于 2022-11-11 - 来自专栏老齐教室
用 Python 调用 GPT-3 API
在这项工作中，我将在 Deepnote 中编写代码，它是一个协作数据科学笔记本，使得运行可再现实验非常简单。 安装 GPT-3 首先，让我们到 Deepnote 并创建一个新项目（如果您还没有账户，可以免费注册）。 创建一个名为“GPT3”的项目以及该项目中的一个名为“GPT3_ds”的 notebook。
1.5K20编辑于 2023-03-02 - 来自专栏一行舟
分布式理论
en.wikipedia.org/wiki/Paxos_(computer_science) https://pubs.opengroup.org/onlinepubs/009680699/toc.pdf http://deepnote.me
59520编辑于 2022-08-25 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
Python列表创建的技巧
在这项工作中，我将在Deepnote中编写代码，这是一个协作的数据科学笔记本，可以轻松运行可重现的实验。我们将使用医疗保健费用数据集。 首先，让我们转到Deepnote并创建一个新项目（如果您还没有帐户，可以免费注册）。 https://github.com/spierre91/deepnote/blob/main/list_comp_generators.ipynb 结论 在本文中，我们讨论了通过Pythonic思维改进列表创建的一些有用方法
1.1K10编辑于 2024-04-03
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