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jupyter笔记本的计算重现性来自生物医学出版物
批准OAC H：我们解决了2个级别的计算可重复性：（i）使用完全自动化的w orkflows，分析了与生物医学文献库PubMed中心索引的jupyter笔记本的计算可取性。，我们通过挖掘文章的全文，试图在github上找到它们，并试图在尽可能接近原始的环境中重新运行它们，从而确定了此类笔记本。我们记录了繁殖成功和例外，并探讨了笔记本上的可调性与笔记本或出版物中的V aria b les r之间的关系。（ii）这项研究本身本身是在PubMed Central上两次使用相同的方法，在2年的时间内，基本上使用了相同的方法，在此期间，PubMed Central在PubMed索引的jupyter笔记本的语料库以一种高度动态的方式增长。
图像和视频生成的第一个开发套件ai〜稳定扩散，...
9瓷砖用于图像编辑和处理（线条艺术，面部变化等）：背景替换10参考图像编辑和处理（线条艺术，面部，面部变化等）：面部替换a 11 stable视频扩散txt2img txt2img图像从文本a 12 txt2Video生成text2vide x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Imbory ot gpu becarty x a text x a overative有。 Python版本A 14 TXT2IMG（Jupyter）从文本生成图像。 Jupyter notebook version A 15 Img2img(jupyter) Image generation from images A 16 mask (jupyter) Image replacement with partial mask × error 17 clip guidance (jupyter) Background replacement A 18 Multiprompting (jupyter) Background replacement, multi A 19 variants (jupyter) Background changes in several patterns A 20 Animation animation generation B credit is required 21 rest api: Account rest method检查帐户状态，例如使用https 22 REST API提出请求的信用次数：TXT2IMG REST方法从文本A 23 REST API生成图像：IMG2IMG REST方法生成图像B信用brect of Sirmine brect
TENSORFLOW AMPERE® 人工智能优化器 (AIO)
首先将 AIO_NUM_THREADS 设置为请求的值。$ export AIO_NUM_THREADS=16 $ cd ~/aio-examples/ $ bash download_models.sh $ bash start_notebook.sh 如果您在云实例上运行 Jupyter Notebook Quickstart，请确保您的计算机已打开端口 8080，并在本地设备上运行：$ ssh -N -L 8080:localhost:8080 -Iyour_user@xxx.xxx.xxx.xxx 使用浏览器指向 Jupyter Notebook 启动器打印出的 URL。您将在 /classification 和 /object detection 文件夹下找到 Jupyter Notebook 示例 (examples.ipynb)。
安装Anaconda Anaconda Navigator
Install Anaconda..........................................................................................................................1 Anaconda Navigator...................................................................................................................1 Anaconda Command Prompt......................................................................................................4 Jupyter Lab..................................................................................................................................6 References...................................................................................................................................9
OpenShift AI 教程 - 欺诈检测示例
请注意，可以通过单击启动独立笔记本服务器链接、选择笔记本图像并单击启动服务器来启动 Jupyter 笔记本。但是，这将是一次性的 Jupyter 笔记本，单独运行。要实施数据科学工作流程，您必须创建一个数据科学项目（如以下过程所述）。项目允许您和您的团队在分离的命名空间内组织和协作资源。您可以从项目中创建多个工作台，每个工作台都有自己的 IDE 环境（例如，JupyterLab），每个工作台都有自己的连接和集群存储。此外，工作台可以与管道和模型服务器共享模型和数据。
人工智能参考架构
和来自 NGC 的应用程序（NVIDIA GPU Cloud） • • 完整的 AI 用户环境（Kuberne- tes (K8s) 支持、SLURM 支持、监控、科学库、编译器、分析器、调试器） • • 通过开放云 API 控制基础设施 • • 从单一界面管理整个基础设施，包括计算、存储和网络。• • 全面监控和警报 全面监控和警报 • • 支持虚拟机（用于培训和 POC）以及裸机配置 • • Web UI 门户支持文件传输、工作负载管理以及按需 VNC、RStudio 和 Jupyter 支持。按需 VNC、RStudio 和 Jupyter 支持。• • 无单点故障/零接触 无单点故障/零接触配置/滚动升级/零配置/滚动升级/零停机时间
环境管理杂志
该代码是在Python和Jupyter Notebook [7]中创建的，可以用作未来ML应用程序的模板。在《代码海洋胶囊》中，我们包括了jupyter笔记本和python脚本，以便其他人可以复制与原始研究中相同的结果。该软件有两个部分。第一部分实现了五个ML模型（Logistic回归（LR），K -Neart最邻居（KNN），幼稚的贝叶斯（NB），随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBOOST））。在第二部分中实施了两个深度学习模型（多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN））。将这些模型的性能与准确性，精度，召回和F1得分进行了比较。之后，探索了最佳模型的特征重要性，特征相关性，可变聚类，混淆矩阵和内核密度估计（KDE）。
Julia 用于高性能计算
摘要. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................................................2 步骤 1：下载并安装 Julia.....................................................................................................................................................................2 步骤 2：打开 Julia 命令行.....................................................................................................................................................................2 步骤 3：将 Julia 添加到 Jupyter Notebook.....................................................................................................................................................................2 步骤 4：下载并安装 Anaconda 及产品。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3. 当前实际用例 . ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8
Ceph - 基础设施存储
云基础设施：OpenStack、K8s、OpenShift 代码存储库、容器注册表、GitOps、Agile Infra 监控：Open Search、Kafka、Grafana、InfluxDB、Kibana 文档存储库//Web：Indico、Drupal、WordPress 分析：HTCondor、Slurm、Jupyter Notebooks、Apache Spark