Telegram Group & Telegram Channel
🔥 Холивар: Jupyter Notebook — «мертв» или «живее всех живых»?

С каждым годом всё больше говорят, что Jupyter — «игрушка для новичков», «ад для reproducibility», «debug невозможен», и ему нет места в продакшне. Но с другой стороны — это удобство, интерактивность и быстрое прототипирование.

😡 Одна из проблем, с которой сталкиваются многие — это слияние ноутбуков и git-конфликты, которые могут превращать работу в настоящий кошмар. Если вам это знакомо, значит, вы просто ещё не попробовали nbdime.

Это набор утилит, которые делают сравнение и слияние ноутбуков человеческим:
nbdiff — сравнение ноутбуков прямо в терминале
nbdiff-web — визуальное сравнение с рендером ячеек
nbmerge — трёхсторонний merge с автоматическим разрешением конфликтов
nbmerge-web — тот же merge, но в браузере
nbshow — удобный просмотр ноутбука в консоли

📌 Если до этого вы просто коммитили .ipynb «как получится» — попробуйте, это может изменить ваше мнение о Jupyter.

А теперь по-честному: используете ли Jupyter в 2025?
Давайте обсужим в комментариях! ⤵️
Инструкция о том, как оставить комментарий: https://www.tg-me.com/tw/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6244

❤️ — Без Jupyter не обойтись, он мой главный инструмент
👍 — Ушёл на другие решения, Jupyter — это прошлый век
🤔 — Не могу выбрать, использую и Jupyter, и другие инструменты

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6395
Create:
Last Update:

🔥 Холивар: Jupyter Notebook — «мертв» или «живее всех живых»?

С каждым годом всё больше говорят, что Jupyter — «игрушка для новичков», «ад для reproducibility», «debug невозможен», и ему нет места в продакшне. Но с другой стороны — это удобство, интерактивность и быстрое прототипирование.

😡 Одна из проблем, с которой сталкиваются многие — это слияние ноутбуков и git-конфликты, которые могут превращать работу в настоящий кошмар. Если вам это знакомо, значит, вы просто ещё не попробовали nbdime.

Это набор утилит, которые делают сравнение и слияние ноутбуков человеческим:
nbdiff — сравнение ноутбуков прямо в терминале
nbdiff-web — визуальное сравнение с рендером ячеек
nbmerge — трёхсторонний merge с автоматическим разрешением конфликтов
nbmerge-web — тот же merge, но в браузере
nbshow — удобный просмотр ноутбука в консоли

📌 Если до этого вы просто коммитили .ipynb «как получится» — попробуйте, это может изменить ваше мнение о Jupyter.

А теперь по-честному: используете ли Jupyter в 2025?
Давайте обсужим в комментариях! ⤵️
Инструкция о том, как оставить комментарий: https://www.tg-me.com/tw/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6244

❤️ — Без Jupyter не обойтись, он мой главный инструмент
👍 — Ушёл на другие решения, Jupyter — это прошлый век
🤔 — Не могу выбрать, использую и Jupyter, и другие инструменты

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6395

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from tw


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA