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/us/Библиотека data scientist’а | 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/us/Библиотека data scientist’а | 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 data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


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