Kilang forex adx

Binder adalah yang terbaik untuk dataset kecil yang sama ada disimpan dalam repositori Git anda atau terletak di URL awam. Datalore termasuk sistem kawalan versi yang direka dengan baik. Walau bagaimanapun, anda tidak boleh memaparkan "perbezaan" antara versi, yang bermaksud anda kilang forex adx perlu membuat perbandingan secara manual. Azure menggunakan antara muka komputer asli Jupiter, kilang forex adx. Ukuran maksimum setiap dataset ialah 20 GB, dan Kernel tunggal boleh mengakses banyak dataset. Anda boleh membuat data peribadi atau awam. Berdasarkan fakta jumlahnya tinggi tetapi penyebarannya sangat rendah, kilang forex adx. Walau bagaimanapun, bekerja di Colab sebenarnya terasa sangat berbeza untuk bekerja di Jupiter Notebook: Atau, anda boleh meminta Kaggle untuk memasukkan pakej tambahan dalam pemasangan lalai mereka. Anda suka antara muka Notebook Jupiter yang sedia ada:

Keupayaan untuk berkolaborasi: Adakah perkhidmatan ini membolehkan anda menjemput seseorang untuk berkolaborasi pada komputer riba, dan bolehkah kolaborasi berlaku dalam masa nyata? Kinerja pelan percuma: Adakah ia memberi anda akses kepada GPU yang berguna untuk belajar mendalam? Berapa banyak ruang cakera dimasukkan? Berapa lama sesi boleh dijalankan?


Ukuran maksimum setiap dataset ialah 20 GB, dan Kernel tunggal boleh mengakses banyak dataset. Jika anda memilih untuk membuat Kernel anda awam, sesiapa sahaja boleh mengaksesnya tanpa membuat akaun Kaggle, dan sesiapa yang mempunyai akaun Kaggle boleh memberi komen pada Kernel anda atau menyalinnya ke akaun mereka sendiri. Selain itu, Kaggle juga menyediakan anda dengan halaman profil awam, yang memaparkan semua kernels dan dataset awam anda.

Anda boleh menjalankan sebarang buku nota dalam repositori, walaupun apa-apa perubahan yang anda buat tidak akan disimpan kembali ke repositori. Anda tidak perlu membuat akaun dengan Binder dan anda tidak perlu menjadi pemilik repositori, walaupun repositori mesti memasukkan fail konfigurasi yang menentukan keperluan pakejnya.

Persamaan antaramuka: Jika perkhidmatan menyediakan antara muka "Jupiter seperti" bukannya antara muka Jupyter asli, bagaimana persamaannya adalah antara muka untuk Jupiter? Ini memudahkan pengguna Jupyter yang sedia ada untuk beralih kepada perkhidmatan ini. Pintasan papan kekunci: Adakah perkhidmatan ini menggunakan pintasan papan kekunci yang sama seperti Jupiter Notebook? Ciri-ciri yang hilang: Adakah terdapat apa-apa yang boleh dilakukan oleh Jupiter Notebook bahawa perkhidmatan ini tidak menyokong? Ciri-ciri yang ditambah: Adakah terdapat perkhidmatan yang boleh dilakukan bahawa Jupiter Notebook tidak menyokong?

Tidak ada batasan khusus untuk jumlah ruang cakera, walaupun mereka meminta anda untuk tidak memasukkan "fail yang sangat besar" lebih daripada beberapa ratus megabyte. Pengikat boleh lambat dilancarkan, terutamanya apabila ia dijalankan pada repositori yang baru dikemas kini. Sesi akan ditutup selepas 20 minit tidak aktif, walaupun mereka boleh berlari selama 12 jam atau lebih.

Binder mempunyai dokumentasi yang luas. Sokongan komuniti boleh didapati melalui sembang Gitter dan forum Wacana, dan isu produk dikesan pada GitHub. Jika buku nota anda sudah disimpan di repositori awam GitHub, Binder adalah cara paling mudah untuk membolehkan orang lain berinteraksi dengan mereka.

Kerana Kernels belum menyertakan bar menu atau bar alat, banyak tindakan hanya boleh dilakukan dengan menggunakan pintasan papan kekunci atau palet perintah. Kernels termasuk sistem kawalan versi ringan. Setiap kali anda ingin menyimpan kerja anda, ada butang "komit" yang menjalankan keseluruhan buku nota dari atas ke bawah dan menambah versi baru kepada sejarah. Anda boleh terus bekerja semasa proses ini berlangsung, yang penting untuk notebook lama.

Python 2 dan 3, R, Julia, dan mana-mana bahasa lain yang disokong oleh Jupiter. Anda boleh menentukan keperluan pakej tepat anda menggunakan fail konfigurasi seperti persekitaran. Binder menggunakan antara muka komputer asli Jupiter. Binder menggunakan semua pintasan papan kekunci yang sama seperti Jupiter. Jika dataset anda berada dalam repositori Git yang sama, maka secara automatik akan tersedia dalam Binder. Jika dataset anda tidak berada dalam repositori itu tetapi boleh didapati di mana-mana URL awam, maka anda boleh menambah fail khas ke repositori yang memberitahu Binder untuk memuatkan dataset anda.

Jika anda hanya mahu ringkasan ringkas, lihat jadual perbandingan. Kriteria untuk perbandingan Berikut adalah kriteria yang saya bandingkan setiap enam perkhidmatan: Bahasa yang disokong: Adakah perkhidmatan ini menyokong sebarang bahasa pengaturcaraan selain Python? Keupayaan untuk memasang pakej: Adakah perkhidmatan ini membolehkan anda memasang pakej tambahan atau versi pakej tertentu, di luar yang telah dipasang?

Binder mempunyai garis panduan penggunaan lain, termasuk had pengguna serentak untuk mana-mana repositori yang diberikan. Walau bagaimanapun, anda mempunyai pilihan untuk menyediakan penyebaran BinderHub anda sendiri, yang dapat memberikan fungsi yang sama seperti Binder semasa membolehkan anda menyesuaikan persekitaran seperti meningkatkan sumber pengiraan atau membenarkan fail persendirian.

Kemudahan bekerja dengan dataset: Seberapa mudah perkhidmatan ini menjadikannya berfungsi dengan dataset anda sendiri? Akses Internet: Adakah perkhidmatan ini memberi anda akses Internet dari dalam Notebook, supaya anda boleh membaca data dari URL apabila diperlukan? Keupayaan untuk bekerja secara persendirian: Adakah perkhidmatan ini membolehkan anda menyimpan kerja anda secara peribadi? Keupayaan untuk dikongsi secara terbuka: Adakah perkhidmatan ini memberi ruang kepada anda untuk berkongsi karya anda secara terbuka?


Walau bagaimanapun, bekerja di Colab sebenarnya terasa sangat berbeza untuk bekerja di Notebook Jupiter: Kebanyakan item menu berbeza. Colab telah menukar beberapa terminologi standard "runtime" bukan "kernel", "sel teks" dan bukannya "markdown cell", dan lain-lain.



Colab telah mencipta konsep baru yang anda perlu fahami, seperti "mod permainan.


Kaggle Kernels Kaggle terkenal sebagai platform untuk pertandingan sains data. Walau bagaimanapun, mereka juga menyediakan perkhidmatan percuma yang dipanggil Kernels yang boleh digunakan secara bebas daripada pertandingan mereka. Selepas membuat akaun Kaggle atau log masuk dengan Google atau Facebook, anda boleh membuat Kernel yang menggunakan sama ada antara muka notebook atau skrip, walaupun saya memberi tumpuan kepada antara muka notebook di bawah. Python 3 sahaja dan R. Beratus-ratus pakej datang sebelum dipasang, dan anda boleh memasang pakej tambahan menggunakan pip atau dengan menentukan repositori GitHub pakej.

Walau bagaimanapun, sebarang pakej tambahan yang anda pasangkan perlu dipasang semula pada permulaan setiap sesi. Sebagai alternatif, anda boleh meminta Kaggle untuk memasukkan pakej tambahan dalam pemasangan lalai mereka. Secara visual, antara muka Kernels kelihatan berbeza daripada antara muka Jupyter. Tidak ada bar menu atau bar alat di bahagian atas skrin, terdapat bar sisi yang dilipat di sebelah kanan untuk menyesuaikan tetapan, dan ada konsol yang berlabuh di bawah buku nota.

kilang forex adx

Keupayaan untuk menaik taraf untuk prestasi yang lebih baik: Bolehkah anda membayar perkhidmatan ini untuk mengakses lebih banyak sumber pengiraan? Dokumentasi dan sokongan teknikal: Adakah perkhidmatan itu didokumentasikan dengan baik? Bolehkah anda menghubungi seseorang jika anda mengalami masalah? Binder Binder adalah perkhidmatan yang disediakan oleh Projek Binder, yang merupakan ahli ekosistem sumber terbuka Projek Jupiter. Ia membolehkan anda untuk memasukkan URL mana-mana repositori Git awam, dan ia akan membuka repositori itu dalam antara muka Jupiter Notebook asli.

Bagaimanapun, Binder tidak menyokong mengakses kumpulan data peribadi. Tidak, kerana ia hanya berfungsi dengan repositori Git awam. Jika anda ingin bekerja dengan seseorang di dalam buku nota yang sama dan repositori anda dihoskan di GitHub, maka anda boleh menggunakan aliran kerja permintaan tarik biasa.

kilang forex adx

Ciri kawalan dan kolaborasi versi yang disertakan juga merupakan penambahan yang bagus, walaupun tidak sepenuhnya dipaparkan. Selagi anda masuk ke Google, anda dapat dengan cepat memulakan dengan membuat buku nota kosong, memuat naik buku nota yang ada, atau mengimport buku nota dari mana-mana repositori GitHub awam.

Anda boleh menyimpan Kernel anda secara peribadi tetapi menjemput pengguna Kaggle tertentu untuk melihat atau mengeditnya. Tidak ada kolaborasi masa nyata: Ia lebih seperti mengerjakan salinan berasingan Kernel, kecuali bahawa semua tindakan ditambah kepada sejarah versi yang sama.

Walaupun anda tidak dapat menamakan versi, anda boleh memaparkan "perbezaan" antara mana-mana dua versi. Anda boleh memuat naik dataset ke Kaggle dari komputer tempatan anda, URL, atau repositori GitHub, dan ia akan dihoskan secara percuma oleh perkhidmatan Kaggle lain yang dipanggil Dataset. Anda boleh membuat data peribadi atau awam. Mana-mana dataset yang anda muat naik, serta mana-mana set data awam yang dimuatkan oleh pengguna Kaggle, boleh diakses oleh mana-mana Kernels anda.

Pengguna tidak perlu membuat akaun, dan mereka akan merasa benar di rumah jika mereka sudah tahu bagaimana menggunakan Notebook Jupiter. Walau bagaimanapun, anda perlu mengekalkan had prestasi dan had pengguna dalam fikiran!


Buku nota Colab anda disimpan secara automatik dalam folder khas di Google Drive anda, dan anda juga boleh membuat komputer riba baru terus dari Drive. Python 2 dan 3 dan Swift yang ditambah pada Januari Kernels juga boleh dipasang untuk bahasa-bahasa lain, walaupun proses pemasangan berbeza-beza oleh bahasa dan tidak didokumentasikan dengan baik. Beratus-ratus pakej datang sebelum dipasang, dan anda boleh memasang pakej tambahan menggunakan pip. Secara visual, antara muka Colab kelihatan sama dengan antara muka Jupyter.

Walau bagaimanapun, bekerja di notebook Kernels sebenarnya terasa sangat mirip dengan bekerja di Jupiter Notebook, terutama jika anda selesa dengan pintasan keyboard Jupyter. Juga, ambil perhatian bahawa antara muka yang direka bentuk semula dalam tangkapan skrin di atas tidak lama lagi akan dikeluarkan, yang lebih serupa dengan antara muka Jupyter dan termasuk bar menu yang mudah. Kernels menggunakan semua pintasan papan kekunci yang sama seperti Jupiter.

Anda akan mempunyai 5GB ruang cakera "disimpan" dan 17 GB ruang cakera "sementara", walaupun ruang cakera yang digunakan oleh dataset anda tidak bergantung kepada angka ini. Sesi akan ditutup selepas 60 minit tidak aktif, walaupun mereka boleh berjalan sehingga 9 jam. Kernel mempunyai dokumentasi yang mencukupi. Sokongan boleh didapati melalui borang hubungan dan forum. Selagi anda selesa dengan antara muka yang sedikit berantakan yang telah dipertingkatkan dalam reka bentuk semula, anda akan mempunyai akses kepada persekitaran berprestasi tinggi di mana ia mudah digunakan dengan dataset anda dan berkongsi kerja anda secara terbuka atau menyimpannya secara peribadi .