KH
Size: a a a
2020 May 07
2020 May 10
КВ
Всем привет!
Подскажите, у кого-то был опыт прикрутить julia в JupyterHub внутри докер контейнера? У меня получилось но:
- образ собирается через раз, каждый раз выплевывая разные ошибки
- почему-то для каждого пользователя pkg нужно ставить отдельно. Хотя пути и прочее все прописано....
Может быть кто-то встречал уже готовые докерфайлы?
Подскажите, у кого-то был опыт прикрутить julia в JupyterHub внутри докер контейнера? У меня получилось но:
- образ собирается через раз, каждый раз выплевывая разные ошибки
- почему-то для каждого пользователя pkg нужно ставить отдельно. Хотя пути и прочее все прописано....
Может быть кто-то встречал уже готовые докерфайлы?
АО
Хм, я с jupyterlab собирал, все было изи
АО
Но правда там был здоровенный образ, в котором сразу все было, поэтому чисто Julia часть надо выдирать отдельно.
Ну и там был один пользователь, возможно это упрощало ситуацию.
Ну и там был один пользователь, возможно это упрощало ситуацию.
КВ
Но правда там был здоровенный образ, в котором сразу все было, поэтому чисто Julia часть надо выдирать отдельно.
Ну и там был один пользователь, возможно это упрощало ситуацию.
Ну и там был один пользователь, возможно это упрощало ситуацию.
Ну у меня тоже все вместе...
VG
кто-нибудь пробовал https://nteract.io/ ?
Интересно, а есть какие-то более сложные примеры реактивных вычислений на больших данных?
VG
Типа: посчитали сумму элементов большого массива, потом вставили в массив новый элемент, и сумма быстро пересчиталась, без повторного перебора по всем элементам - просто прибавилось значение нового элемента?
RS
Типа: посчитали сумму элементов большого массива, потом вставили в массив новый элемент, и сумма быстро пересчиталась, без повторного перебора по всем элементам - просто прибавилось значение нового элемента?
автоматически? вряд ли. Если только под какой-то узко специализированный продукт. Но почему бы не сделать собственный вариант сохранения итераций в кэше?
VG
Что именно сохранять в кэше?
VG
И как отследить тип изменений? Например поменяли значение одного элемента в центре массива? Тогда надо вычесть старое и прибавить новое.
RS
И как отследить тип изменений? Например поменяли значение одного элемента в центре массива? Тогда надо вычесть старое и прибавить новое.
об этом речи не было. Если бы имелась в виду обработка пакета данных, то можно было бы, в зависимости от того, что вычисляем, предыдущий результат и метаданные сохранить в кэше. Изменение данных по цепочке зависимостей - это несколько иная задача
VG
По цепочке зависимостей - Observables могут отследить только наличие изменений, но не их тип.
RS
или я что-то не понимаю, или вопрос не о том. Observables, вроде бы, механизм активации обработчиков - https://juliagizmos.github.io/Observables.jl/latest/ . Если он программируется вручную, то цепочки активатор-обработчик будут сделаны ровно для того, что задано логикой обновления.
2020 May 11
IV
кто-нибудь пробовал https://nteract.io/ ?
Пробовал. И перешел в юпитер лаб. Кмк, фунуционал нтеракт сильно уступает юпитеру.
AM
What should I read in order to / Что мне почитать, чтобы:
1. Understand basics of Julia / Понять основы языка Julia ?
1.1 ThinkJulia: https://benlauwens.github.io/ThinkJulia.jl/latest/book.html
1.2 QuantEcon parts: https://julia.quantecon.org/
1.3 Zero2Hero Julia: https://www.youtube.com/watch?v=Fi7Pf2NveH0
1.4 Julia wiki: https://en.wikibooks.org/wiki/Introducing_Julia
1.5 From zero to Julia: https://techytok.com/from-zero-to-julia/
1.6 Jane Herriman intro to Julia: https://www.youtube.com/watch?v=8h8rQyEpiZA
1.7 Introduction to Computational Thinking with Julia, with applications to
modelling the COVID-19 pandemic: https://github.com/mitmath/6S083
2. Understand Julia more deeply / Лучше понять некоторые тонкие аспекты Julia?
2.1 Chris Rachauckas tutorial: https://ucidatascienceinitiative.github.io/IntroToJulia/
2.2 Tom Kwong. Hands-on Design Patterns and Best Practices with Julia.
2.3 Malcolm Sherrington. Mastering Julia.
2.4 Julia workshop 2019 (Finland): https://github.com/crstnbr/JuliaOulu20
2.5 D.P.Sanders workshop: https://github.com/dpsanders/hands_on_julia
2.6 Metaprogramming workshop: https://youtu.be/SeqAQHKLNj4
3. Learn some applications to specific branches of mathematics / Узнать больше о
приложениях к некоторым областям математики?
3.1 Linear algebra / Линейная алгебра:
3.1.1 Introduction to applied linear algebra: vectors, matrices and least
squares http://vmls-book.stanford.edu/
3.1.2 Folkmar Bornemann: Numerical Linear Algebra. A Concise Introduction with MATLAB and Julia
3.1.3 MODERN APPLICATIONS OF NUMERICAL LINEAR ALGEBRA METHODS: https://github.com/ivanslapnicar/GIAN-Applied-NLA-Course
3.2 Differential equations, dynamical systems / Дифуры и динамич. системы:
3.2.1 DynamicalSystems.jl tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=13hqE_1a158
3.2.2 DifferentialEquations tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=13hqE_1a158
3.2.2 Partial Differential Equations tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=13hqE_1a158
3.3 Optimization / Оптимизация:
3.3.1 Kochenderfer, Wheeler : Algorithms for Optimization
3.3.2 Kwong: Julia Programming for Operations Research, 2nd Edition
3.4 Data science / Наука о данных:
3.4.1 Data science workshop: https://youtu.be/SLE0vz85Rqo
3.4.2 Queryverse workshop: https://www.youtube.com/watch?v=OFPNph-WxLM
3.5 Statistics, bayesian, etc / Статистика, байесовский подход и др.:
3.5.1 Statistics with julia: https://github.com/h-Klok/StatsWithJuliaBook
3.5.2 Turing language tutorials: https://turing.ml/dev/tutorials/
3.5.3 Statistical rethinking in Julia: https://github.com/StatisticalRethinkingJulia/StatisticalRethinking.jl
3.6 Calculus, symbolic computations, ... / Анализ, символьные вычисления:
3.6.1 Calculus with julia : http://calculuswithjulia.github.io/
4. Ecosystem, packages, etc / Экосистема, пакеты и иное:
4.1 How to write a package (Rackauckas) https://youtu.be/QVmU29rCjaA
4.2 How to install https://youtu.be/oyx8M1yoboY
1. Understand basics of Julia / Понять основы языка Julia ?
1.1 ThinkJulia: https://benlauwens.github.io/ThinkJulia.jl/latest/book.html
1.2 QuantEcon parts: https://julia.quantecon.org/
1.3 Zero2Hero Julia: https://www.youtube.com/watch?v=Fi7Pf2NveH0
1.4 Julia wiki: https://en.wikibooks.org/wiki/Introducing_Julia
1.5 From zero to Julia: https://techytok.com/from-zero-to-julia/
1.6 Jane Herriman intro to Julia: https://www.youtube.com/watch?v=8h8rQyEpiZA
1.7 Introduction to Computational Thinking with Julia, with applications to
modelling the COVID-19 pandemic: https://github.com/mitmath/6S083
2. Understand Julia more deeply / Лучше понять некоторые тонкие аспекты Julia?
2.1 Chris Rachauckas tutorial: https://ucidatascienceinitiative.github.io/IntroToJulia/
2.2 Tom Kwong. Hands-on Design Patterns and Best Practices with Julia.
2.3 Malcolm Sherrington. Mastering Julia.
2.4 Julia workshop 2019 (Finland): https://github.com/crstnbr/JuliaOulu20
2.5 D.P.Sanders workshop: https://github.com/dpsanders/hands_on_julia
2.6 Metaprogramming workshop: https://youtu.be/SeqAQHKLNj4
3. Learn some applications to specific branches of mathematics / Узнать больше о
приложениях к некоторым областям математики?
3.1 Linear algebra / Линейная алгебра:
3.1.1 Introduction to applied linear algebra: vectors, matrices and least
squares http://vmls-book.stanford.edu/
3.1.2 Folkmar Bornemann: Numerical Linear Algebra. A Concise Introduction with MATLAB and Julia
3.1.3 MODERN APPLICATIONS OF NUMERICAL LINEAR ALGEBRA METHODS: https://github.com/ivanslapnicar/GIAN-Applied-NLA-Course
3.2 Differential equations, dynamical systems / Дифуры и динамич. системы:
3.2.1 DynamicalSystems.jl tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=13hqE_1a158
3.2.2 DifferentialEquations tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=13hqE_1a158
3.2.2 Partial Differential Equations tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=13hqE_1a158
3.3 Optimization / Оптимизация:
3.3.1 Kochenderfer, Wheeler : Algorithms for Optimization
3.3.2 Kwong: Julia Programming for Operations Research, 2nd Edition
3.4 Data science / Наука о данных:
3.4.1 Data science workshop: https://youtu.be/SLE0vz85Rqo
3.4.2 Queryverse workshop: https://www.youtube.com/watch?v=OFPNph-WxLM
3.5 Statistics, bayesian, etc / Статистика, байесовский подход и др.:
3.5.1 Statistics with julia: https://github.com/h-Klok/StatsWithJuliaBook
3.5.2 Turing language tutorials: https://turing.ml/dev/tutorials/
3.5.3 Statistical rethinking in Julia: https://github.com/StatisticalRethinkingJulia/StatisticalRethinking.jl
3.6 Calculus, symbolic computations, ... / Анализ, символьные вычисления:
3.6.1 Calculus with julia : http://calculuswithjulia.github.io/
4. Ecosystem, packages, etc / Экосистема, пакеты и иное:
4.1 How to write a package (Rackauckas) https://youtu.be/QVmU29rCjaA
4.2 How to install https://youtu.be/oyx8M1yoboY
👍
2020 May 13