Ce répertoire a maintenant un site web associé, où tout le matériel de cours peut être trouvé au format vidéo et textuel.
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Pour pouvoir suivre les exercices, vous aurez besoin d'un ordinateur portable avec Miniconda (une version minimale d'Anaconda) et plusieurs packages Python installés. Les instructions suivantes fonctionneront telles quelles pour les utilisateurs de Mac ou Ubuntu Linux, les utilisateurs de Windows devront installer et travailler dans le terminal Git BASH.
Veuillez-vous rendre sur le site web d'Anaconda. Téléchargez et installez la dernière version de Miniconda pour Python 3.7 pour votre système d'exploitation.
wget <http:// link to miniconda>
sh <miniconda*.sh>Une fois que Miniconda est prêt, consultez le répertoire des cours et procédez à la mise en place de l'environnement :
git clone https://github.com/Atcold/NYU-DLSP20Changez le répertoire (cd) dans le dossier du cours, puis tapez :
# cd NYU-DLSP20
conda env create -f environment.yml
source activate NYU-DLDans le terminal lancez :
jupyter labOu bien pour l'interface classique :
jupyter notebookLes *Notebooks Jupyter * sont utilisés tout au long de ces conférences pour l'exploration et la visualisation des données. Nous utilisons des styles sombres pour GitHub et Jupyter Notebook. Nous vous conseillons de faire de même sinon les rendus risques d’être moches. JupyterLab a un thème sombre intégré sélectionnable, il vous suffit donc d'installer quelque chose si vous voulez utiliser l'interface classique. Pour voir le contenu de manière appropriée dans l'interface classique, installez ce qui suit :
- Notebooks Jupyter thème sombre ;
- GitHub thème sombre et commentez le bloc de code
invert #fff to #181818.