Jupyter & Google Colab
Jupyter notebooks, markdown, magic commands, Google Colab, GPU, cộng tác, best practices
1Jupyter notebook là gì?
Jupyter notebook là gì?
Câu trả lời
Jupyter notebook là một tài liệu tương tác kết hợp mã có thể thực thi, văn bản được định dạng (Markdown), trực quan hóa và kết quả đầu ra trong một giao diện web. Định dạng .ipynb (IPython Notebook) lưu trữ nội dung dưới dạng JSON, giúp chia sẻ mã và kết quả dễ dàng. Tên Jupyter bắt nguồn từ Julia, Python và R, ba ngôn ngữ được hỗ trợ ban đầu.
2Hai loại ô (cell) chính trong Jupyter notebook là gì?
Hai loại ô (cell) chính trong Jupyter notebook là gì?
Câu trả lời
Jupyter notebook chủ yếu chứa các ô Code để thực thi mã Python và các ô Markdown cho văn bản được định dạng. Các ô Code cho phép chạy mã và hiển thị kết quả trực tiếp. Các ô Markdown hỗ trợ định dạng, tiêu đề, danh sách, liên kết và thậm chí công thức LaTeX để ghi lại công việc.
3Làm thế nào để thực thi một ô trong Jupyter notebook?
Làm thế nào để thực thi một ô trong Jupyter notebook?
Câu trả lời
Phím tắt Shift+Enter là cách tiêu chuẩn để thực thi một ô trong Jupyter. Phím tắt này chạy ô đang hoạt động và tự động chuyển sang ô tiếp theo. Bạn cũng có thể sử dụng Ctrl+Enter để thực thi mà không di chuyển, hoặc nút Run trên thanh công cụ. Các phím tắt này hoạt động trong Jupyter Notebook, JupyterLab và Google Colab.
Magic command nào đo thời gian thực thi của một dòng mã?
Sự khác biệt giữa chế độ Edit và Command trong Jupyter là gì?
+13 câu hỏi phỏng vấn
Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác
Cơ bản về Python
Lập trình Hướng đối tượng Python
Cấu trúc dữ liệu Python
Kiến Thức Cơ Bản về Git
Cơ bản về SQL
Kiến thức cơ bản về NumPy
Cơ bản về Pandas
SQL Joins & Truy vấn nâng cao
Pandas nâng cao
Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn
Trực quan hóa tương tác với Plotly
Thống kê mô tả
Thống kê suy luận
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
ML Có Giám Sát: Hồi Quy
ML Có Giám Sát: Phân Loại
Cây Quyết định & Ensemble
ML Không Giám Sát
Pipeline ML & Xác thực
Chuỗi thời gian & Dự báo
Cơ Bản Về Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN và phân loại hình ảnh
RNN & Chuỗi
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps và Triển khai
Nắm vững Data Science & ML cho lần phỏng vấn tiếp theo
Truy cập tất cả câu hỏi, flashcards, bài kiểm tra kỹ thuật, bài tập code review và mô phỏng phỏng vấn.
Bắt đầu miễn phí